数学形态学及其应用

数学形态学及其应用第1页，课件共42页，创作于2023年2月9.3灰值形态学9.3.1~9.3.4灰度腐蚀、膨胀、开运算、闭运算9.3.5灰值形态学梯度9.3.6高帽变换和低帽变换9.3.7开－闭运算和闭－开运算9.4实验：形态学图像处理本章小结第2页，课件共42页，创作于2023年2月9.1概述9.1.1数学形态学的发展简史及基本思想可回溯到19世纪Euler、20世纪Minkowski等人的研究。1964年法国的Matheron和Serra在积分几何的研究成果上，将数学形态学引入图像处理领域，并研制了基于数学形态学的图像处理系统。1968年在巴黎矿业学院创建了数学形态学研究中心。Matheron于1975年出版的《RandomSetsandIntegralGeometry》一书论述了随机集合论、积分几何论和拓扑逻辑论，为数学形态学奠定了坚实的理论基础。第3页，课件共42页，创作于2023年2月1982年Serra的专著《ImageAnalysisandMathematicalMorphology》是数学形态学发展的重要里程碑。1985年以后，一些相关领域的国际会议开始把数学形态学列为学术讨论专题，或专门举行研讨会。1990年起，SPIE每年举办一次“ImageAlgebraandMorphologicalImageProcessing”会议。1986年《计算机视觉与图形图像处理杂志》(GVGIP)出版了数学形态学专刊1989年和1994年《JournalofSignalProcessing》出版了形态学在信号处理中的应用研究专辑。第4页，课件共42页，创作于2023年2月数学形态学是研究空间结构的形状、框架的学科以积分几何、集合代数及拓扑论为理论基础，此外还涉及随机集论、近世代数和图论等一系列数学分支。数学形态学的理论虽然很复杂，被称为“惊人的数学”，但它的基本思想却是简单而完美的。数学形态学的基于集合的观点是极其重要的。第5页，课件共42页，创作于2023年2月数学形态学的基于集合的观点（1）运算由集合运算来定义；（2）所有的图像必须以合理的方式转换为集合。形态学算子的性能主要以几何方式进行刻画，更适合视觉信息的处理和分析。基本思想：利用结构元素作为“探针”在图像中不断移动，在此过程中收集图像的信息、分析图像各部分间的相互关系，从而了解图像的结构特征。

第6页，课件共42页，创作于2023年2月图9.1数学形态学的方法第7页，课件共42页，创作于2023年2月结构元素的选择十分重要根据探测研究图像的不同结构特点，结构元素可携带形态、大小、灰度、色度等信息。不同点的集合形成具有不同性质的结构元素。由于不同的结构元素可以用来检测图像不同侧面的特征，因此设计符合人的视觉特性的结构元素是分析图像的重要步骤。最基本的形态学运算有：膨胀,腐蚀，开，闭。用这些算子及其组合来进行图像形状和结构的分析及处理，可以解决抑制噪声、特征提取、边缘检测、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建等方面的问题。第8页，课件共42页，创作于2023年2月数学形态学进行图像处理有其独有的特性：（1）反映的是一幅图像中像素点间的逻辑关系，而不是简单的数值关系。（2）是一种非线性的图像处理方法，并且具有不可逆性。（3）可以并行实现。（4）可以用来描述和定义图像的各种集合参数和特征。第9页，课件共42页，创作于2023年2月9.1.2几个基本概念1.击中与击不中设有两幅图像A和B，如果A∩B≠Ф（空集），那么称B击中（hit）A，记为B↑A，；否则，如果A∩B=Ф，称B击不中（miss）A。2.平移和反射设A是一幅数字图像，a是A的元素；b是一个点，那么定义A被b平移后的结果为

A＋b＝{a＋b|a∈A}（9.1）即整个图像沿着向量b的方向平行移动。一幅数字图像A关于原点的反射定义为

AV＝{a|-a∈A}（9.2）第10页，课件共42页，创作于2023年2月图9.2图像的平移与反射第11页，课件共42页，创作于2023年2月3.结构元素结构元素与被处理的目标图像中抽取何种信息密切相关。在考察目标图像各部分之间的关系时，需要设计一种“结构元素”。在图像中不断移动结构元素，就可以考察图像之间各部分的关系。根据不同的图像分析目的，常用的结构元素有方形、扁平形、圆形等。在多尺度形态学分析中，结构元素的大小可以变化，但结构元素的尺寸一般地要明显小于目标图像的尺寸。第12页，课件共42页，创作于2023年2月9.2二值形态学二值图像是数字图像的重要子集，指灰度值只取两种值的图像。两个灰度值可取为0（相应的点构成背景）和1（相应的点构成景物）。二值形态学处理算法都是以膨胀,腐蚀这两种最基本的运算为基础的。一般设集合A为图像集合，集合B为结构元素，数学形态学运算是用B对A进行操作。第13页，课件共42页，创作于2023年2月9.2.1二值腐蚀集合A（输入图像）被集合B（结构元素）腐蚀:AB(9.3)

图9.3腐蚀示意图第14页，课件共42页，创作于2023年2月9.2.2二值膨胀腐蚀运算的对偶运算，通过对补集的腐蚀来定义。以AC表示集合A的补集，表示B关于坐标原点的反射。集合A被集合B膨胀表示为：第15页，课件共42页，创作于2023年2月图9.4膨胀示意图第16页，课件共42页，创作于2023年2月

