數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)ppt課件(2)-資料下載頁
2025-04-30 18:13本頁面
【正文】 邊界，而由細(xì)化得到的骨架卻沒有。（ Pruning） 通常，細(xì)化和抽骨架過程會在所生成的圖中留下毛刺。這些毛刺是一些小的分支。每個分支在距分叉處 3個像素左右處有一個端點。毛刺是由邊界上單像素尺寸的起伏造成的 ,這些起伏產(chǎn)生了小的分支。它們可通過一系列的消除端點的 33運算（導(dǎo)致所有的分支縮短），然后再重建那些留下的分支。例如 ,一個三像素的毛刺 ,在經(jīng)過三次消除端點的迭代后即可消去。由于沒有賴以復(fù)原的端點留下 ,毛刺就不會被重建。 粗化 (Thickening) 膨脹也可以在不合并鄰近的物體的條件下實現(xiàn)。與細(xì)化類似，它也可以分兩步進行。一種替代方法是取圖像的補并用細(xì)化運算處理背景。實際上當(dāng)每種腐蝕的變形作用于一幅圖像的補時，就會獲得一種相應(yīng)的膨脹型運算。 一些分割技術(shù)傾向于用緊貼的邊界擬合物體以避免錯誤地合并它們。通常孤立物體的最佳邊界太緊貼并不利于后續(xù)測量。粗化可在不合并彼此分離的物體的前提下擴大邊界，從而修正了這種不足。一個例子下圖說明了如何將形態(tài)學(xué)運算組合起來以實現(xiàn)一個復(fù)雜過程的例子。本例中通過討論對一幅印刷電路板圖像的分析找到各線路中斷點的位置。（ a） 原灰度級圖像；（ b） 二值化后的圖像；（ c） 用開運算清除噪聲；（ d） 用腐蝕和膨脹抽取各結(jié)點；（ e） 抽骨架分離各線路；（ f） 線路、結(jié)點和端點的最終顯示(a),(b),(c)(d),(e),(f
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