什么是影像前处理?
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小施 2020-12-24 9265 0


在我們撷取影像時,可能由于環境的影響,譬如: 現場光源幹擾、震動、待測物本身條件…等等,在這些狀況下,導緻所取得的影像品質不佳,或是影像中有我們不需要的資訊,這時就必須透過一些方法對影像做合适的處理,達到去除雜訊、增強影像…等的效果,借此改善影像的品質,将我們需要的資訊凸顯出來,使影像可以用于後續的影像分析,這個過程稱之為前處理。本篇會介紹較常用的影像前處理方式,二值化與型态學:

二值化

所謂二值化影像即是影像中隻有「黑」與「白」的表現,将一個彩色影像轉為灰階影像後,針對影像中的每個像素點,設定一個灰階值标準,也稱作閥值(threshold), 灰階值大于标準的像素點轉為白點,灰階值小于标準的像素點轉為黑點,經過轉換就可以得到一張二值化影像。


閥值的設定通常是透過直方圖的分布來選擇适合的值,如圖一,直方圖的分布有明顯的波峰波谷,位于波谷的閥值可以區分圖像中的兩個不同灰階區塊,這就是一個适合的閥值設定;圖二為二值化後的直方圖分布,所有像素點灰階值依标準被轉換為0或255,也就是黑或白。

形态學

形态學大多是利用二值化的影像做後續的處理,根據應用的需求,來增強影像上的特征或是紋理,主要分為四種方式

侵蝕(erosion)

透過侵蝕演算法可以消除影像中一些雜訊,下圖即為侵蝕的效果,可以看到做完侵蝕處理的二值化影像,黑色邊框中的白色雜訊數量受到侵蝕而減少。

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膨脹(dilation)

透過膨脹演算法可以對偵測到的邊緣做增強,将影像中的間隙填補起來,下圖即為膨脹的效果,膨脹處理後影像會擴大

斷開(opening)

斷開的處理為先侵蝕再膨脹,目的在使物體的輪廓平滑,除去影像中的雜訊小點,消除窄小的細線,也就是斷開物體與物體間的較細的連結,使物體可以較明顯的區分開來。如下圖,左圖為一張蓋在紙上的指紋,因為轉印的關系,有許多的雜訊,透過斷開處理,可以消除許多雜訊,并且使指紋的輪廓更加平滑。

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閉合(closing)

閉合的處理為先膨脹再侵蝕,目的也是平滑輪廓,隻是方式與斷開的處理相反,閉合的功用是先将影像中的一些小洞和斷線填補起來,讓原本應是一體的物件趨向完整。如下左圖中的數字某些部分有殘破的現象,經過閉合處理後,會如右圖中所示,影像中的殘破的現象減少了,數字會變得較完整。

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