Презентация Методы математической морфологии при обработке изображений онлайн

Содержание слайда: Методы математической морфологии при обработке изображений

Содержание слайда: Определение Морфология (от греч. morphe – форма) может расшифровываться как «форма», «структура». Математическая морфология предназначена для исследования структуры некоторых множеств однотипных объектов. Любое изображение в компьютерной графике также обычно представляется в виде набора пикселов, поэтому операции математической морфологии могут быть применены и к изображению - для исследования некоторых свойств его формы и структуры, а также для его обработки.

Содержание слайда: Определение 2 Математическая морфология (ММ) — (Морфология от греч. μορφή «форма» и λογία «наука») — теория и техника анализа и обработки геометрических структур, основанная на теории множеств, топологии и случайных функциях. В основном применяется в обработке цифровых изображений, но также может быть применима на графах, полигональной сетке, стереометрии и многих других пространственных структурах.

Содержание слайда:

Содержание слайда:

Содержание слайда: Базовые понятия В качестве исходных данных принимаются двоичное изображение B и некоторый структурный элемент S. Результатом операции также является двоичное изображение. Структурный элемент суть тоже некоторое двоичное изображение (геометрическая форма – shape). Он может быть произвольного размера и произвольной структуры. Чаше всего используются симметричные элементы, как прямоугольник фиксированного размере или круг некоторого диаметра. В каждом элементе выделяется особая точка, называемая начальной (origin). Она может быть расположена в любом месте элемента, хотя в симметричных это обычно центральный пиксел.

Содержание слайда: SE = strel(shape, parameters)

Содержание слайда: Примеры структурных элементов

Содержание слайда: Алгоритм В начале результирующая поверхность заполняется 0, образуя полностью черное изображение. Затем осуществляется зондирование (probing) или сканирование исходного изображения пиксель за пикселем структурным элементом. Для зондирования каждого пикселя на изображение «накладывается» структурный элемент так, чтобы совместились зондируемая и начальные точки. Затем проверяется некоторое условие на соответствие пикселей структурного элемента и точек изображения «под ним». Если условие выполняется, то на результирующем изображении в соответствующем месте ставится 1 (в некоторых случаях будет добавляться не один единичный пиксель, а все единички из структурного элемента).

Содержание слайда: Дилатация - наращивание

Содержание слайда: Эрозия - сужение

Содержание слайда: Замыкание (closing)

Содержание слайда: Размыкание (opening)

Содержание слайда: Сравнение замыкания и размыкания

Содержание слайда: Выделение границ

Содержание слайда: Преобразование успех / неудача (hit-or-miss) Задача – найти на изображении местоположение объектов заданной формы Используется составной структурный элемент: B1 – для выделения объекта, B2- для выделения фона

Содержание слайда:

Содержание слайда: Примеры

Содержание слайда: Функции bwmorph

Содержание слайда: Поиск связанных объектов

Содержание слайда: Виды смежности пикселей

Содержание слайда: Пример

Содержание слайда: Gnu Octave. Octave Forge. Пакет Image Bwfill. Заполнение дыр. bwhitmiss. Bwlabel. Сегментация объектов Bwmorph. Операции мат. морфологии. bwmorph (bw, operation, n). Operations: ‘dilate’, ‘erode’, ‘open’, ‘close’, ‘skel’ bwselect. Поиск связанных объектов.

Содержание слайда: Задания Реализовать наращивание, сужение и выделение объектов (последнее - дополнительно) Установить пакет Octave Forge -> Image Провести операции: Наращивание и сужение, и программно (не визуально) сравнить с вашими результатами Получить внешнюю и внутреннюю границы Провести скелетонизацию Провести выделение объектов, сравнить с вашими результатами (дополнительно) Для работы можно использовать бинарное изображение https://yadi.sk/i/jXKrtZcTbskTR Обработать заголовки газетной статьи