图像处理与分析（7）形态学图像处理-2015-5-8

1、第1页第7讲图像处理与分析图像处理与分析第一部分：第一部分： 第二部分：第二部分： 图像处理图像处理 图像分析图像分析1. 基础知识 5. 形态学图像处理2. 空域处理 6. 图像分割3. 频域处理 7. 表示与描述4. 彩色图像 8. 特征提取 第2页第7讲第二部分第二部分 ：图像分析：图像分析形态学图像处理形态学图像处理 5. 形态学图像处理形态学图像处理 第3页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第4页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第5页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第6页第7讲形态学图像处理

2、形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第7页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第8页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 l二值图像的逻辑运算第9页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 l二值图像的逻辑运算第10页第7讲形态学图像处理形态学图像处理 形态学图像处理表现为一种邻域运算形式；一种特殊定义的邻域称之为“结构元素”（Structure Element），在每个像素位置上它与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算，逻辑运算的结果为输出图像的相应像素。形态学运算的效果取决于结构元素的大小、内容以及逻辑运算

3、的性质。 形态学图像处理形态学图像处理第11页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第12页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第13页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第14页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 u把结构元素S平移x后得到Sx，若Sx与X相交不为空，我们记下这个x点，所有满足上述条件的x点组成的集合称做X被S膨胀(dilation)的结果。膨胀的结果会使目标变大，第15页第7讲形态学图像处理形态学图像处理 形态学图像处理形态学图像处理u膨胀的方法是，拿结构元素膨胀的

4、方法是，拿结构元素S的原点和的原点和X上的点一个一个上的点一个一个地对比，如果地对比，如果S上有一个点落在上有一个点落在X的范围内，则的范围内，则S的原点对的原点对应的点就为图像；右边是膨胀后的结果。可以看出，它包应的点就为图像；右边是膨胀后的结果。可以看出，它包括括X的所有范围，就象的所有范围，就象X膨胀了一圈似的。同样，膨胀了一圈似的。同样，结构元结构元素的原点坐标不同，膨胀运算的结果是不一样的素的原点坐标不同，膨胀运算的结果是不一样的。第16页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第17页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第18页第

5、7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第19页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 u腐蚀的方法是，拿腐蚀的方法是，拿S的原点和的原点和X上的点一个一个地对比，上的点一个一个地对比，如果如果S上的所有点都在上的所有点都在X的范围内，则的范围内，则S的原点对应的点保的原点对应的点保留，否则将该点去掉；右边是腐蚀后的结果。可以看出，留，否则将该点去掉；右边是腐蚀后的结果。可以看出，它仍在原来它仍在原来X的范围内，且比的范围内，且比X包含的点要少，就象包含的点要少，就象X被腐被腐蚀掉了一层。蚀掉了一层。结构元素的原点坐标很重要，如果结构元素形状不结构

6、元素的原点坐标很重要，如果结构元素形状不变，而原点坐标改变，则腐蚀运算的结果是不一样的。变，而原点坐标改变，则腐蚀运算的结果是不一样的。 第20页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第21页第7讲形态学图像处理形态学图像处理 原图原图 膨胀后图像膨胀后图像 腐蚀后图像腐蚀后图像3*3方形结构单元方形结构单元形态学图像处理形态学图像处理 第22页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第23页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第24页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第25页第7讲形态

7、学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第26页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 u开操作的作用：开操作的作用： 使轮廓平滑，抑制A物体边界的小离散点或尖峰，在研究物体的形态分布时常用。用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。u闭操作的作用：闭操作的作用： 用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。 第27页第7讲形态学图像处理形态学图像处理 形态学图像处理形态学图像处理第28页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第29页第7讲形态学图像处理形态学图像

8、处理形态学图像处理形态学图像处理 第30页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第31页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 第32页第7讲形态学图像处理形态学图像处理击中或击不中变换举例击中或击不中变换举例第33页第7讲形态学图像处理形态学图像处理击中或击不中变换击中或击不中变换第34页第7讲击中或击不中变换击中或击不中变换形态学图像处理形态学图像处理u在不同尺寸的图形中检测出想要的形状u严格的模版匹配。指出被匹配点所应满足的性质（模板形严格的模版匹配。指出被匹配点所应满足的性质（模板形状）的同时也指出这些点所不应满足的性质，即对周围环状）

