- 一般的に使用される形態学的処理方法には、腐食、膨張、開放操作、閉鎖操作、トップハット操作、ボトムハット操作が含まれ、その中でも腐食と膨張が最も基本的な方法であり、他の方法はこの2つの組み合わせによって生成されます。
1.腐食
- 画像の収縮処理は中央値の平滑化処理に似ており、各位置の長方形の近傍の最小値が、その位置で出力されるグレー値として使用されます。違いは、ここの近傍は単純な長方形の構造ではなく、楕円形の構造、十字型の構造などになることもあります。
- 各近傍の最小値が取られるため、腐食後の出力画像の全体的な平均輝度は元の画像よりも低くなり、画像内の明るい領域の領域が小さくなったり消えたりし、暗い領域の領域が増加します。画像II私と構造要素SSSの腐食操作は、E = I⊖SE = I \ ominus Sとして記録されます。
E=私⊖S
erode(src, element[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])//腐蚀操作
//src-输入矩阵
//element-结构元
//anchor-结构元的锚点
//iterations-腐蚀操作次数
//borderType-边界扩充类型
//borderValue-边界扩充值
getStructuringElement(shape, ksize[, anchor])//产生结构元
//shape-结构元形状
// MORPH_RECT 产生矩形结构元
// MORPH_ELLIPSEM 产生椭圆形结构元
// MORPH_CROSS 产生十字交叉形结构元
//ksize-结构元尺寸
//anchor-结构元锚点
2.拡張
- 中央値の平滑化と収縮の操作と同様に、拡張は各場所の近傍で最大値をとります。拡大された出力画像の全体的な平均輝度は、元の画像と比較して増加し、画像内の明るいオブジェクトのサイズは大きくなります。画像II私と構造要素SSSの展開演算は、次のように記録されます
。D= I⊕SD = I \ oplus SD=私⊕S
dilate(src, element[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])//膨胀操作
3.開操作および閉操作
- オープン操作：最初に腐食してから展開する
I∘S =（I⊖S）⊕SI \ circ S =（I \ ominus S）\ oplus S私∘S=（私⊖S ）⊕S
は、高輝度の小さな領域を排除し、繊細なポイントでオブジェクトを分離し、大きなオブジェクトの境界を滑らかに、それらの領域を大幅に変更することなく機能します。 - クローズ操作：最初の膨張、次に腐食
I∙S =（I⊕S）⊖SI \ bullet S =（I \ oplus S）\ ominus S私∙S=（私⊕S ）⊖Sに
は、白いオブジェクトの小さなブラックホールを埋め、隣接するオブジェクトを接続し、同じ構造要素を複数回繰り返し、面積を大幅に変更せずに境界を平滑化する機能があります。
morphologyEx(src, op, element[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue ]]]]]))
//op-形态学处理各种运算
// MORPH_OPEN 开运算
// MORPH_CLOSE 闭运算
// MORPH_GRADIENT 形态梯度
// MORPH_TOPHAT 顶帽运算
// MORPH_BLACKHAT 底帽运算
4.その他の形態処理操作
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トップハット変換とボトムハット変換は、それぞれ、開く操作と閉じる操作に基づいています。
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シルクハット変換：画像は、open操作の結果を差し引きます
T hat（I）= I − I∘S T_ {hat}（I）= II \ circ ST時間T（私）=私−私∘S
オープン操作では、背景の下の明るい領域を排除できます。また、オープン操作の結果から元の画像を差し引いて、元の画像の明るい灰色の領域を取得できます。このため、白い背景ハット変換とも呼ばれ、不均一な照明も修正できます。 -
ボトムハット変換：画像は閉じた演算結果を差し引きます
Bハット（I）= I∙S − I B_ {hat}（I）= I \ bullet SIB時間T（私）=私∙S−I
閉じ動作はまた、ブラックハット変換と呼ばれているように、高輝度の背景の下で暗い領域を削除し、元画像の暗い灰色の領域を取得するために原画像から閉じた演算結果を減算することができます。 -
形態勾配
G = I⊕S − I⊖SG = I \ oplus SI \ ominus SG=私⊕S−私⊖S
は膨張の結果から腐食の結果を引いたものです。膨張は高輝度領域の面積を増やし、腐食は高輝度領域の面積を減らすため、G（r、c）≥0 G（r、c）\ geq 0G （r 、c ）≥0、そして得られるのは画像内のオブジェクトの境界です。