关于纹影系统灰度图像灰度的处理

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-04-28 04:58 标签： 图像灰度

我认为这可能是一个愚蠢的问题但经过大量阅读并搜索了很多关于图像灰度处理的内容，我看到的每个例子都是关于图像灰度处理使用灰度工作

我知道灰度图像灰度只使用一个颜色通道通常只需要8位表示等等......但是，为什么在我们有彩色图像灰度时使用灰度灰度等级有哪些优点？我可以想象这是因为峩们有更少的东西需要治疗但即使今天有更快的电脑，这是必要的吗

我不确定我是否清楚我的怀疑，我希望有人能回答我

亮度在区分視觉特征方面更为重要


John还提供了一个很好的建议来说明这个属性：拍摄一个给定的图像灰度并将亮度平面与色度平面分开

为此，您可以使用ImageMagick 运算符将每个通道的当前内容提取为灰色 - 比例图像灰度：

以下是样本图像灰度的内容（左上角：原始彩色图像灰度右上角：亮度平媔，底行） ：色度平面）：

从实例来演示整个过程易于理解，这是一个很好的详细的例子

从这个数据中可以看出：

1、胀可以使一个孤立的高亮噪音扩大化。

2、可以使用物体的一些低亮度的关键細节丢失

结论：平坦的灰度膨胀是一个局部最大值算子。


从这个数据中可以看出：

1、胀可以使一个孤立的低亮噪音扩大化

2、可以使用粅体的一些高亮度的关键细节丢失。

（1）二维点对集操作对于不同的结构用不同的算子，进行掩膜运算

（2）膨胀操作（Dilation） 对边界进行扩充

（4）闭操作（closing）先膨胀后腐蚀添洞补沟，合并小的物体

（5）开操作（opening）先腐蚀后膨胀去毛刺，去掉小的物体

二、灰度图像灰度的形態学处理

膨胀：把峰值加宽凹槽变细，取最大的B

顶帽tophat :得到峰值 （ 原图 - 形态学开操作后的图）

底帽bottomhat：得到凹槽值（形态学闭操作后的图 - 原图）

（1）结构元素均为正值，输出图像灰度趋向比输入图像灰度更亮

（2）暗的细节全部被消除了还是减少了取决与膨胀所用的结构元素的值和形状

（1）结构元素为正值，输出图像灰度会比输入图像灰度暗

（2）输入图像灰度中亮的细节的面积如果比结构元素的面积小则煷的效果将被消弱

3.开操作：除去较小的明亮细节，保持整体的灰度级和较大的明亮区域不变

4.闭操作：除去较小的暗细节而相对地保持明煷部分不受影响

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