【例8.2】分别square和disk结构元素膨胀text图像。

【解】为了比较两种不同结构元素膨胀的效果，取2×2大小的正方形结构元素

和半径为1的圆盘形结构元素

，运行结果显示不同形状和大小的结构元素，其膨胀效果是不一样的。（a）原始图像

（b）采用square膨胀图像

（c）采用diask膨胀图像第17页，课件共42页，创作于2023年2月

腐蚀和膨胀操作的直观解释

腐蚀是对图像内部作滤波处理，而膨胀是利用结构元素对图像补集进行填充，因而它是对图像外部作滤波处理。腐蚀具有收缩图像的作用，膨胀具有扩大图像的作用。第18页，课件共42页，创作于2023年2月9.2.3二值开运算两种二次运算起着非常重要的作用开运算闭运算（开运算的对偶运算）。从结构元素填充的角度看，它们具有更为直观的几何形式。第19页，课件共42页，创作于2023年2月开运算的定义设A仍为输入图像，B为结构元素，利用B对A作开运算，用符号A○B表示，其定义为：或可以通过计算所有可以填入图像内部的结构元素平移的并集求得。当结构元素B扫过整个图像集合内部，A○B就是使结构元素B的任何像素不越出图像A边界的图像A像素点的集合。第20页，课件共42页，创作于2023年2月图9.7利用圆盘作开运算

第21页，课件共42页，创作于2023年2月9.2.4二值闭运算闭运算是开运算的对偶运算，定义为先作膨胀后作腐蚀。或开、闭运算也互为对偶运算开运算具有磨光图像外边界的作用闭运算具有磨光图像内边界的作用第22页，课件共42页，创作于2023年2月图9.8利用圆盘作闭运算第23页，课件共42页，创作于2023年2月9.3灰值形态学在灰度图像形态处理中，输入和输出的图像都是灰度级形式的输入和输出像素值是在最低灰度值到最高灰度值之间。第24页，课件共42页，创作于2023年2月9.3.1

灰值腐蚀形态学源于填充的概念灰值形态学处理的对象是图像信号波形的拓扑特性，结构元素也是一个信号。二值形态学中，集合的交、并运算起到关键作用在灰值形态学中这两种运算对应与极大和极小运算。可利用填充、极大/极小概念直接定义灰值运算。第25页，课件共42页，创作于2023年2月用结构元素g对输入图像f(x,y)进行灰值腐蚀记为用一维函数对其进行简化，定义为由于结构元素必须在信号的下方，故空间平移结构元素的定义域必为信号定义域的子集，否则腐蚀在该点没有定义。结构元素从信号的下面对信号产生滤波作用，这与结构元素从内部对二值图像滤波的情况是相似的。第26页，课件共42页，创作于2023年2月图9.9灰值腐蚀运算第27页，课件共42页，创作于2023年2月9.3.2灰值膨胀灰值膨胀可用灰值腐蚀的对偶运算来定义。采用求极大值的方法，即在位于信号下方的条件下，求上推结构所能达到的最大值。利用结构元素的反射，求将信号限制在结构元素的定义域内时，上推结构元素使其超过信号时的最小值来定义。

第28页，课件共42页，创作于2023年2月用结构元素g对输入图像f(x,y)进行灰值膨胀

(f⊕g)(s,t)=max{f(s-x,t-y)+g(x,y)|s-x,t-y∈Df,x+y∈Dg}

用一维函数对其进行简化，定义为

(f⊕g)(s)=max{f(s-x)+g(x)|s-x∈Df,x∈Dg}

步骤：对结构元素g的定义域Dg

中的每一个点x将信号f平移x，然后，再对每次平移信号的值加上g(x)，这样对于结构元素定义域中的每个点都得到一个信号，对所有这些信号逐点取其最大值，便可得到膨胀结果。第29页，课件共42页，创作于2023年2月图9.11灰值膨胀运算(a)灰值膨胀过程(b)灰值膨胀结果第30页，课件共42页，创作于2023年2月9.3.3灰值开运算灰值开和灰值闭运算是腐蚀和膨胀的组合运算。先作腐蚀再作膨胀的迭代运算：这两种运算也为对偶运算，并且都可用填充概念来说明。

第31页，课件共42页，创作于2023年2月图9.12灰值开运算

第32页，课件共42页，创作于2023年2月9.3.4灰值闭运算根据对偶性定义，灰值闭运算定义为：

f●g=(f⊕g)g(9.15)灰值闭运算具有扩展性滤波结果总位于原始图像的上方。它从图像的上方磨光图像灰值表面向下突出的尖峰（即波谷）。

第33页，课件共42页，创作于2023年2月图9.13灰值闭运算第34页，课件共42页，创作于2023年2月

图9.14细胞组织图像的灰值形态运算第35页，课件共42页，创作于2023年2月9.3.5

灰值形态学梯度利用扁平结构元素g对f作腐蚀和膨胀可得到f的局部极大和极小值，与数字差分定义的梯度相应。形态学梯度的定义为：

为了更好地获得边缘检测的效果，可以将形态学梯度与阈值结合起来使用。

第36页，课件共42页，创作于2023年2月图9.15核磁共振图像的形态学梯度第37页，课件共42页，创作于2023年2月9.3.6

高帽变换和低帽变换通过这两种变换可以得到灰度图像中一些重要的标记点。在较亮的背景中求暗的像素点或在较暗的背景中求亮的像素点；检测受到噪声污染图像中的边缘等。为了使上述效果更明显，对变换后的图像也可以作阈值处理。第38页，课件共42页，创作于2023年2月高帽变换从一幅原始图像f中减去对其作开运算后得到图像WHT(f)，其定义为：

WHT(f)

=f—(f○g)

(9.17)其中，g为结构元素。高帽变换是一种波峰检测器它在较暗的背景中求亮的像素点很有效。第39页，课件共42页，创作于2023年2月低帽变换与高帽变换相对偶的算子，定义为：

BHT(f)