Morphologische BV

Grundlegende Operatoren wie Dilatation, Erosion, Opening, Closing, Skelettierung u.a. werden auf die zu bearbeitenden Strukturelemente angewendet. Das Verfahren kann auf Binärbilder, Grauwertbilder und Farbbilder angewendet werden. Dabei nutzt man die Wirkung morphologischer Filter. Diese nichtlinearen Filter basieren auf Nachbarschaftsoperationen, welche die Form, Größe und Intensität von Pixeln und Pixelclustern verändern. Bei Nachbarschaftsoperation bezieht der Operator für das betrachtete Pixel Informationen der umgebenden Nachbarpixel mit ein. Eine 3×3 Nachbarschaft eines Einzelpixels entspricht somit maximal acht Nachbarpixeln. Dabei müssen nicht alle Nachbarn ausgewählt werden. So kann z.B. durch die gezielte Auswahl von vier oder acht Nachbarpixeln bei einer 3×3 Nachbarschaft die Stärke der Richtungsahängigkeit des Filters beeinflusst werden. Auch die Einbeziehung von größeren Nachbarschaften (5×5, 7×7, …) ist möglich. Zusätzlich durchgeführte Iterationen verstärken die Wirkung der Operatoren. Durch diese Erweiterungen werden Nachbarschaftsoperationen naturgemäß rechenaufwändig. Die Nutzung Boolscher Algebra wird dabei effektiv von der Rechnerhardware unterstützt und eignet sich gut zur Parallelverarbeitung. Wie stark die o.g. Iterationen wirken können, zeigt folgendes Beispiel: Der Operator Closing mit einer 3×3 Nachbarschaft fügt bei vier Iterationen in einem Binärbild alle weißen Pixel, die weniger als acht Pixel voneinander entfernt sind, zu einem einzigen Objekt zusammen.

Anwendungen

Morphologische Filter werden vielfältig eingesetzt, z.B. um sich berührende Objekte zu trennen bzw. zu isolieren, Bildrauschen zu entfernen, Hintergrundstrukturen zu korrigieren oder zu unterdrücken, die Auswertbarkeit von Blobs für die Blobanalyse durch Bildvorverarbeitung zu verbessern, Bildelemente aus ihrer Umgebung herauszulösen, Konturen exakt zu bestimmen, Bildbereiche zu füllen, Pixelintensitäten eines Bildes zu glätten oder zu filtern, Formen von Regionen zu ändern (Ausdehnung heller Bereiche auf Kosten dunkler Bereiche und umgekehrt) oder Graustufenmerkmale bei nicht eindeutigen Merkmalen zu verbessern.

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