9、的同时也指出这些点所不应满足的性质，即对周围环境背景的要求。境背景的要求。第35页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第36页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第37页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第38页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第39页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第40页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第41页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第42页

10、第7讲形态学图像处理形态学图像处理第43页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第44页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第45页第7讲形态学图像处理形态学图像处理第46页第7讲形态学图像处理形态学图像处理第47页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第48页第7讲形态学图像处理形态学图像处理第49页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第50页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学的主要应用形态学的主要应用第51页第7讲形态学算法用于灰度图像分析形态学算法用于灰度图像分析 把

11、形态学处理扩展到灰度图像的基本操作，即膨胀、腐蚀、开操作和闭操作。然后，我们利用这些操作探讨几种基本的灰度级形态学算法。特别是要建立通过形态学梯度运算进行边界提取的算法，以及基于纹理内容的区域分割算法。形态学图像处理形态学图像处理第52页第7讲形态学算法用于灰度图像分析形态学算法用于灰度图像分析形态学图像处理形态学图像处理第53页第7讲形态学算法用于灰度图像分析形态学算法用于灰度图像分析第一步：对源图像进行黑白二值化处理第二步：开运算，然后闭运算（如图2），先进行开运算的目的是去除图像中的离散黑色像素点，再进行闭运算可以填补手写数字中的裂缝。第三步：为了提取出图像中的每一个数字，从数字上的某个

12、像素开始对数字进行填充，也可以按从左到右、从上到下的顺序扫描图像，找到一个黑色的像素开始填充，当填充结束时，所得到的填充区域就是图中某个手写阿拉伯数字的图像区域，这时，得到这个阿拉伯数字图像区域中像素坐标点对的集合，如图3所示。形态学图像处理形态学图像处理第54页第7讲形态学算法用于灰度图像分析形态学算法用于灰度图像分析第四步：通过第三步得到的某个数字的像素坐标点对的集合，通过骨架提取算法提取出手写数字的骨架，再将其骨架图像映射到某个88的0/1矩阵，矩阵中值为1的点表示手写数字骨架经过的矩阵中的点，0表示数字的背景，要求数字图像的每一行或每一列都至少有一个值为1，如图4所示。第五步：对88的

13、0/1矩阵进行内容分析。其中分析的方法主要有基于规则的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法，这三种方法将在本文的第3、4、5部分进行介绍。通过这些方法可以识别88的0/1矩阵中的数字，然后输出结果，转向第三步对图像中的其他数字进行识别。形态学图像处理形态学图像处理第55页第7讲形态学算法用于灰度图像分析形态学算法用于灰度图像分析u灰度膨胀灰度膨胀 令f(x，y)是输入图像，b(x，y)是结构元素，b(x，y)本身是一个子图像函数。用b对函数f进行的灰度膨胀定义为形态学图像处理形态学图像处理第56页第7讲形态学算法用于灰度图像分析形态学算法用于灰度图像分析形态学图像处理形态学图像处理第57页

14、第7讲形态学算法用于灰度图像分析形态学算法用于灰度图像分析u灰度腐蚀灰度腐蚀 形态学图像处理形态学图像处理第58页第7讲形态学算法用于灰度图像分析形态学算法用于灰度图像分析形态学图像处理形态学图像处理第59页第7讲膨胀与腐蚀举例u 图9.29(a)显示了一幅512512大小的灰度图像，图9.29(b)显示了用“平顶”结构元素对图像进行膨胀的结果，使用的结构元素为单位高度且大小为55像素的平行六面体。基于前面的讨论，我们希望通过膨胀得到的图像比原图像更明亮并且减弱或消除小的、暗的细节部分。u 这些效果在图9.29(b)中清晰可见。不仅得到的图像比原图像更明亮，而且黑色部分已经被减弱了。比如，马的

