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图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割

目录

  • 形态学（morphology)
    • 集合论的补充知识
    • 形态学处理方法
      • 膨胀
      • 腐蚀
      • 开运算
      • 闭运算
      • 击中击不中变换
  • 图像分割
      • 阈值分割
      • 直方图技术
      • 最小误差阈值选取
      • 最大方差阈值选取
      • 基于边缘的分割算法
      • 基于霍夫变换的分割
      • 区域分割
        • 区域生长法
          • 区域灰度差的相似
          • 区域灰度分布特性的相似
          • 区域分裂合并
      • 机器学习分割

之前学习了空间域和频率域下的图像增强，今天学习形态学和图像分割

形态学（morphology)

用集合论方法定量描述目标几何结构

集合论的补充知识

并集、交集、补集、差集
平移、反射
图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第1张图片
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形态学处理方法

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膨胀

图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第4张图片
核可以是任何的形状和大小，它拥有一个单独定义出来的参考点，我们称其为锚点（anchorpoint）。
而膨胀就是求局部最大值的操作，核与图形卷积，核覆盖的区域的像素点的最大值。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。
所以这也是为什么右图为什么只扩宽了d/8，卷积要求了B的中心点必须在A里面
图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第5张图片

腐蚀

图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第6张图片腐蚀可以理解为B的中心（锚点）沿着A的内边界走了一圈。与膨胀相反，逆过程。

应用：
图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第7张图片
主要是二值图像的形态学处理。主要是利用0和1的逻辑运算（与、或）
常见的一些结构：
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开运算

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闭运算

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应用：提取边界
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击中击不中变换

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图像分割

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阈值分割

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直方图技术

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上图是选一个谷底作为阈值。
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图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第21张图片
或者还有复杂图样像可以截取一个阈值下限和上限，在该范围的灰度化为二值化的1。

最小误差阈值选取

图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第22张图片图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第23张图片
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实际中概率很难知道

最大方差阈值选取

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著名的大津法阈值法
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基于边缘的分割算法

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基于霍夫变换的分割

问题：
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从而确定角度的范围。
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应用：
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区域分割

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区域生长法

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也可以人为选择种子像素
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图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第46张图片

区域灰度差的相似

这里的1和5即选定的两个种子
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区域灰度分布特性的相似

图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第48张图片图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第49张图片
类似区域，一块一块合并

区域分裂合并

图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第50张图片
图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第51张图片
图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第52张图片
如果一个区域内灰度分布有差别，就不停等分，之后再观察能否合并。

机器学习分割

图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割_第53张图片

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