图像形态学变换

功能描述

该步骤可使用形态学运算处理图像。

使用场景

该步骤通常用于图像预处理阶段。当图像质量不佳或需要做进一步调整时，需根据不同需求使用膨胀、腐蚀、开闭运算等操作达到对图像去噪、填充等目的。

输入

• 原始图像：待进行形态学处理的图像。支持深度图、彩色图和掩膜图，由参数“设置输入图像类型”指定。

输出

• 处理后的图像：形态学处理后的图像。

参数说明

• 形态学操作类型

  • MORPH_ERODE

    • 名称： 腐蚀

    • 说明： 缩小亮区域，扩大暗区域

    • 作用： 消除细小噪点，分离相连物体，平滑物体边界，减小目标尺寸

    • 应用： 去除椒盐噪声，图像断裂细连接，目标尺寸精确化，预处理步骤

      

  • MORPH_DILATE

    • 名称： 膨胀

    • 说明： 扩大亮区域，缩小暗区域

    • 作用： 填充内部空洞，连接相邻物体，扩大目标尺寸，修复断裂部分

    • 应用： 填充文字笔画断裂，连接分割细胞，扩大目标区域，后处理步骤

      

  • MORPH_OPEN

    • 名称： 开运算

    • 说明： 先腐蚀后膨胀

    • 作用： 消除小物体，平滑物体轮廓，断开细窄连接，保持大目标形状

    • 应用： 去除小噪点，分离轻微粘连物体，平滑边缘毛刺，文本图像去噪

      

  • MORPH_CLOSE

    • 名称： 闭运算

    • 说明： 先膨胀后腐蚀

    • 作用： 填充小孔洞，连接邻近物体，平滑轮廓缺口，融合细窄断裂

    • 应用： 填充目标内部空洞，连接断裂笔画，闭合轮廓缝隙，医学图像修复

      

  • MORPH_GRADIENT

    • 名称： 梯度

    • 说明： 膨胀图减腐蚀图

    • 作用： 提取物体边界，边缘检测，轮廓增强，厚度测量

    • 应用： 目标轮廓提取，边缘检测替代方案，工业零件尺寸测量，形状分析预处理

      

  • MORPH_TOPHAT

    • 名称： 顶帽

    • 说明： 原图减开运算

    • 作用： 提取亮色小特征，背景校正，增强细小亮目标，不均匀光照处理

    • 应用： 显微图像小细胞提取，工业检测亮缺陷识别，文本图像笔画增强，光照不均匀校正

      

  • MORPH_BLACKHAT

    • 名称： 黑帽

    • 说明： 闭运算减原图

    • 作用： 提取暗色小特征，检测孔洞和凹陷，增强细小暗目标，阴影区域分析

    • 应用： 工业零件表面缺陷检测，医学图像血管提取，暗色划痕和裂缝识别，深色斑点检测

      

  • MORPH_HITMISS

    • 名称： 命中-未命中

    • 说明： 使用结构元素同时匹配前景和背景模式

    • 作用： 检测图像中符合特定局部结构的像素或形状

    • 应用：：二值图像中端点、角点、特定形状或模板结构的检测

• 设置输入图像类型

  选择输入图像的类型，决定形态学操作作用于哪种类型的图像。

  • RGBImage：对彩色图进行形态学处理，常用于去除彩色图中的小物体、平滑边界等。

  • DepthImage：对深度图进行形态学处理，常用于去除深度图中的噪点、填补缺失区域等。

  • MaskImage：对掩膜图进行形态学处理，常用于修正分割结果、连接断裂区域等。

• 操作核大小

  操作核的大小，单位为像素（Pixel）。

  调节说明：根据检测需求设定。操作核越大时，膨胀后侵蚀的效果越强。

• 操作核的形状

  选择操作核的形状。

  • MORPH_RECT：矩形。

  • MORPH_CROSS：十字。

  • MORPH_ELLIPSE：椭圆

  调节说明：建议选择默认值，如有特殊情况，需按照实际需求设置。