灰度形态学组合运算
哈工大邱成波
形态学梯度
形态学平滑
高帽变换、低帽变换
形态滤波器
软形态滤波器
形态学梯度
形态学梯度能加强图象中比较尖锐的灰度过渡区,如下二图所示。
形态学梯度可表示为:
形态学平滑
先对图像开启然后再闭合是一种对图像进行平滑的方法,可写成:
这2种操作的综合效果是去除或减弱亮区和暗区的各类噪声
使用上部平坦的柱体或平行六面体作为结构元素,称为高帽变换
提取图象中亮区的细节
高帽变换
高帽变换
高帽变换能校正不均匀光照影响,用于暗背景上的亮物体,具有高通滤波的某些特性,强调目标的灰度峰值,增强图像的边缘信息。
低帽变换
低帽变换是原始图像的闭运算结果与原始图像之差:
提取图像中阴影(暗处)的细节
低帽变换
低帽变换能校正不均匀光照影响,用于亮背景上的暗物体,具有低通滤波的某些特性,强调目标的灰度谷值,突出相互连接目标间的界限。
一种实现方案是将开启和闭合结合起来
如果用一个小的结构元素先开启再闭合一幅图象,就有可能将图象中小于结构元素的类似噪声结构除去
形态滤波器——非线性滤波器
筛滤波器:一种允许尺寸在某个窄范围内的结构通过的形态滤波器。
提取尺寸为n个象素的亮点状缺陷:
第1项将尺寸小于n n的所有亮结构除去,第2项将其尺寸小于(n – 2)(n – 2)的所有亮结构除去。
将两项相减,留下其尺寸在n n和(n – 2)(n – 2) 之间的结构
形态滤波器——筛滤波器
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