OpenCV3入门（七）图像形态学

Kakoola

2020-02-17

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1、膨胀

所谓的图片的膨胀处理，其实就是在图像的边缘添加像素值，使得整体的像素值扩张，进而达到图像的膨胀效果。

对Z²上元素集合A和结构体元素S，使用S对A进行腐蚀，记作：

A⊕S={z|(S)z ∩ A ≠ Ø}

让位于图像圆点的结构元素S在Z平面上移动，如果S的圆点移动到z点时，S与A有公共的交集（非空集），则认为这样的z点构成的集合是S对A的膨胀图像。

函数原型：

CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
                          Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
                          int borderType = BORDER_CONSTANT,
                          const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );

dst表示处理的结果

src表示原图像

kernel表示卷积核

anchor是point类型，表示锚的位置，默认正中心

iterations表示迭代次数

borderType边缘的模糊方式

一般需要前三个参数即可，第三个参数需要用getStructuringElement函数确定，该函数确定模板内核特性和锚点的位置。

CV_EXPORTS_W Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1));

模板内核的类型有：

MORPH_RECT：矩形

MORPH_CROSS：交叉型

MORPH_ELLIPSE：椭圆型

示例如下。

img = imread("D:\\WORK\\5.OpenCV\\LeanOpenCV\\pic_src\\pic7.bmp");

img1 = img.clone();
imshow("原图", img);
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
dilate(img, img2, element);
imshow("膨胀", img2);

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2、腐蚀

腐蚀：就是求局部最小值的操作。

结构元素（Sturcture Element），形象称呼刷子，在每个像素位置上与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。运算结构是输出图像的相应像素。运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。

对Z²上元素集合A和结构体元素S，使用S对A进行腐蚀，记作：

AΘS={z|(S)z € A}

让位于图像圆点的结构元素S在Z平面上移动，如果S的圆点移动到z点时，S能够完全的包含于A中，则认为这样的z点构成的集合是S对A的腐蚀图像。

函数原型：

CV_EXPORTS_W void erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
                         Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
                         int borderType = BORDER_CONSTANT,
                         const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );

示例如下。

img = imread("D:\\WORK\\5.OpenCV\\LeanOpenCV\\pic_src\\pic7.bmp");

img1 = img.clone();
imshow("原图", img);
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
erode(img, img2, element);
imshow("腐蚀", img2);

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3、开运算和闭运算

1）开运算就是先腐蚀后膨胀的过程，可以表示为：

dst = open(src, element)

dst = dilate(erode(dst, element))

作用：用来消除小的物体，平滑形状边界，并且不改变其面积。可以去除小颗粒噪声，断开物体之间的粘连。

2）闭运算是先膨胀后腐蚀的过程，可以表示为：

dst = close(src, element)

dst = erode(dilate (dst, element))

作用：用来填充物体内的小空洞，连接邻近的物体，连接断开的轮廓线，平滑其边界的同时不改变面积。

函数原型：

CV_EXPORTS_W void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst,
                                int op, InputArray kernel,
                                Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
                                int borderType = BORDER_CONSTANT,
                                const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );

其中第三个参数op代表形态学运算的类型，具体如下表。

OpenCV3入门（七）图像形态学

img = imread("D:\\WORK\\5.OpenCV\\LeanOpenCV\\pic_src\\pic7.bmp");

img1 = img.clone();
imshow("原图", img);
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 7));
morphologyEx(img, img2, MORPH_OPEN, element);
imshow("开运算", img2);
morphologyEx(img, img3, MORPH_CLOSE, element);
imshow("闭运算", img3);

内核模板大小为Size（3,3）时测试如下图，开运算因为先做了腐蚀所以图片上的小白点都消失了。而闭运算因为先膨胀，所以小白点被放大了，再次腐蚀后也留了下来，并且有多个小白点连在了一起。此外闭运算图中细菌出现了互相连接的边缘，开运算细菌边缘间隔更加清晰。

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内核模板大小为Size（7,7）时测试如下。

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4、形态学梯度

形态学梯度就是膨胀图与腐蚀图之差，梯度从原区域的膨胀中减去了原区域的收缩，保留了图像的外边缘部分，也就是图像的轮廓。

可以表示为：

dst = morpd_grad(src, element) = dilate (src, element) - erode(src, element)

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5、顶帽和黑帽

1）顶帽（Top Hat）：

又称“礼帽”运算，原图像与开运算图的差，突出原图像中比周围亮的区域。

因为开运算放大了裂缝或者局部低亮度的区域，再从原图中减去开运算后的图，就保留了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域。顶帽运算往往用来分离比邻近点亮一些的斑块。当一幅图像具有大幅的背景的时候，而微小物品比较有规律的情况下，可以使用顶帽运算进行背景提取。

2）黑帽（Black Hat）：

闭操作图像减去原图像，突出原图像中比周围暗的区域。

黑帽运算后的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域，此外黑帽还能得到图像内部的小孔，或者前景色中的小黑点。

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6、高斯金字塔

图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最初用于机器视觉和图像压缩，金字塔的底部是高分辨率的图像，而顶部是低分辨率的近似，当向金字塔的上层移动时，尺寸和分辨率降低，伴随的细节就越少。低分辨率的图像主要用于分析大的结构或图像的整体内容，高分辨率图像适合分析单个物体的特性。

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1）下采样：就是图片缩小，使用PryDown函数，先高斯模糊，再降采样。下采样将步骤：先对图像进行高斯内核卷积，再将所有偶数行和列去除，图像缩小到原来四分之一，迭代上述步骤就得到的金字塔。

2）上采样：就是图片放大，使用PryUp函数。先将图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的行和列以0填充，再卷积得到放大后的图像。

函数原型为：

CV_EXPORTS_W void pyrUp( InputArray src, OutputArray dst,
                         const Size& dstsize = Size(), int borderType = BORDER_DEFAULT );
CV_EXPORTS_W void pyrDown( InputArray src, OutputArray dst,
                          const Size& dstsize = Size(), int borderType = BORDER_DEFAULT );

示例如下。

img = imread("D:\\WORK\\5.OpenCV\\LeanOpenCV\\pic_src\\pic5.bmp");
imshow("原图", img);
pyrDown(img, img2, Size(img.cols * 2, img.rows * 2));
imshow("上采样运算1", img2);
pyrDown(img2, img3, Size(img2.cols * 2, img2.rows * 2));
imshow("上采样运算2", img3);

上采样结果。

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