"第8讲.1形态学图像处理1" 本讲主要介绍的是形态学图像处理的基本概念和方法。形态学图像处理是数字图像处理的一个重要分支,它利用形状和结构的信息来对图像进行分析和操作。在生物医学、模式识别、机器视觉等领域有着广泛的应用。 首先,讲解了形态学的基本操作,包括膨胀(Dilation)、腐蚀(Erosion)、开运算(Opening)和闭运算(Closing)。膨胀操作是通过一个结构元素在图像上滑动,将图像的白色区域扩展,增加了图像的尺寸。腐蚀操作则相反,会收缩白色区域,消除小的白色物体或分离紧密连接的物体。开运算先腐蚀后膨胀,能去除小噪声点并保持大物体形状。闭运算先膨胀后腐蚀,用于连接断开的物体或填充小孔洞。 接着,介绍了形态学梯度(Morphological Gradient)和顶帽(Top Hat)与黑帽(Black Hat)运算。形态学梯度是膨胀图像与原图像的差,用于获取图像边缘信息。顶帽是原图像与开运算结果的差,可以提取出小的突起部分。黑帽是闭运算结果与原图像的差,可以提取出图像内部的小黑洞。 此外,还提到了形态学的一些变种,如形态学骨架(Skeletonization),它将物体压缩成最细的线状结构,保留物体的主要特征。以及基于方向的形态学操作,如水平集(Level Set)方法,用于处理曲线的演化和形状的分割问题。 课程中可能还讨论了3D形态学处理,这扩展到三维空间,用于处理如血管、骨骼等复杂结构的图像。同时,可能涉及到彩色图像的形态学处理,如RGB-HIS色彩空间转换后对各通道分别进行形态学操作。 最后,形态学图像处理在实际应用中,如红绿LED照明下的流场投影视图、3D结构投影视图等,对于理解流体动力学、医学成像等具有重要意义。通过这些实例,学生能够更好地理解和掌握形态学图像处理技术,并将其应用于实际问题的解决。 形态学图像处理是通过结构元素对图像进行数学运算,以提取图像的形状信息和改善图像质量。这门课程的重点在于理解和掌握基本操作及其组合应用,以解决实际图像处理中的问题。
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