ドキュメンテーション

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モルフォロジー演算

膨張、収縮、復元、その他のモルフォロジー演算の実行

"モルフォロジー" とは、イメージを処理する過程で形状ベースの画像処理操作の総称です。モルフォロジー演算では、イメージ内の各ピクセルは近傍の他のピクセルの値に基づいて調整されます。近傍のサイズと形状を選択すると、入力イメージの特定の形状に敏感なモルフォロジー演算を作成できます。

最も基本的なモルフォロジー演算は膨張と収縮です。膨張はイメージ内のオブジェクトの境界にピクセルを加えます。一方、収縮は境界のピクセルを除去します。膨張と収縮は、穴の塗りつぶしや小さなオブジェクトの除去などの特定の画像前処理用途のために、組み合わせて使用されることが頻繁にあります。

関数

bwhitmissバイナリ ヒットミス演算
bwmorphバイナリ イメージのモルフォロジー演算
bwmorph3バイナリ ボリュームのモルフォロジー演算
bwskelすべてのオブジェクトを 2 次元のバイナリ イメージまたは 3 次元のバイナリ ボリュームの線に縮小
bwulterode最終的な収縮
bwareaopenバイナリ イメージからの小さなオブジェクトの削除
imbothatボトム ハット フィルター処理
imclearborderイメージ境界と連結している明るい構造を非表示にする
imcloseイメージにモルフォロジー クロージングを行う
imdilateイメージの膨張
imerodeイメージの収縮
imextendedmax拡張 maxima 変換
imextendedmin拡張 minima 変換
imfillイメージ領域と穴の塗りつぶし
imhmaxH-maxima 変換
imhminH-minima 変換
imimposemin最小値を挿入
imopenイメージのモルフォロジー オープニング
imreconstructモルフォロジー再構成
imregionalmax局所的な最大値
imregionalmin局所的な最小値
imtophatトップ ハット フィルター処理
watershedWatershed 変換
conndef連結性配列の作成
iptcheckconn連結性引数の有効性をチェック
applylutルックアップ テーブルを使用したバイナリ イメージの近傍演算
bwlookup ルックアップ テーブルを使用した非線形フィルター処理
makelutbwlookup で使用するルックアップ テーブルを作成

オブジェクト

strelモルフォロジー構造化要素
offsetstrelモルフォロジー オフセット構造化要素

例および操作のヒント

イメージの膨張による形状の拡大

膨張により、オブジェクトの境界にピクセルが追加されます。膨張によりオブジェクトの可視性が増し、オブジェクト内の小さな穴が埋まります。

イメージの収縮による細い線の除去

収縮により、オブジェクトの境界からピクセルが除去されます。収縮により孤立した領域や小さなオブジェクトがなくなり、実質的なオブジェクトだけが残ります。

膨張と収縮を組み合わせた演算

膨張と収縮を組み合わせてイメージから小さなオブジェクトを除去し、大きなオブジェクトの境界を滑らかにします。

概念

モルフォロジーの膨張と収縮

膨張により、イメージのオブジェクトの境界にピクセルが追加されます。収縮により、オブジェクトの境界からピクセルが除去されます。

構造化要素

構造化要素は、各ピクセルの処理に使用される近傍を定義します。イメージ内にある、処理するオブジェクトのサイズと形状に影響します。

ピクセルの連結性

モルフォロジー処理は、マーカー イメージ内のピークの位置をスタート点とし、ピクセルの連結性に基づいて残りのイメージに広がります。

モルフォロジー再構成について

モルフォロジー再構成は、マークされたオブジェクトをオブジェクトのサイズや形状を変更することなくイメージから抽出する際に有用です。

細線化

骨格化は、イメージの本質的な構造を変えないで、イメージの中のすべてのオブジェクトを線にします。

オブジェクトの境界線の検出

バイナリ イメージ内のオブジェクトの周囲または境界線は、オブジェクトと背景の境界にあるすべてのピクセルから構成されます。

塗りつぶし操作

関数 imfill はバイナリ イメージやグレースケール イメージ上で "塗りつぶし" 操作を実行します。

不均一な照度の補正と前景オブジェクトの解析

この例では、モルフォロジー オープニングやコントラスト調整などの画像前処理を実行する方法を説明します。その後、バイナリ イメージを作成してイメージの前景オブジェクトの統計量を計算します。

ルックアップ テーブル演算

ルックアップ テーブルはベクトルであり、その中の各要素は近傍内のピクセルの異なる組み合わせを表します。ルックアップ テーブルは膨張および収縮のカスタム処理を行う際に有用です。

注目の例