모폴로지 (침식연산, 팽창연산, 열기연산, 닫기연산)

소개

-

목차

1.침식연산

2.팽창연산

3.열기연산

4.닫기연산

본문내용

모폴로지
7장의 마스크 기반 영상처리
-사각형 형의 일정한 크기를 가진 마스크
모폴로지
-원하는 형태의 기하학적 마스크 구성
(다양한 이차원상의 기하학적 형태를 가질 수 있음)

1) 침식(Erosion) 연산 :
물체에 대해 배경을 확장시키고 물체의 크기를 축소하는 역할을 한다.
침식 마스크를 이용하여 연산시 흰 물체의 둘레로부터 한 픽셀을 없애는 효과를 갖는다.

영상 A내에서 구조 요소 B의 모든 요소가 영역 내에 존재하면 현재 그 지접의 값을 1로 설정한다.

x 지점에서 gray erosion연산 결과는 구조요소 g를 x만큼 평행 이동 후
g의 모든 위치에서의 값이 f보다 작기위한 y값들 중 최대의 값을 x위치에서의 값으로 선택한다.
--> 각 지점에서의 gray 모폴로지 erosion 연산 구현은 이미지의 밝기값과 구조 연산자 값의 차이 중 최소값을 선택하면 계산을 수행할 수 있다.

2) 팽창(Dilation) 연산
물체의 최 외각 픽셀을 확장하는 역할을 한다. 따라서, 물체의 크기는 확장 되고 배경은 축소된다.팽창 마스크는 흰색 물체의 둘레에 한 픽셀을 더하는 역할을 하는데 3 X 3 마스크와 똑같은 영역을 가지는 영역에 대해서는 값을 바꾸지 않으며 1개 이상의 서로 다른 픽셀이 존재할 경우 마스크의 가운데 픽셀에 흰색 값을 할당 하는 역할을 한다.

영상 A내에서 구조 요소 B의 값 중 하나라도 영역 내에 존재하면 현재 그 지점의 값을 0으로 설정한다.

x 지점에서 gray dilation 연산 결과는 구조요소 g를 원점에 대해 대칭 이동한 후, g의 모든 위치에서 f보다 크기 위한 y 값들 중 최소의 y값을 x위치에서의 값으로 선택한다.
--> 각 지점에서 gray 모폴로지 dilation연산의 구현은 이미지의 밝기값에서 구조 연산자의 값을 더한 후 그 중 최대값을 선택하면 계산을 수행할 수 있다.

참고자료

· 없음