Morphology : 팽창, 열림

이번 시간에는 팽창연산에 대해서 정리해보는 시간을 가지겠다.

 

 

팽창 연산은 합칩합과 같다. OR연산이라고 보면 된다.

 

그렇기 때문에 모두 불일치 하면 0을 리턴하고, 하나라도 일치하면 1을 리턴한다. OR연산과 같다.

 

기본 침식 마스크에서 하나만 붙어있어도 팽창이 가능하다?

 

 

교환 법칙, 결합법칙이 가능하다. 그렇기 때문에 다양한 연산이 가능하다.

 

 

 

돌출 부분을 다 제거하고 나온 영상만 다시 영상의 외각선 부분을 부드럽게 한다.

 

 

 

형태소보다 큰 크기의 밝은 객체는 제거하기 힘들다.

 

작은 구멍을 채워서 채움 연산이라고도 말한다. 닫힘은 형태소가 바깥에서 돈다?

 

형태소보다 작은 크기의 어두운 객체를 제거한다.

 

열림과 닫힘 영상을 연달아서 해보자. 

열림에서는 형태소를 안쪽에 댄다. 닫힘은 형태소가 바깥으로 돈다. 

결국 열림이나 닫힘이나, 

열림 연산은 A의 부분집합이 된다. A안에 포함되어 있다 뭐 이런뜻으로 보면 된다.

열림과 같은 경우는 여러번 해봤자 같다. 

열림과 닫힘은 침식 및 팽창처럼 반복 적용의 효과가 없다.

 

1. 침식 - 정방형 형태소 만들고 잡영 없앤다. 단점으로는 지문도 많이 사라짐.

2. 끊어진 부분을 연결하기 위해 팽창을 했다. 결국 침식 후 팽창을 한 것이니깐 열림 연산으로 취급한다.

3. 또 너무 뚱뚱해져서 침식을 했다. 그리고 다시 팽창

 

 

경계 추출

팽창과 침식을 이용한 경계의 검출

 

1. A의 내부 경계: 원래 영상에서 침식 한 영상을 빼는 것이다.

2. A의 외부 경계: 팽창한 영상에서 원래 영상을 빼는 것이다.

3. A의 형태학적 기울기 : 내부 경계 + 외부 경계