형태 학적 이미지 처리 란?

형태 학적 이미지 처리는 이미지의 픽셀을 수정하는 기술입니다. 그레이 스케일 이미지의 경우, 픽셀은 0 및 1의 이진 값으로 식별되고, 프로세스는 정교한 이미지 처리 알고리즘 또는 덜 수학적으로 복잡한 연산을 사용하여 수행된다. 여기에는 침식과 팽창뿐만 아니라 개폐도 포함됩니다. 형태 학적 이미지 처리의 목적은 이미지에서 원치 않는 아티팩트를 제거하거나 선명도를 향상시키는 것입니다. 지문 처리, 우주 망원경의 사진보기 및 의료 스캔 분석과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.

이미지의 객체는 객체 픽셀이라고하는 특정 픽셀 세트로 표시됩니다. 배경 픽셀은 별도로 표시되며 흰색입니다. 침식 작업은 객체의 경계와 관련된 픽셀을 배경의 픽셀로 변환하는 반면, 확장하면 경계의 배경 픽셀이 객체와 관련된 픽셀로 변경됩니다. 침식 과정에서 물체가 작아지고 팽창하는 동안 확대되거나 병합됩니다.

두 가지 작업을 형태 학적 이미지 처리에 결합 할 수 있으므로 침식과 팽창을 수행하여 이미지를 편집 할 수있어 결과적으로 열림이 발생합니다. 이러한 방식으로 필라멘트와 격리 된 픽셀을 객체에서 제거하여 이미지를 부드럽게 만들 수 있습니다. 클로징 작업을 사용하여 배경 픽셀을 필터링 할 수 있으며,이 경우 올바른 위치에없는 것으로 알려진 구멍과 픽셀을 제거 할 수 있습니다. 다른 형태의 이미지 처리 기술을 스켈레톤 화 (skeletonization)라고하며,이 과정에서 여분의 픽셀을 제거하여 단일 라인을 형성 할 수 있습니다. 지문을 처리하는 데 자주 사용됩니다.

이미지 처리 응용 프로그램은 몇 가지 규칙을 사용하여 이미지 시각화를 변경하거나 종종 필요한 것보다 복잡한 수학적 개념 인 세트 이론을 활용합니다. 객체에서 배경으로 픽셀을 변경할 때 프로그램은 객체와 관련된 픽셀 만 고려합니다. 또한 가장자리 영역에 집중되므로 검은 색 픽셀을 변경하기 전에 주변 배경 픽셀을 분석합니다. 객체 픽셀을 변경하려는 경우, 라인의 끝에서 픽셀을 제거하면 이미지가 왜곡 될 수 있으므로 둘 이상의 유사한 픽셀이 경계에 있어야합니다.

형태 학적 이미지 처리 프로그램은 객체를 전체적으로 유지한다는 아이디어를 기반으로합니다. 픽셀을 제거하면 단일 객체가 분리되고 프로그램에서이를 제거하지 않습니다. 이미지 처리 기술은 이미지 변경 사항 재생, 선호하는 구성으로 돌아 가기 위해 변경 내용 되감기 및 특정 변경 사항이 이미지의 일부에 미치는 영향 분석을 지원하는 다양한 소프트웨어 프로그램으로 구성됩니다.