【OpenCV_06】图像滤波器Filtering Images-腐蚀函数cvErode 和 膨胀函数cvDilate

图像滤波在计算机视觉中占很大比重，是大部分计算机视觉应用的基础。对图像滤波应该在应用之前完成。OpenCV内建了很多图像滤波方法(OpenCV 2.X 及C++ )

• 改变图像或视频的亮度
• 改变图像或视频的对比对
• 灰度图或彩色图像直方图均衡化
• 平滑/模糊图像

下面就是本篇博文的例子OpenCV 2.1 C语言版本 (注意不是 C++)

• 侵蚀 Eroding 
• 扩张 Dilating
• 反转 Inverting

侵蚀 Eroding 扩张 Dilating，这两个形态学函数总是成对出现，前者可以消除较小的点如噪音，后者可以使不连通的图像合并成块。

下面是我要进行滤波的原始图片，我在老友记中的女神，Rachel Karen Green。

Original Image 

Eroding 侵蚀

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////#include "stdafx.h"#include <cv.h>#include <highgui.h>int main(){        //display the original image        IplImage* img = cvLoadImage("C:/MyPic.jpg");        cvNamedWindow("MyWindow");        cvShowImage("MyWindow", img);        //erode and display the eroded image        cvErode(img, img, 0, 2);        cvNamedWindow("Eroded");        cvShowImage("Eroded", img);                cvWaitKey(0);                //cleaning up        cvDestroyWindow("MyWindow");        cvDestroyWindow("Eroded");        cvReleaseImage(&img);                return 0;} ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

Eroded Image

新出现的OpenCV函数

• cvErode(img, img, 0, 2)

第一个参数是图像源文件

第二个参数是将被侵蚀的目标文件

第三个参数是用于侵蚀的结构元素。如果它是0，则使用3×3的矩形结构元素进行侵蚀。

第四个参数是侵蚀次数。

• 腐蚀的算法：用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作：如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0。 
• 结           果：使二值图像减小一圈 
• 主 要 应  用：消除较小的点如噪音

可以看到明显的去除了干扰噪点。

Dilating 膨胀

Dilating 膨胀函数 是侵蚀函数的反操作。

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////#include "stdafx.h"#include <cv.h>#include <highgui.h>int main(){        //display the original image        IplImage* img = cvLoadImage("C:/MyPic.jpg");        cvNamedWindow("MyWindow");        cvShowImage("MyWindow", img);        //dilate and display the dilated image        cvDilate(img, img, 0, 2);        cvNamedWindow("Dilated");        cvShowImage("Dilated", img);        cvWaitKey(0);                //cleaning up        cvDestroyWindow("MyWindow");        cvDestroyWindow("Dilated");        cvReleaseImage(&img);                return 0;}/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 

• 腐蚀的算法：用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作：如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为1。 
• 结           果：使二值图像扩大一圈 
• 主 要 应  用：消除较小的点如噪音

Dilated Image

新出现的OpenCV函数

• cvDilate(img, img, 0, 2)

第一个参数是图像源文件

第二个参数是将被侵蚀的目标文件

第三个参数是用于侵蚀的结构元素。如果它是0，则使用3×3的矩形结构元素进行膨胀。

第四个参数是膨胀次数。

Inverting 图像反转

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////#include "stdafx.h"#include <cv.h>#include <highgui.h>int main(){        //display the original image        IplImage* img = cvLoadImage("C:/MyPic.jpg");        cvNamedWindow("MyWindow");        cvShowImage("MyWindow", img);        //invert and display the inverted image        cvNot(img, img);        cvNamedWindow("Inverted");        cvShowImage("Inverted", img);        cvWaitKey(0);               //cleaning up        cvDestroyWindow("MyWindow");        cvDestroyWindow("Inverted");        cvReleaseImage(&img);               return 0;}///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

Inverted Image

新出现的OpenCV函数

• cvNot(img, img)

这个函数是反转图像中的每个像素，第一个参数是源图像，第二个参数是目标图像。

e.g - 作为8位图，0的值将被映射为(255-0)=255
                             值46值将被映射为 (255-46)=209

        作为16位图，0的值将被映射为 (65535-0)=65535
                             值46值将被映射为  (65535-46)=65489  

综合应用

在车辆跟踪中用帧间差分法得到的二值化图像，可以发现通过先腐蚀Erode多次，后膨胀Dilate多次，图像的噪音消除，物体内细小物质也被填充。

第一幅图左边为原图，右边为腐蚀后消除了噪音点和干扰点的图。

第二幅图右边是和第一幅图一样的原图，但是左边的图像是对第一幅图像左边的图进行了膨胀操作，可以看到， 物体内细小物质被填充。

通过这样的多次迭代腐蚀再膨胀的过程，可以得到效果更好的检测图像，方便后续提取运动目标操作。