【20200521】數字圖像處理DIP課程課業打卡十之二值圖像的分析

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一、DIP課程課業打卡十之二值圖像的分析

一、填空題

1、圖像膨脹

對圖1所示圖像進行膨脹（黑色表示1，白色表示0），結構元素如圖2所示，求膨脹後的結果。（注意，圖像畫面上邊框處不能被結構元素覆蓋的部分全部置爲背景）

膨脹結果圖像的第2行像素分別爲：____ 、____ 、____ 、____ 、____ 、 ____ 。

膨脹結果圖像的第3行像素分別爲： ____ 、____ 、____ 、____ 、____ 、 ____ 。

正確答案：

第一空： 1
第二空： 1
第三空： 1
第四空： 1
第五空： 1
第六空： 0
第七空： 0
第八空： 0
第九空： 1
第十空： 1
第十一空： 1
第十二空： 0

2、圖像腐蝕

對圖1所示圖像進行腐蝕（黑色表示1，白色表示0），結構元素如圖2所示。求腐蝕後的結果（注意，圖像畫面上邊框處不能被結構元素覆蓋的部分全部置爲背景）

腐蝕結果圖像的第3行像素分別爲：____ 、____ 、____ 、____ 、____ 、 ____ 。

腐蝕結果圖像的第4行像素分別爲：____ 、____ 、____ 、____ 、____ 、 ____ 。

正確答案：

第一空： 0
第二空： 0
第三空： 0
第四空： 0
第五空： 0
第六空： 0
第七空： 0
第八空： 0
第九空： 0
第十空： 0
第十一空： 1
第十二空： 0

二、判斷題

1、開運算是使用相同的結構元素，對原圖先進行腐蝕處理，後再進行膨脹的處理。

 正確答案：√

2、開運算可以在分離粘連目標物的同時，基本保持原目標物的大小。

 正確答案：√

3、閉運算是使用不同的結構元素，對原圖先進行膨脹處理，後再進行腐蝕的處理。

 正確答案：×

4、閉運算在合併斷裂目標物的同時，不能基本保持原目標物的大小

正確答案：×

二、知識鞏固

1、二值圖像的分析—— 問題的提出

經過圖像分割之後，獲得了目標物與非目標物兩種不同的對象。但是提取出的目標物存在以下的問題：

1）提取的目標中存在**僞目標物**；
2）多個目標物中，存在**粘連**或者是**斷裂**；
3）多個目標物存在**形態的不同**。

二值圖像分析的目的

二值圖像的分析首先是區分所提取出的不同的目標物，之後，對不同的目標物特徵差異進行描述與計算，最後獲得所需要的分析結果。

2、二值圖像分析的基本概念

爲討論方便起見，這裏，假設目標爲黑色，背景爲白色。

連接

四連接：當前像素爲黑，其四個近鄰像素中至少有一個爲黑；
八連接：當前像素爲黑，其八個近鄰像素中至少有一個爲黑。

連通域

將相互連在一起的黑色像素的集合稱爲一個連通域。

可以看到，通過統計連通域的個數，即可獲得提取的目標物的個數。

3、幾何特徵的測量

面積：連通域中像素的總數
周長：包圍某個連通域的邊界輪廓線的長度 
質心：連通域的幾何中心
圓形度：與圓形相似程度。
圓形度=（4π*面積）/（周長*周長）
矩形度：與矩形相似程度。連通域的面積與包圍連通域的最小矩形的面積的比值
長寬比：包圍連通域的最小矩形的寬度與長度的比值
regionprops(matlab)

4、二值圖像的分析方法

貼標籤
腐蝕
膨脹
開運算與閉運算

5、貼標籤

（1）基本思路：
因爲不同的連通域代表了不同的目標，爲了加以區別，需要對不同的連通域進行標識。
例：下圖，八接連意義下爲2個連通域

（2）算法步驟

0、設一個二值矩陣表示一個黑白圖像，爲討論方便起見，**令“黑=1”，“白=0”。**

1、初始化：設標籤號爲Lab=0,已貼標籤數N=0，標籤矩陣g爲全0陣，按照從上到下，從左到右的順序尋找未貼標籤的目標點；

2、檢查相鄰像素的狀態：根據模板中的相鄰像素的狀態進行相應的處理；

如果掃描過的像素均爲0，則Lab=Lab+1,g(i,j)=Lab,N=N+1;

