strel
모폴로지 구조 요소
설명
strel 객체는 모폴로지 팽창과 침식 연산의 핵심이 되는 모폴로지 평탄 구조 요소입니다.
평탄 구조 요소는 2차원 또는 다차원의 이진 값 이웃이며, 이 이웃의 true 픽셀은 모폴로지 계산에 포함되고 false 픽셀은 포함되지 않습니다. 구조 요소에서 원점이라는 중앙 픽셀은 영상에서 처리되는 픽셀을 식별합니다. 아래에서 설명하는 strel 함수를 사용하여 평탄 구조 요소를 만들 수 있습니다. 평탄 구조 요소는 이진 영상과 회색조 영상에 모두 사용할 수 있습니다. 다음 그림은 평탄 구조 요소를 보여줍니다.
비평탄 구조 요소를 만들려면 offsetstrel을 사용하십시오.
생성
구문
설명
무작위 이웃 모양
SE = strel(는 지정된 이웃 nhood)nhood로 평탄 구조 요소를 만듭니다.
2차원 기하 이웃 모양
SE = strel("diamond",은 다이아몬드 모양의 구조 요소를 만듭니다. 여기서 r)r은 구조 요소 원점부터 다이아몬드 점까지의 거리를 지정합니다.
SE = strel("octagon",은 팔각형 구조 요소를 만듭니다. 여기서 r)r은 가로 축과 세로 축을 따라 측정한, 구조 요소 원점부터 팔각형 변까지의 거리를 지정합니다. r은 음이 아닌 3의 배수여야 합니다.
SE = strel("rectangle",은 크기가 m×n인 사각형 구조 요소를 만듭니다.[m n])
3차원 기하 이웃 모양
SE = strel("cube",는 너비가 w)w 픽셀인 3차원 3차 구조 요소를 만듭니다.
SE = strel("cuboid",는 크기가 m×n×p 픽셀인 3차원 직육면체 구조 요소를 만듭니다. [m n p])
비평탄 구조 요소 모양을 만드는 데 다음 구문을 계속 사용할 수 있지만, offsetstrel을 사용하는 것이 좋습니다.
SE = strel("arbitrary",nhood,h). 여기서h는nhood와 크기가 동일한 행렬로,nhood의 0이 아닌 각 요소와 관련된 높이 값을 포함합니다.SE = strel("ball",r,h,n)
입력 인수
속성
객체 함수
예제
11×11 정사각형 구조 요소를 만듭니다.
SE = strel('square', 11)SE =
strel is a square shaped structuring element with properties:
Neighborhood: [11×11 logical]
Dimensionality: 2
45도의 각도로 기울어지고 길이가 10인 직선 모양의 구조 요소를 만듭니다.
SE = strel('line', 10, 45)SE =
strel is a line shaped structuring element with properties:
Neighborhood: [7×7 logical]
Dimensionality: 2
구조 요소를 확인합니다.
SE.Neighborhood
ans = 7×7 logical array
0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 1 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0
반지름이 15인 원판 모양 구조 요소를 만듭니다.
SE3 = strel('disk', 15)SE3 =
strel is a disk shaped structuring element with properties:
Neighborhood: [29×29 logical]
Dimensionality: 2
원판 모양 구조 요소를 표시합니다.
figure imshow(SE3.Neighborhood)
반지름이 15인 구 모양의 3차원 구조 요소를 만듭니다.
SE = strel('sphere', 15)SE =
strel is a sphere shaped structuring element with properties:
Neighborhood: [31×31×31 logical]
Dimensionality: 3
구조 요소를 표시합니다.
figure isosurface(SE.Neighborhood)
팁
근사를 사용하지 않는 구조 요소(
n= 0)는 입자 크기의 분포를 계산하는 데 적합하지 않습니다.
알고리즘
모든 기하학적 형상의 구조 요소는 구조 요소 분해로 총칭되는 기법을 사용하여 생성됩니다. 원칙적으로, 팽창을 계산할 때 큰 구조 요소를 사용하는 것이 작은 구조 요소로 구성된 시퀀스를 사용하는 것보다 속도가 더 빠를 수 있습니다. 예를 들어, 11×11 정사각형 구조 요소를 사용한 팽창의 경우 먼저 1×11 구조 요소를 사용하여 팽창한 후 11×1 구조 요소를 사용하여 팽창할 수 있습니다. 이렇게 하면 이론적으로 성능이 5.5배 향상됩니다. 실제 성능 향상은 그보다 다소 낮습니다. "disk" 모양에 사용되는 구조 요소 분해는 근사적이지만, 그 외 다른 분해는 정확합니다.
참고 문헌
[1] van den Boomgard, R, and R. van Balen, "Methods for Fast Morphological Image Transforms Using Bitmapped Images," Computer Vision, Graphics, and Image Processing: Graphical Models and Image Processing, Vol. 54, Number 3, pp. 252–254, May 1992.
[2] Adams, R., "Radial Decomposition of Discs and Spheres," Computer Vision, Graphics, and Image Processing: Graphical Models and Image Processing, Vol. 55, Number 5, pp. 325–332, September 1993.
[3] Jones, R., and P. Soille, "Periodic lines: Definition, cascades, and application to granulometrie," Pattern Recognition Letters, Vol. 17, pp. 1057–1063, 1996.
