數(shù)學形態(tài)學及其應用-資料下載頁
2025-01-15 06:37本頁面
【正文】 算 1. 形態(tài)學梯度 形態(tài)學梯度能加強圖像中比較尖銳的灰度過渡區(qū) )()( bfbfg ????2. 形態(tài)學平滑 先對圖像開啟然后再閉合 這 2種操作的綜合效果 是去除或減弱亮區(qū)和 暗區(qū)的各類噪聲 bbfg ?? )( ?（三）灰度形態(tài)學組合運算 3. 高帽 （ tophat） 變換 使用上部平坦的柱體或平行六面體 （ 像 1頂高帽 ） 作為結構元素 增強 圖像中陰影 （ 暗區(qū) ） 的細節(jié) ， 同時消除了亮區(qū)的細節(jié) 。 )( bffh ???（三）灰度形態(tài)學組合運算 4. 形態(tài)濾波器 非線性信號濾波器 一種實現(xiàn)方案是將開啟和閉合結合起來 （ 如果用一個小的結構元素先開啟再閉合一幅圖像 ， 就有可能將圖像中小于結構元素的類似噪聲結構除去 ） （三）灰度形態(tài)學組合運算 4. 形態(tài)濾波器 篩濾波器： 一種允許尺寸在某個窄范圍內的結構通過的形態(tài)濾波器 提取尺寸為 n個像素的亮點狀缺陷 第 1項將尺寸小于 n ? n的所有亮結構除去 ，第 2項將尺寸小于 (n – 2)?(n – 2)的所有亮結構除去 將兩項相減 ， 留下其尺寸在 n ? n和 (n – 2)? (n – 2) 之間的結構 ( ) ( )( ) ( )f b f bn n n n? ?? ? ? ?? 2 2（三）灰度形態(tài)學組合運算 （四）灰度形態(tài)學實用算法 1. 背景估計和消除 ? 開啟操作可將比背景亮且比結構元素尺寸 小的區(qū)域除去 ? 選取合適的結構元素進行開啟可使圖像中 僅剩下對背景的估計 ? 從原始圖中減去對背景的估計就可將目標 提取出來 ）（背景消除 bff ???bf ??背景估計1. 背景估計和消除 ? 閉合操作可將比背景暗且比結構元素尺寸 小的區(qū)域除去 ? 選取合適的結構元素進行閉合可使圖像中 僅剩下對背景的估計 ? 從原始圖中減去對背景的估計就可將目標 提取出來 bf ??背景估計fbf ??? ）（背景消除（四）灰度形態(tài)學實用算法 2. 邊緣的形態(tài)檢測 形態(tài)邊緣檢測器不會加強或放大噪聲 ? 基本的形態(tài)梯度 給出的邊界有兩個像素寬 )()(g r a d 1 bfbf ????( a ) ( b ) ( c ) ( d )（四）灰度形態(tài)學實用算法 2. 邊緣的形態(tài)檢測 ? 獲得較細邊界的形態(tài)梯度 第 1個 /第 2個 ？ 另一個的圖 ？ fbf ??? )(g r a d 2)(g r a d 2 bff ???( a ) ( b ) ( c )（四）灰度形態(tài)學實用算法 2. 邊緣的形態(tài)檢測 ? 對孤立噪聲點不敏感的形態(tài)梯度 ? 適用于理想斜面邊緣 ? 檢測不出理想階梯邊緣 ? 基于模糊圖像 的形態(tài)梯度 )]}([],)m i n { [ (g r a d 3 bfffbf ?????5/)]1,(),1()1,(),1(),([),( ????????? jifjifjifjifjifjih)]}([],)m i n { [ (g r a d 4 bhhhBh ??????（四）灰度形態(tài)學實用算法
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