画像処理工学
2011年1月26日
担当教員 北川 輝彦
今回の授業内容
グレースケールモルフォロジーの基礎と応用
5.1.4
(1)
(2)
(3)
(4)
グレースケールモルフォロジー
収縮 と 膨張
開口 と 閉口
トップハット と 井戸
勾配
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
とは
2値モルフォロジーの拡張版
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
2値画像に適応
グレースケール(濃淡)画像に適応
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
使用方法:
空間コンボリューション演算(各種フィルタ)
2値モルフォロジー処理と同様の
マスク処理
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
マスク内の構造要素:
1. -255 ~ +255 の範囲値※
(ドントケアを用いる場合もあるが、
典型例は0を代入)
2. 中心を原点とした3×3、5×5等
※8 [bit]画像において
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
マスクの定義(3×3の例)
X3
X2
X1
X4
X
X0
X5
X6
X7
※各論理値:-255~+255 or ×(ドントケア)
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
収縮処理を用いたい場合
X3
X2
X1
X4
X
X0
X5
X6
X7
O(x, y) =
min {
X + I(x, y),
X0 + I(x+1, y),
X1 + I(x+1, y-1),
X2 + I(x, y-1),
X3 + I(x-1, y-1)
X4 + I(x-1, y),
X5 + I(x-1, y+1),
X6 + I(x, y+1),
X7 + I(x+1, y+1) }
2値モルフォロジと変わった部分は?
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
収縮処理を用いたい場合
O(x, y) =
min { X + I(x, y), X0 + I(x+1, y), X1 + I(x+1, y-1),
X2 + I(x, y-1), X3 + I(x-1, y-1), X4 + I(x-1, y),
X5 + I(x-1, y+1), X6 + I(x, y+1), X7 + I(x+1, y+1) }
9つの要素計算結果における
最小値をO(x, y)に代入
(ドントケアに指定)
膨張処理を用いたい場合は?推測してみよう
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
グレースケールモルフォロジの基礎:
収縮処理と膨張処理が基本。
(2値モルフォロジと同様)
一般式は先ほどの通り。では典型例を。
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(1) グレースケール縮小とグレースケール膨張
グレースケール縮小
(gray-scale erosion)
0
0
0
構造要素内は全て0。
0
0
0
つまり、入力画素の濃淡値に…
0
0
0
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(1) グレースケール縮小とグレースケール膨張
グレースケール縮小
(gray-scale erosion)
0
0
0
構造要素内は全て0。
0
0
0
つまり、入力画素の濃淡値に…
0
0
0
何もせず、9画素内の最小値を出力
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(1) グレースケール縮小とグレースケール膨張
グレースケール縮小
(gray-scale erosion)
使い続けると、明るい画素が
どんどん減っていく。
0
0
0
0
0
0
0
0
0
但し明るいままの場合がある。それは…
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(1) グレースケール縮小とグレースケール膨張
グレースケール縮小
(gray-scale erosion)
使い続けると、明るい画素が
どんどん減っていく。
0
0
0
0
0
0
0
0
0
但し明るいままの場合がある。それは…
全画素が同じ値の場合。
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(1) グレースケール縮小とグレースケール膨張
グレースケール膨張
(gray-scale dilation)
使い続けると、暗い画素が
どんどん減っていく。
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(2) グレースケール開口とグレースケール閉口
グレースケール開口
(gray-scale opening)
Opening は2値のときと同じ意味。
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(2) グレースケール開口とグレースケール閉口
グレースケール開口
(gray-scale opening)
Opening は2値のときと同じ効果。
小さなトゲ領域、単一画素程度のスパイク雑音の除去
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(2) グレースケール開口とグレースケール閉口
グレースケール開口
(gray-scale opening)
Opening は2値のときと同じ意味。
収縮(erosion) ⇒ 膨張(dilation)
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(2) グレースケール開口とグレースケール閉口
グレースケール開口
(gray-scale opening)
小さなトゲ領域、単一画素程度のスパイク雑音の除去
収縮回数と膨張回数の増加 ⇒ より大きな領域への効果
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(2) グレースケール開口とグレースケール閉口
グレースケール閉口
(gray-scale closing)
Closing も2値のときと同じ効果。
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(2) グレースケール開口とグレースケール閉口
グレースケール閉口
(gray-scale closing)
Closing も2値のときと同じ効果。
小さな穴領域、単一画素程度のギャップの除去
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(2) グレースケール開口とグレースケール閉口
グレースケール閉口
(gray-scale closing)
Closing も2値のときと同じ効果。
膨張(dilation) ⇒ 収縮(erosion)
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(2) グレースケール開口とグレースケール閉口
グレースケール閉口
(gray-scale cloing)
小さな穴領域、単一画素程度のギャップの除去
膨張回数と収縮回数の増加 ⇒ より大きな領域への効果
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(3) トップハットと井戸変換
トップハット変換 (top-hat transformation)
ピーク検出処理とも呼ぶ
周辺よりも明るい部分の強調表示が可能
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(3) トップハットと井戸変換
トップハット変換 (top-hat transformation)
= 原画像 ー
開口(gray-scale opening)演算結果
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(3) トップハットと井戸変換
井戸変換 (well transformation)
谷検出処理とも呼ぶ
周辺よりも暗い部分の強調表示が可能
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(3) トップハットと井戸変換
井戸変換 (well transformation)
= 原画像 ー
閉口(gray-scale closing)演算結果
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(4) モルフォロジー勾配
対象境界におけるエッジ領域の強調処理
5.1 画像領域分割
5.1.4 グレースケール
モルフォロジー
(4) モルフォロジー勾配
原画像を複製(複製後画像をA、Bとする)
1. Aに膨張演算(dilation)
2. Bに収縮演算(elosion)
3. A - B を計算 ⇒ 勾配画像
5.1 画像領域分割
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