型態學影像處理
- 深綠色投影片作者: 台科大黃正民教授
型態學影像處理的基本概念
- 型態學的處理可以用於
- 簡化影像資料
- 保留重要的形狀特性
- 消除雜訊(不相關的部分)
- 灰階影像 ⇒ 二值化影像 ⇒ 型態學 ⇒ 連通元件
膨脹處理
膨脹處理
膨脹處理
膨脹處理
- 滿足交換律
- A ⊕ B == B ⊕ A
- 滿足結合律
- (A ⊕ B ) ⊕ C == A ⊕ (B ⊕ C)
- 位移不變性
- A ⊕ B_z == (A ⊕ B )_z
侵蝕處理
侵蝕處理
斷開與閉合
- 斷開: 先侵蝕再膨脹
- 閉合: 先膨脹再侵蝕
斷開與閉合 
斷開與閉合 
H-M轉換
H-M轉換
區塊填補
連通元件
凸殼
細線化
增厚
骨架萃取
剪除
輪胎胎紋影像檢測
車牌影像偵測
- 在固定環境下,車牌辨識的 成果已經非常完善
- 在環境較多干擾的情況·車 牌辨識的成功率會大幅降低
車道標線影像偵測
- 為了彌補路面或車道標線反光、 陰影遮蔽等造成偵測的圖像破碎, 使部分車道線無法成功找到的問題
- 使用形態學去除雜訊干擾、填補車道線破碎的部分
