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二值图的操作罗列

Intro: Morphology is used in image processing to reduce noise. This article shows some examples from Youtube to explain how the processing is working. 这是我在学习计算机视觉时,对遇到的问题进行研究所得出的结果。所以文中大部分的话都是在下自己的理解,如有错误还请大家原谅并指出。若是之后有遇到相似的问题,我会对相似程度进行划分:开新帖或者更新此贴都是有可能的。

Binary Image Processing

These example are the basic ones, they pre-process a gray scale image based on a threshold to turn it into a binary image.

Basic 基础知识

二值图(f):由0,1分布的一个数组。其中有图的地方是1,噪声点也是1,但它不是有效的图像。

结构元素(s):3x3的结构元素是个正方形,如果用“四联”法得到的就是一个十字星,称为~。其用途类似于范围选定。

目的:除去噪声点。

过程:在二值图(f)中取一个值为1的像素点(p),以其为中心画出结构元素(s),之后计算其“邻边”的四个点为1的个数(c),用该值于以下几种方法的阈值(t)进行比较。==从而决定这个像素点在处理过后的图像中的值==。

Dilation 膨胀法

过程视频动画
膨胀法 t = 1, if c > t then p = 1 else p = 0

简而言之:如果周围有图像,延展该点。放大图像边界。

Erosion 侵蚀法

过程视频动画
侵蚀法 t = s, if c < s then p = 0, else p =1

简而言之:如果周围有空隙,腐蚀该点。缩小图像边界。

Opening 开操作

过程视频动画

先侵蚀,在膨胀。

结果:重新塑造边缘,增加背景像素。

Closing 闭操作

过程视频动画

先膨胀,在缩小。

结果:连接图像内部断掉的部分。

Hit, Fit and Miss

过程视频动画

对比结果的三种情况。

题外话

原文一半都会Po在我的个人博客上比如此片文章,当然博客里有一些乱起八糟的东西我是不会搬来这里的,为了打造一个良好的学习环境。

文章里面引用了大量视频资源,它们是从YouTube转载过来的。由于国外的版权原因,我现在没有找到一个很好的方法用来将视频呈现给国内的读者,暂时抱歉了。


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