[原创] NI Vision Assistant视觉助手图像处理教程 第7章 图像处理-Grayscale灰度 7.3 Gray Morphology灰度形态学

Morphology形态学转换可以对图像的粒子进行提取和改变。主要分为两种，一种是二值形态学函数，适用于二值图像；另一种是灰度形态学函数，适用于灰度图像。在灰度形态学中，一个像素的值与其周围的邻域的值进行比较为了使像素的值是最小的在腐蚀过程中，或者是为了使像素的值是最大的在膨胀过程中。

使用灰度形态学函数可以用来过滤或平滑图像的像素强度。实际应用包括噪声滤波、不均匀背景校正和灰度级特征提取等。用户可以通过使用灰度形态学函数通过牺牲黑暗区域来扩大明亮区域的方法来改变区域的形状，反之通过牺牲明亮区域来扩大黑暗区域的方法也一样有效。这些形态学函数可以平滑逐渐变化的模式并提高区域边缘的对比度。

加载上一节中的数字图片，进入处理函数界面，选择下图中的Gray Morphology灰度形态学函数，如下图所示：

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图1 Gray Morphology灰度形态学函数

点击灰度形态学函数后，进入函数配置界面，如下图所示：

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图2 GrayMorphology灰度形态学函数配置界面

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图3 GrayMorphology灰度形态学设置选项卡

在图3所示的灰度形态学设置选项卡中，是一个非常简单的选项卡，仅仅只有一个Setup选项卡，其中包含了步骤名、内置的形态学方法、Size尺寸大小（Structuring Element的大小，可以从3×3、5×5一直到199×199）、Structuring Element结构元素（掩模，使用二值掩模的一个二维数组来定义像素的邻域。用户可以通过点击来改变结构元素的单元格的值。如果单元格是黑的，那么他的值是1，如果单元格是白的或空的，则其值为0。如果单元格是黑的，则其相应的像素认为是邻域并且其值在形态学操作中将被使用）、内置的方形和圆形结构元素（专门用于设置Structuring Element的）、# of Iterations迭代次数（迭代次数，或叫重复次数，仅限于膨胀和腐蚀两个函数）。图2中显示的是使用的Image Source原始图像的效果，这个是不会改变图像的，略过。下面来看一下具体的形态学函数的效果：