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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
    在这里插入图片描述
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    形态学处理方法

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    膨胀

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    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
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    腐蚀

    在这里插入图片描述腐蚀可以理解为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：
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    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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    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

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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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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    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

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    类似区域，一块一块合并

    区域分裂合并

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    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

    在这里插入图片描述

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/zerokingwang/article/details/126735594
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