图像检测-8二值图像处理.ppt

第八章二值图像处理
本章要点:
连接与连通域
贴标签
腐蚀、膨胀、开运算与闭运算
轮廓提取、边界跟踪和细线化
几何特征的测量
二值图像分析的概念
经过图像分割之后,获得了目标物与非目标物两个不同的对象,但是提取出的目标物存在以下的问题:
1)提取的目标中存在伪目标物;
2)多个目标物中,存在粘连或者是断裂;
3)多个目标物存在形态的不同。
二值图像的分析首先是区分所提取出的不同的目标物之后,对不同的目标物特征差异进行描述与计算,最后获得所需要的分析结果。
连接与连通域的概念
二值图像中对所有对象的描述的灰度值都一样,因此,要对不同的目标进行区分,只能通过像素间的连通关系。
为了描述方便起见,后面默认黑色为目标物,白色为背景。
连接
1)四连接:当前像素为黑,其四个近邻像素中至少有一个为黑;
2)八连接:当前像素为黑,其八个近邻像素中至少有一个为黑。
四近邻
八近邻
连接域
将相互连在一起的黑色像素的集合称为一个连通域。
四接连意义下为6个连通域。
八接连意义下为2个连通域。
可以看到,通过统计连通域的个数,即可获得提取的目标物的个数。
贴标签
因为不同的连通域代表了不同的目标,为了加以区别,需要对不同的连通域进行标识。
例:下图,八接连意义下为2个连通域
= “1”号标签
= “2”号标签
贴标签算法
设一个二值矩阵表示一个黑白图像,为讨论方便起见,令“黑=1”,“白=0”。
例:
贴标签算法
1)初始化:设标签号为Lab=0,已贴标签数N=0,标签矩阵g为全0阵,按照从上到下,从左到右的顺序寻找未贴标签的目标点;
例:
贴标签算法
2)检查相邻像素的状态:根据其相邻像素的状态进行相应的处理;
例:
贴标签算法
如果扫描过的像素均为0,则Lab=Lab+1, g(i,j)=Lab,N=N+1;
例: