【CV系列】基于形态学梯度的边缘检测

Date: 2019-3-10

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前言

形态学边缘检测算子是一种非线性差分算子,在以上定义的梯度算子中，腐蚀运算可以滤去图像中比结构元素小的亮细节；膨胀运算可以去掉比结构元素小的亮细节，而保持图像整体灰度和大的亮区域基本不受影响。

1、参考

https://wenku.baidu.com/view/d55d17fa941ea76e58fa04a3.html
https://blog.csdn.net/yangyangyang20092010/article/details/8289572
https://blog.csdn.net/MisterJiaJia/article/details/80320669

2、形态学梯度

定义：膨胀后的图像与腐蚀后的图像的差值。
效果：突出图像中灰度尖锐过渡的区域，当使用对称结构元素时，该算法对边缘方向性的依赖比空间增强技术中的梯度算子更小。

3、算法实现

3.1、Matlab实现(部分)

lowpass = imclose(coeffs_int{1}, B_0);%先进行闭运算
grad1 = imopen(lowpass, B_0);%再进行开运算
grad2 = imerode(lowpass, B_0);%先闭运算再腐蚀操作
y1      = grad1 - grad2;
%figure,imshow(y1, [ ]),title('Lowpass_edge of y1');

lowpass2  = imopen(coeffs_int{1}, B_0);%先进行开运算
grad3 =  imdilate(lowpass2, B_0); %再进行膨胀运算
grad4 = imclose(lowpass2,B_0);%先开再进行闭运算

y2 = grad3 - grad4;
%figure,imshow(y2, [ ]),titlte('Lowpass_edge of y2');    
Emax = max(y1, y2);
Emin = min(y1, y2);
coeffs_rec{1} = alpha * Emax + beta * Emin;
figure,imshow(coeffs_rec{1}, [ ]), title('LowPass Edge Image');

3.2、OpenCV实现

//包含头文件
#include <opencv2/opencv.hpp>
//命名空间
using namespace cv;
using namespace std;
//全局函数声明部分
 
//主函数
int main()
{
	//【1】载入图像,灰度化
	Mat image = imread("beauty.png", 0);//灰度原图
	//【2】检查是否载入成功
	if (image.empty())
	{
		printf("读取图片错误，请确认目录下是否有imread函数指定图片存在！ \n ");
		return 0;
	}
	//【3】获取结构元素
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
	//【4】形态学梯度
	Mat gradientImage;//梯度图
	morphologyEx(image, gradientImage, MORPH_GRADIENT, element);
	//【5】阈值化处理，增强可视化效果
	Mat result;
	threshold(gradientImage, result, 30, 255, THRESH_BINARY_INV);
	//【6】显示图像
	imshow("15-灰度图像", image);
	imshow("15-形态学梯度", gradientImage);
	imshow("15-边缘检测图", result);
	//【7】保持窗口显示
	waitKey(0);
	return 0;
}