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모폴로지는 형태에 따라 영상을 처리하는 광범위한 영상 처리 연산 집합입니다. 모폴로지 연산에서는 영상의 각 픽셀이 이웃의 다른 픽셀 값에 따라 조정됩니다. 이웃의 크기와 형태를 선택하여 입력 영상의 특정 형태에 민감한 모폴로지 연산을 생성할 수 있습니다.
가장 기본적인 모폴로지 연산은 팽창과 침식입니다. 팽창과 침식을 결합하여 더욱 특화된 연산을 수행할 수도 있습니다.
Morphological reconstruction is used to extract marked objects from an image without changing the object size or shape.
A structuring element defines the neighborhood used to process each pixel. A structuring element influences the size and shape of objects to process in the image.
Morphological dilation and erosion pad the image border in different ways to avoid border effects.
Connectivity determines whether a center pixel and adjacent pixels belong to the same object.
A lookup table is a vector in which each element represents the different permutations of pixels in a neighborhood. Lookup tables are useful for custom erosion and dilation operations.
Dilate an Image to Enlarge a Shape
Dilation adds pixels to boundary of an object. Dilation makes objects more visible and fills in small holes in the object.
Erode an Image To Remove Thin Lines
Erosion removes pixels from the boundary of an object. Erosion removes islands and small objects so that only substantive objects remain.
Use Morphological Opening to Extract Large Image Features
You can use morphological opening to remove small objects from an image while preserving the shape and size of larger objects in the image.
A flood fill operation assigns a uniform pixel value to connected pixels, stopping at object boundaries.