opencv(c++)图像滤波器模块—-图像形态学(膨胀、腐蚀、开闭操作、顶帽黑帽、梯度、击中不击中)总结(三)

图像形态学

图像的形态学处理是以数学形态学为理论基础,借助数学方法对图像进行形态处理的技术。在图像的形态学处理中,图像所具有的几何特性将成为算法中最让人关心的信息。因此,在几何层面对图像进行分析和处理就成了图像形态学所研究的中心内容。由于图像形态学算法大多通过集合的思想实现,在实践中具有处理速度快、算法思路清晰等特点,因此被广泛应用于许多领域。形态学一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支,它是用数学形态学(也称图像代数)表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具。

其基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状,以达到对图像分析和识别的目的。形态学图像处理的数学基础和所用的语言是集合论。形态学图像处理的应用可以简化图像数据,保持它们基本的形状特性,并除去不相干的结构。

形态学图像处理的基本运算有:膨胀、腐蚀、开操作和闭操作、击中击不中变换、TOP-HAT变换、黑帽变换等。

形态学处理在图像处理上有这些应用:消除噪声、边界提取、区域填充、连通分量提取、凸壳、细化、粗化等;分割出独立的图像元素,或者图像中相邻的元素;求取图像中明显的极大值区域和极小值区域;求取图像梯度等。

数学形态学

数学形态学由一组形态学代数算子组成,基本的形态学代数算子包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。通过组合应用这些算子可以实现对图像形状、结构的分析和处理。数学形态学可以完成图像分割、特征提取、边界检测、图像滤波、图像增强和恢复等工作。
数学形态学具有完备的数学基础,这为形态学用于图像分析和处理、形态滤波器的特性分析和系统设计奠定了坚实的基础。数学形态学的应用可以简化图像数据,保持它们基本的形状特性,并除去不相关的结构。数学形态学的算

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