slide1 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Ж. Серра и Ж. Матерон - начало 1970-х годов PowerPoint Presentation
Download Presentation
Ж. Серра и Ж. Матерон - начало 1970-х годов

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 24

Ж. Серра и Ж. Матерон - начало 1970-х годов - PowerPoint PPT Presentation


  • 177 Views
  • Uploaded on

Методы обработки изображений на основе математической морфологии. ( mathematical morphology ). Ж. Серра и Ж. Матерон - начало 1970-х годов.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Ж. Серра и Ж. Матерон - начало 1970-х годов' - brett-vincent


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
slide1

Методы обработки изображений на основе математической морфологии

(mathematical morphology)

Ж. Серра и Ж. Матерон - начало 1970-х годов

Абламейко С.В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология, методы применение. - Минск: Институт технической кибернетики НАН Беларуси, 1999.-300с. стр. 84-86

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М: Техносфера, 2005. – 1072с. стр. 747-811

ТузиковА.В. Математическая морфология, моменты, стереообработка: избранные вопросы обработки и анализа цифровых изображений / Тузиков А.В., Шейнин С.А., Жук Д.В.; Национальная Академия наук Беларуси, Объединенный институт проблем информатики.- Минск,2006.- 198 с

slide2

Методы обработки изображений на основе математической морфологии

Применяетсядля извлечения некоторых компонент изображения, используемых при его представлении и описании:

границ, заданных областей, средних линий и др.

Математическая морфология (ММ)- использует язык теории множеств

Множества в ММ -объекты на изображениях

  • Основные операции ММ
  • наращение (расширение, дилатация) (dilation)
  • эрозия (erosion) 
slide3
Обработка бинарных изображений

Для бинарных изображений логические операции взаимно однозначно соответствуют операциям над множествами

Операция пересечения – логическое умножение

Операция объединения – логическое сложение

slide4

A- множественное представление двоичного изображения

B- множество малого размера и простой формы (структурирующий элемент-structuringelement)

Операция расширения

slide6

Влияние формы структури-рующего элемента на результат дилатации

slide8
Влияние формы структурирующего элемента на результат эрозии
slide10

1. Дилатация не позволяет полностью восстанавливать объекты после эрозии

2. В изображении остаются лишь те симметрии, которые присутствуют в структурирующем элементе.

3. Структурирующий элемент должен быть близок к кругу (симметричен по всем направлениям).

4.Используются два способа представления объектов: черные и белые - активные пиксели структурирующего элемента принимают те же двоичные значения, что и интересующие объекты

1 2 3

Исходное Результат Результат

Изображение эрозии 1, квадрат, 13*13 дилатации 2

квадрат, 13*13

slide11
Пример применения базовых операций ММ к бинарному изображению
slide12
Ключевые операции ММ

Размыкание(opening) - последовательное применение операций эрозии и расширений

  • Замыкание(closing) - последовательное применение операций расширения и эрозии

Исходное изображение замыкание размыкание

slide13
Применение ММ для фильтрации изображений

Удаление шума в фоне

Удаление темных пятен на отпечатке

slide14

Применение ММ для фильтрации изображений

Удаление пропусков на полосах отпечатков

Восстановление ширины полос отпечатков

Исходное изображение

slide15

Выделение контуров на основе ММ

Нахождение 4–связанного контура

Нахождение 8–связанного контура

slide16

исходное изображение 4–связанный контур 8–связанный контур 3

операция закрытия 8–связанный контур 8–связанный контур, закрытие

slide17

Обработка полутоновых изображений ММ

Графическое пояснение дилатации для одномерного случая

Одномерная функции

Примитив b

Примитив bскользит по f

Результат дилатации

f,b– функции

slide18

Операция расширения для полутоновых изображений

- области определения изображений fи b соответственно

Следовательно - fи b должны перекрываться

Если коэффициенты в структурирующем элементе b равны нулю

Особенности

Если коэффициенты в структурирующем элементе b больше нуля, то изображение становиться ярче

Темные детали ослабляются или пропадают в зависимости от соотношения их размеров и яркости с параметрами элемента b

slide19

Обработка полутоновых изображений ММ

Если коэффициенты в структурирующем элементе b равны нулю

Особенности

Если коэффициенты в структурирующем элементе b положительные, то изображение становиться темнее

Яркие детали ослабляются или пропадают в зависимости от соотношения их размеров и яркости с параметрами элемента b

slide20

Размыкание и замыкание полутоновых изображений

Размыкание - последовательное применение операций эрозии и расширения

  • Замыкание- последовательное применение операций расширения и эрозии

Размыкание - для удаления небольших светлых деталей на изображении

Замыкание - для удаления небольших темных деталей на изображении

slide21

исходное изображение расширение эрозия

размыкание замыкание

slide22

Приложения полутоновой ММ

.

Сглаживание изображения –

последовательное применение открывания и закрывания

Исходное Обработанное

slide23

Морфологический градиент

Исходное Обработанное

slide24

Морфологический фильтр Лапласа

Исходное Обработанное