imerode 및 imdilate와 같은 이진 이미지에 수학 변형을 구현하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 또한 이진 이미지에서이 간단한 작업을 사용하여 다른 물체 / 모양을 감지하는 데 사용되었지만 지금 당면한 문제는이 간단한 작업을 적용하는 것입니다. 즉, 침식, 확장 및 회색조 이미지의 많은 부분이 이진 이미지로 변환됩니다.
Selement = strel('disk',5);//disk type element used in morphology
erodeimage = imerode(image,selement);//this is only implement on binary image
위의 코드는 이진 수학 모프에 대한 것입니다. 그레이 스케일 이미지에 동일한 개념을 어떻게 구현합니까?
참고 : 그레이 스케일 수학 모프와 관련된 리소스가 있으면 친절하게 제공하거나 유용한 링크를 제공하십시오.
MatLab에는 수학적 형태 (MM) 라이브러리가 있어야합니다. 이진 이미지에 대한 MM 작업은 예제 / 그림으로 표시되지만 대부분의 경우 회색 수준으로 수행됩니다.
가장 빠른 C ++ 라이브러리는 SMIL 이며 MatLab에서 호출 할 수 있습니다. C의 또 다른 빠른 방법은 하나입니다 (단일 패스에서 최적화 된 열기 / 닫기).
그러나 그레이 레벨의 확장을 이해하려면 작동 방식이 다음과 같습니다. 주어진 픽셀 p 에 대해 주변의 모든 픽셀 값 (구조 요소에 의해 정의 됨)을 분석하고 p 에 가장 높은 값에 영향을 줍니다. 이 부근에. 이미지의 각 픽셀에 대해 수행합니다. 공식을 참조하십시오 .
이것은 실제로 중앙값과 같은 순위 필터이지만 중앙값을 취하는 대신 최대 값 (또는 침식의 경우 최소값)을 사용합니다. 분명히 기본 정의와 그것은 내가 지적한 라이브러리에서 개발 된 것과 같은 더 빠른 알고리즘을 종료합니다.
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