形态学图像处理

资 源 简 介

形态学图像处理

详 情 说 明

形态学图像处理是分析二值图像中颗粒状物体的有效方法。对于具有相同大小颗粒的二值图像，我们可以设计不同的形态学算法来提取特定类型的颗粒结构。

对于(a)与边界连通的独立颗粒，可以通过以下思路处理：首先通过边缘检测确定图像边界，然后使用形态学膨胀操作使边界向内扩展一定范围，最后通过逻辑与运算提取与扩展边界相交的颗粒区域。这种方法能够有效识别那些接触图像边界的独立颗粒。

针对(b)彼此交叠的颗粒，可以运用形态学开操作和闭操作的组合。首先使用适当大小的结构元素进行开运算以消除孤立小点，然后通过闭运算填充颗粒间的细小间隙。交叠颗粒会形成较大的连通区域，可以通过面积阈值筛选这些区域。

对于(c)彼此无交叠的独立颗粒，最直接的方法是先进行距离变换，然后寻找局部极大值点作为颗粒中心。通过标记这些中心点，可以重建出相互分离的独立颗粒。另一种思路是使用分水岭算法，通过形态学梯度操作找到颗粒间的分界区域。