形態(tài)學圖像處理ppt課件(已修改)
2025-05-11 01:38 本頁面
【正文】 第九章 形態(tài)學圖像處理 內容提綱 : ? 1. 數學形態(tài)學的發(fā)展歷史及基本概念 ? 2. 數學基礎 ? 3. 形態(tài)學基本運算 ? 4. 二值形態(tài)學圖像處理基本操作 ? 5. 灰階圖像形態(tài)學處理基本操作 ? 6. 形態(tài)學圖像處理基本應用 ? 7. 總結 數學形態(tài)學歷史及基本概念 ?形態(tài)學 ： 通常指生物學中對動植物的形狀和結果進行處理的一個分支。 ?數學形態(tài)學 (mathematical morphology, MM)： 是根據形態(tài)學概念發(fā)展而來具有嚴格數學理論基礎的科學，并在圖像處理和模式識別領域得到了成功應用。除了通常作為一種抽取圖像中區(qū)域形狀特征，如邊界、骨骼和凸殼等，的工具外，也經常用于圖像的預處理和后處理，如：形態(tài)學濾波、細化和修剪等。 發(fā)展歷史（ 1） ? 60年代：孕育和形成 ? 1964誕生 ， 法國學者 Serra對鐵礦石的巖相進行定量分析 ， 以預測特礦石的可軋性 。 同時 ， Matheron研究了多孔介質的幾何結構 、 滲透性及二者的關系 ， 二者的研究直接導致數學形態(tài)學雛形的形成 。 1966年命名 Mathematical Morphology。 1968年在法國成立楓丹白露 (Fontainebleau)數學形態(tài)學研究中心 。 ? 70年代： ? 1973年 ， Mathron的 《 隨機集和積分幾何 》 為數學形態(tài)學奠定了基礎 。 發(fā)展歷史（ 2） 80年代： 1982 由 Serra 主編完成的 《 Image Analysis and Mathematical Morphology》 是里程碑 ， 表明數學形態(tài)學在理論上已趨于完備 。 此后 ， 該書的第二版和第三版相繼出版 。 1986， CVGIP（ puter vision graphics and image processing) 發(fā)表了 MM專輯 ， 使 MM的研究呈現新景象 。 提出基于 MM的紋理分析模型系列 。 90年代至今： 在模式識別，編碼，運動分析，運動景物描述、放射醫(yī)學、工業(yè)控制等方面取得進展，及用于數值函數的形態(tài)學算子開發(fā)等。 “如果證明，在某些時候，形態(tài)學方法比其他方法在模式識別方面更有效，那是因為它更好地把握了景物的幾何特點，僅此而已” － Serra 在把握自然景物含義，人類思維的符號描述方面顯得不夠有力，有待發(fā)展。 MM是一門綜合了多學科知識的交叉科學 ， 盡管其理論基礎很艱深 ，但基本概念卻比較簡單 。 其體現了邏輯推理與數學演繹的嚴謹性 ，又具備與實踐緊密相關的實驗和計算技術 。 它涉及微分幾何 、 積分幾何 、 測度論 、 泛函分析和隨機過程等許多數學理論 ， 其中積分幾何和隨機集論是其基石 。 由于描述 MM的語言是集合論 ， 可以提供一個統(tǒng)一而強大的工具來處理圖像分析中的問題 。 用 MM對物體幾何結構分析的過程就是主客體相互逼近的過程 ， 通過 MM的幾個基本概念和運算 ， 可將結構元靈活地組合 、 分解 ， 并根據所得形態(tài)變換序列達到分析得目的 。 形態(tài)學圖像處理概念 形態(tài)學圖像分析的基本步驟 ① 提出所要描述的物體幾何結構模式，即提取幾何結構特征； ② 根據結構模式選擇相應的結構元素（簡單又有最強的表現力）； ③ 用選定的結構元對圖像實行擊中與否（ HMT）變換，便得到比原始圖像更顯著突出物體特征信息的圖像。如賦予相應變量，還可得到定量描述； ④ 經過形態(tài)學變換后的圖像突出我們所需的信息，從而可以方便提取信息。 以上， HMT是 MM圖像分析的核心運算。 形態(tài)學圖像變換中結構元選取的原則 在形態(tài)學算法設計中，結構元的選擇十分重要，其形狀、尺寸的選擇是能否有效提取信息的關鍵。選擇的幾個基本原則： ① 結構元必須在幾何上比原圖像簡單，且有界；當選擇性質相同或相似的結構元時，以選擇極限情況為宜； ② 結構元的凸性很重要，對非凸子集，由于連接兩點的線段大部分位于集合的外面，故用非凸子集作為結構元將得不到什么信息。 形態(tài)學圖像分析的優(yōu)點 MM方法比其他空域或頻域圖像處理方法有一些明顯的優(yōu)勢： ? 在恢復處理中，形態(tài)濾波可借助先驗的幾何特征信息，利用形態(tài)學算子有效濾除噪聲，又可保留圖像的原有信息； ? MM算法易于用并行處理方法有效實現，且硬件實現容易； ? 基于 MM的邊緣信息提取由于基于微分的提取算法，也不象微分算法對噪
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