如果掃描過的像素標籤號相同，則g(i,j)=相同的標籤號;

3、將全部的像素進行2、的處理，直到所有的像素全部處理完成;

4、判斷最終的Lab是否滿足Lab=N，     
      如果是，則貼標籤處理完成；    
      如果不是，則表明已貼標籤存在不連號情況。這時，將進行一次編碼整理，消除不連續編號的情況。

（3）貼標籤 —— 應用示例

6、腐蝕

（1）基本概念

腐蝕 是一種消除連通域的邊界點，使邊界向內收縮的處理。

（2）設計思想

設計一個結構元素，結構元素的原點定位在待處理的目標像素上，通過判斷是否覆蓋，來確定是否該點被腐蝕掉。

（3）算法步驟

1）掃描原圖，找到第一個像素值爲1的目標點；
2）將預先設定好形狀以及原點位置的結構元素的原點移到該點；
3）判斷該結構元素所覆蓋的像素值是否全部爲1：
      如果是，則腐蝕後圖像中的相同位置上的像素值爲1；
      如果不是，則腐蝕後圖像中的相同位置上的像素值爲0；
4）重複2）和3）直到所有原圖中像素處理完成

（4）例題

注：圖像畫面上邊框處不能被結構元素覆蓋的部分可以保持原來的值不變，也可以置爲背景。

（5）腐蝕 —— 應用

腐蝕處理可以將粘連在一起的不同目標物分離，並可以將小的顆粒噪聲去除。

7、膨脹

（1） 基本概念

膨脹是將與目標區域接觸的背景點合併到該目標物中，使目標物邊界向外部擴張的處理。

當結構元素S原點移動到點（x,y）位置，如果S中至少包含一個像素值爲1 的點,則在膨脹後的圖像上該點爲1,否則爲0。

（2）設計思想

設計一個結構元素，結構元素的原點定位在背景像素上，判斷是否覆蓋有目標點，來確定是否該點被膨脹爲目標點。

（3）算法步驟

1）掃描原圖，找到第一個像素值爲0的背景點；
2）將預先設定好形狀以及原點位置的結構元素的原點移到該點；
3）判斷該結構元素所覆蓋的像素值是否存在爲1的目標點：
   如果是，則膨脹後圖像中的相同位置上的像素值爲1；
   如果不是，則膨脹後圖像中的相同位置上的像素值爲0；
4）重複2）和3），直到所有原圖中像素處理完成。

（4）例題

（5）應用

膨脹處理可以將斷裂開的目標物進行**合併**，便於對其整體的提取。

8、開運算與閉運算的提出背景

前面介紹的膨脹與腐蝕運算，對目標物的後處理有着非常好的作用。但是，腐蝕和膨脹運算的一個缺點是，改變了原目標物的大小。
爲了解決這一問題，考慮到腐蝕與膨脹是一對逆運算，將膨脹與腐蝕運算同時進行。由此便構成了開運算與閉運算。  

9、開運算【先腐蝕，再膨脹】

算法原理：

開運算是對原圖先進行腐蝕處理，後再進行膨脹的處理。
開運算可以在分離粘連目標物的同時，基本保持原目標物的大小。

運算示例：

10、閉運算

算法原理：

閉運算是對原圖先進行膨脹處理，後再進行腐蝕的處理。
閉運算可以在合併斷裂目標物的同時，基本保持原目標物的大小。

運算示例：

問題：本例未能將分裂成兩個連通域的目標合併，怎麼辦？

11、開、閉運算的變形

如果當按照常規的開運算不能分離粘連，或者是閉運算不能合併斷裂：
對於開運算可以先進行N次腐蝕，再進行N次膨脹；
對於閉運算可以先進行N次膨脹，再進行N次腐蝕。

12、目標提取示例

1、 僞目標物


2、粘連或斷裂

3、不同形態

13、腐蝕&膨脹&開運算&閉運算 應用示例

1、腐蝕應用示例

2、膨脹應用示例

3、開運算應用示例

4、閉運算應用示例

14、簡答題

開運算是爲了解決什麼問題而提出的？開運算的算法原理是什麼？開運算有什麼特點？

閉運算是爲了解決什麼問題而提出的？閉運算的算法原理是什麼？閉運算有什麼特點？

Ending！
更多課程知識學習記錄隨後再來吧！

就醬，嘎啦！

注：
人生在勤，不索何獲。