15、鼻孔部分、从马耳垂到马颈用纽饰装饰的缰绳的黑色部分都有明显的减弱。图9.29(c)显示了对原图进行腐蚀的结果。注意与膨胀相反的效果。被腐蚀的图像更暗，并且尺寸小、明亮的部分(比如缰绳上的纽饰)被削弱了。 形态学图像处理形态学图像处理第60页第7讲膨胀与腐蚀举例形态学图像处理形态学图像处理第61页第7讲灰度开和闭运算u灰度图像的开操作和闭操作与二值图像的对应操作具有相同的形式。用子图(结构元素)b对图像，进行开操作表示为f。b，定义为：u同二值图像中的情况一样，开操作先用b对f进行简单的腐蚀操作，而后用b对得到的结果进行膨胀操作。同样，用b对f进行闭操作表示为fb，定义为：u灰度图像的开操作和闭

16、操作对于求补和映射运算是对偶的。即： 形态学图像处理形态学图像处理第62页第7讲灰度开和闭运算u开操作经常用于去除较小(相对于结构元素的大小而言)的明亮细节。同时相对地保持整体的灰度级和较大的明亮区域不变。先进行腐蚀操作可以除去小的图像细节，但这样做会使图像变暗。接下来进行膨胀操作又会增强图像的整体亮度，但不会将腐蚀操作除去的部分重新引进图像中去。形态学图像处理形态学图像处理第63页第7讲灰度开和闭运算u闭操作经常用于除去图像中的暗细节部分，而相对地保持明亮部分不受影响。先通过膨胀除去图像中的暗细节，同时增加图像的亮度，接下来对暗图像进行腐蚀，而不会将膨胀操作除去的部分重新引入图像之中。形态学

17、图像处理形态学图像处理第64页第7讲灰度开和闭运算举例形态学图像处理形态学图像处理第65页第7讲灰度级形态学的一些应用形态学图像处理形态学图像处理第66页第7讲灰度级形态学的一些应用u形态学图像平滑 实现平滑处理的一种途径是先使用形态学开操作，而后进行闭操作。进行这两种操作的最终结果是除去或减少了人为亮和暗的因素或噪声。形态学图像处理形态学图像处理第67页第7讲灰度级形态学的一些应用u形态学梯度 除了前面讨论的消除由于人为因素产生的小的黑和亮区域外，膨胀和腐蚀经常用于计算图像的形态学梯度，表示为形态学图像处理形态学图像处理第68页第7讲灰度级形态学的一些应用utop-hat变换对图像进行所谓的

18、形态学top-hat变换，用h表示，定义为：形态学图像处理形态学图像处理第69页第7讲灰度级形态学的一些应用u纹理分割形态学图像处理形态学图像处理第70页第7讲灰度级形态学的一些应用u纹理分割形态学图像处理形态学图像处理第71页第7讲灰度级形态学的一些应用u粒子测度形态学图像处理形态学图像处理第72页第7讲灰度级形态学的一些应用u粒子测度形态学图像处理形态学图像处理第73页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 形态学运算小结：形态学运算小结：数学形态学(Mathematical Morphology)，是分析几何形状和结构的数学方法，包括膨胀、腐蚀、开、闭等运算。在图

19、像处理里面，用于“保持基本形状，去除不相关特征”。什么意思呢？图像中有一个貌似正方形的区域，然后你通过处理，可以把“貌似”去掉；图像是一个不清晰的指纹，然后你通过处理，也把“不”字去掉；图像中有很多大小不一的圆形区域，然后你通过处理，找出大者祛除小者（去噪）.应用是很多的，但是没有一个完整的范畴，就是很多时候要做某种图像处理实际应用的时候，会想起它吧。http:/ 第74页第7讲形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理形态学图像处理 形态学运算小结：形态学运算小结：结构元素：其实就是自己定义的一块像素区域，形态学处理的时候用这个元素与原图像作与或运算，生成结果。膨胀：设A为原图像。B为结构元素（C为B的映像，没用），那么D的整块“灰+黑”区域就是新图像了（反映在图像里都是黑像素），可以看到图中用黑色标识的是“膨胀”出来的。它就是把结构元素B的中心（+）分别与原图像A“重合”，然后考虑结构元素里的“中心以外”的像素将在原图像中出现的位置，并与原图像该位置的像素进行0