形态学图像处理

资 源 简 介

形态学图像处理

详 情 说 明

图像处理中的形态学方法提供了一套强大的工具，主要用于分析和处理图像中的几何结构。这些技术在图像预处理、特征提取和目标识别等应用中发挥着重要作用。

在图像滤波方面，均值滤波和中值滤波是两种基础而有效的噪声去除方法。均值滤波通过计算像素邻域的平均值来平滑图像，适合处理高斯噪声。中值滤波则采用邻域像素的中值作为输出，对椒盐噪声特别有效，能更好地保留边缘信息。

图像锐化技术通过突出边缘信息来增强图像细节。Prewitt和Sobel算子是一阶微分算子，通过计算图像梯度来检测边缘。Laplacian作为二阶微分算子，对图像中的突变区域更敏感，能同时增强各个方向的边缘。

形态学基本操作的核心是膨胀和腐蚀。膨胀操作扩展图像中的亮区域，可填补空洞或连接断裂部分；腐蚀操作则会缩小亮区域，能消除小斑点或分离相连物体。通过组合这两种操作，可以构建开运算和闭运算：开运算先腐蚀后膨胀，可去除小物体；闭运算先膨胀后腐蚀，能填充小孔洞。

这些形态学操作广泛应用于图像分割、边缘检测、形状分析和物体识别等领域。理解它们的原理和实现方法，是掌握高级图像处理技术的基础。