形态学滤波

资 源 简 介

形态学滤波

详 情 说 明

形态学滤波是一种基于形状的图像处理技术，主要用于增强或抑制图像中的特定结构。它的核心思想是借助结构元素（也称为核或模板）对图像进行局部操作，从而改变图像的几何特征。形态学滤波在图像去噪、边缘检测、目标分割等任务中应用广泛。

形态学滤波的基础操作包括膨胀和腐蚀：

膨胀：通过结构元素对图像进行扫描，使目标区域的边界向外扩张，填补小孔或断裂部分。常用于连接相邻物体或增强明亮区域。 腐蚀：与膨胀相反，腐蚀会使目标区域的边界向内收缩，消除细小噪声或分离粘连的物体。

此外，结合膨胀和腐蚀还可以派生出更复杂的操作，如开运算（先腐蚀后膨胀）和闭运算（先膨胀后腐蚀）。开运算适用于去除小噪声，闭运算则能填补小孔或间隙。

形态学滤波的效果高度依赖于结构元素的形状和大小，因此在实际应用中需要根据具体需求调整参数。例如，圆形结构元素适合处理边缘平滑的物体，而矩形结构元素则适用于有棱角的形状。

这项技术广泛应用于医学影像分析、工业检测和文档处理等领域，是计算机视觉和图像分析的重要工具之一。