膨胀与腐蚀一般用于二值图,也很好理解。但是对于灰度图,显然也存在腐蚀与膨胀,这是如何进行的呢?
可以使用OpenCV中的库函数cv2.erode和cv2.dilate,但这次是探究其中的原理。
灰值形态学
结构元素(structure element)
$5x5$结构元素示例:
(2)欧几里得距离(Euclidean distance)
0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
(2)城市街区距离(city block distance)
0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
0 | 1 | 2 | 1 | 0 |
1 | 2 | 3 | 2 | 1 |
0 | 1 | 2 | 1 | 0 |
0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
(3)棋盘距离(Chess board distance)
1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
1 | 2 | 3 | 2 | 1 |
1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
腐蚀(Erosion)
灰度图像的腐蚀运算的数学定义为: