灰值形態學中的腐蝕與膨脹
阿新 • • 發佈:2019-03-30
圖像 osi 使用 structure 距離 灰度 border body str
膨脹與腐蝕一般用於二值圖,也很好理解。但是對於灰度圖,顯然也存在腐蝕與膨脹,這是如何進行的呢?
可以使用OpenCV中的庫函數cv2.erode和cv2.dilate,但這次是探究其中的原理。
灰值形態學
結構元素(structure element)
$5x5$結構元素示例:
(2)歐幾裏得距離(Euclidean distance)
0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
(2)城市街區距離(city block distance)
0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
0 | 1 | 2 | 1 | 0 |
1 | 2 | 3 | 2 | 1 |
0 | 1 | 2 | 1 | 0 |
0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
(3)棋盤距離(Chess board distance)
1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
1 | 2 | 3 | 2 | 1 |
1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
腐蝕(Erosion)
灰度圖像的腐蝕運算的數學定義為:
灰值形態學中的腐蝕與膨脹