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VBAI教程 第8章 视觉助手4二值选板

时间:2012-08-06来源:shixinhua.com 作者:石鑫华 点击: 999999次

VBAI教程 第8章 视觉助手4二值选板

二值图像选板

二值图像选板,只能接受二值化后图像。其中有Basic基础形态学、Adv.Morphology高级形态学、Particle Filter粒子过滤、Invert Binary Image反转二值图像、Binary Morphological Reconstruction二值化形态学重构。其选板如图8-1所示。
二值图像选板
图8-1 二值图像选板

1.   Basic Morphology基础形态学

影响二值图像中粒子形状。每个粒子或区域在单个基础形态学上都有影响。我们可以用这个函数完成诸如扩张、缩小目标,填充孔洞,关闭粒子,平滑边界等操作,以便后续的图像定量分析。如图8-2所示。其中许多二值图中的形态学方法同灰度图中的形态学方法类似,可以参考。
基础形态学
图8-2 基础形态学
Image Source:原始图像
Erode objects:腐蚀目标。从背景中剔除孤立的点,并且腐蚀目标的轮廓基于结构化元素。腐蚀操作会使目标变小。
Dilate objects:膨胀目标。通过膨胀目标从背景中剔除细小的孔洞,并且扩大目标的轮廓基于结构化元素。膨胀操作会使目标变大。
Open objects:开操作。移除小目标并且平滑边缘。一个开操作是先进行腐蚀再进行膨胀,但是这并不意味改变目标的面积或形状。使用腐蚀移除了边界,但是使用膨胀又会恢复边界,但是小的目标在腐蚀过程中被移除后再通过膨胀是不能再出现的。
Close objects:闭操作。填充细小的孔洞并且平滑边缘。一个闭操作是先进行膨胀再进行腐蚀,同样的这不能改变目标的面积与形状。目标通过膨胀被扩大再通过腐蚀被减小,因此边缘变得更平滑,小孔洞被填充。
Proper Open:适当开。移除小粒子并且平滑目标轮廓基于结构元素。他是一个有限的、双重的操作,结合了开与闭操作。
Proper Close:适当闭。填充细小的孔洞并且平滑目标内部的轮廓基于结构元素。他是一个有限的、双重的操作,结合了闭与开操作。
Gradient In:梯度内,提取粒子内部轮廓(梯度内,包含梯度)
Gradient Out:梯度外,提取粒子外部轮廓(梯度外)
Auto Median:自动中值。简化目标基于结构化元素以至于图像拥有较少的细节。自动化中值函数联合使用开与闭双重操作。
Thick:加粗,利用指定的掩模添加一些粒子来改变目标的形状。可用于填充洞和沿着边缘正确的角度平滑目标。
Thin:变细,利用指定的掩模消除一些粒子来改变目标形状。可用于消除背景上独立的像素和沿着边缘正确的角度平滑目标。
Structuring Element:掩模、结构化元素、子图
Size:掩模的尺寸
Iterations:迭代次数
Square/Hexagon:掩模形状,正方形和六边形。
 
 

2.   Adv.Morphology高级形态学

对图像中的粒子执行高级的算法。利用此函数可以完成去除小粒子,标记粒子,填洞。如图8-3所示。
高级形态学
图8-3 高级形态学
Image Source:原始图像
Remove small objects:去除小目标。小目标由腐蚀数(Iterations迭代)决定。
Remove large objects:去除大目标。大目标由腐蚀数(Iterations迭代)决定。
Remove border objects:去除图像边缘上的粒子,与图像边缘连接的粒子都被去除掉。
Fill holes:填充孔洞。
Convex Hull:计算目标的凸壳。经处理后,粒子没有凹下去的地方。
Skeleton:骨架。骨架M函数会有较多的树枝突起,而骨架L函数会较少。SKIZ算法同骨架M算法类似,但是会影响背景。此算法比较耗时。使用此算法时会有Mode(方法)选项。
Separate objects:分离目标。打断狭窄的峡并且分离接触的目标。
Label objects:标记目标,以不同颜色将粒子标记出来。
Distance:距离。给每个像素分配一个灰度值,此值等于到目标边界的最短距离,当然此目标可能会有孔洞。
Danielsson:达尼森算法。同距离算法类似,但是其使用了更多精确的算法。
Segment image:分割图像。将一幅图像分割成片段,每个片段的中心都在目标上,因此这些片段都不会重叠并且脱离空白区域。
 
而对于像Structuring Element掩模算子、Size算子大小、Iterations迭代、Connectivtiy4/8四/八连通、Square/Hexagon正方形/六边形等参数,前面已经介绍过,不做详细解释。
 
 
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