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5.6 二值图像的平滑处理[1]
二值图像的噪声,如图5.23所示,一般都是椒盐噪声。当然,这种噪声能够用中值滤波消除,但是由于它只有二值,也可以采用膨胀与腐蚀的处理来消除。
膨胀(dilation)是某像素的邻域内只要有一个像素是白像素,该像素就由黑变为白,其他保持不变的处理;腐蚀(erosion)是某像素的邻域内只要有一个像素是黑像素,该像素就由白变为黑,其他保持不变的处理。图5.24经过膨胀→腐蚀处理后,膨胀变粗,腐蚀变细,结果是图像几乎没有什么变化;相反,经过腐蚀→膨胀处理后,白色孤立点噪声在腐蚀时被消除了。
![](https://epubservercos.yuewen.com/637884/14262462405105906/epubprivate/OEBPS/Images/image111.jpeg?sign=1739407199-iaOSb3ICfQ7jefjktSkluVF5olVhjRA9-0-bfd071bde5e624b8fdacdc7b0fe24124)
图5.23 椒盐噪声
![](https://epubservercos.yuewen.com/637884/14262462405105906/epubprivate/OEBPS/Images/image112.jpeg?sign=1739407199-XUtonewIIlO90UEX3O6w11X7AiTnuC4G-0-a1687761912e1df27b2e74483c143fb0)
图5.24 对图5.23进行膨胀与腐蚀处理(膨胀与腐蚀的顺序不同,处理结果也不同)
除了膨胀与腐蚀之外,还可以用计算面积大小的方法来去噪。面积的大小其实就是连接区域包含的像素个数,将在第6章几何参数检测中介绍。图5.25是水田苗列的二值图像及50像素白色区域去噪后的结果图像。面积去噪与膨胀腐蚀相比不会破坏区域间的连接性。
![](https://epubservercos.yuewen.com/637884/14262462405105906/epubprivate/OEBPS/Images/image113.jpeg?sign=1739407199-xMsneCH6wzrA0ra3ccuFWl2memEHAomp-0-071475aada08e6e43c754d935c6639d9)
图5.25 二值图像的面积及去噪声处理