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顶帽运算(也称之为礼帽运算)是原始图像减去图像开运算(先腐蚀,后膨胀)的结果,得到图像的噪声。
顶帽运算对于增强阴影部分的细节很有用。开运算将消去图像中部分灰度值较高的部分,用原图减去开运算的结果,将得到被消去的部分。如果图像存在光照不均的情况,采用顶帽运算可以消除部分光照的影响,凸显背景下的前景目标对象。
top_hat(Region, StructElement : RegionTopHat : : ) Region:输入要处理的区域。 StructElement:输入结构元素(区域独立)。 RegionTopHat:输出顶帽运算的结果。 |
也称之为黑帽运算。与顶帽运算类似,底帽运算也是用于增强图像中的细节。底帽运算的定义为原图闭运算(先膨胀,后腐蚀)的结果减去原图。
底帽变化对于图像中较暗的部分,也叫黑色底帽。该运算同样可以消除图像中的光照不均。
不管是顶帽运算还是底帽运算,结构元素的大小对结果的影响非常重要。这两种运算主要用于消除背景的影响,通过该运算,背景的灰度变得更加均匀,而前景对象也将减少受到光照不均的影响。
bottom_hat(Region, StructElement : RegionBottomHat : : ) Region:输入要处理的区域。 StructElement:输入结构元素(区域独立)。 RegionBottomHat:输出底帽运算的结果。 |
参考文献:
杨青—《Halcon机器视觉算法原理与编程实战》
王强—《机器视觉与数字图像处理基础(HALCON版)》
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