[7] Morphology 연산

2021. 4. 22. 18:54

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학습 목표

Morphology의 의미를 설명할 수 있다.
Dilation과 Erosion 연산의 용도와 동작을 설명할 수 있다.
Opening과 Closing 연산의 용도와 동작을 설명할 수 있다.

모폴로지(Morphology) 개요

모폴로지 (형태학)

생물학의 한 분야로 동물이나 식물의 모양이나 구조를 다루는 학문이다.

후처리에 많이 사용된다.

수학적 모폴로지(mathematical morphology)

관심 객체의 검출을 쉽게 처리할 수 있도록 영상 분할 결과를 단순화하는 방법으로 사용
객체 경계의 단순화, 작은 구멍을 채움, 작은 돌기의 제거 등
Binary 영상과 Gray-scale 영상에 적용 가능
모폴로지 필터링(morphological filtering)

구조적 요소(structuring element)와 팽창(dilation) 및 침식(erosion) 연산 사용

팽창(Dilation)

Object를 확장하여 작은 구멍을 채우고 분리 된 object를 연결할 수 있습니다.
이미지에 구조 요소를 놓고 컨볼 루션과 유사한 방식으로 이미지를 가로 질러 슬라이드하여 수행됩니다.

정의

수학적으로 표현되는것은 중요하지않고 동작하는 부분이 중요하다.

구조 요소의 원점이 이미지의 '0'과 일치하면 변경 사항이 없습니다. 다음 픽셀로 이동합니다.
그렇지 않으면 ( '1'의 경우) 구조 요소 내의 모든 픽셀에 대해 OR 논리 연산을 수행합니다.

성질

일반적으로 많이 사용하는 구조요소( structing element) 모양은 사각형 or 원 이다.

결과

침식(Erosion)

경계를 에칭 (침식)하여 물체를 축소합니다.
확장과 유사하지만 픽셀을 '1'이 아닌 '0'으로 설정

정의

구조 요소의 원점이 이미지의 '0'과 일치하면 변경 사항이 없습니다. 다음 픽셀로 이동합니다.
구조 요소의 원점이 이미지의 '1'과 일치하고 구조 요소의 '1'픽셀 중 하나가 객체 ( '1'픽셀)를 넘어 확장되는 경우
그때 이미지(object)의 '1'픽셀을 '0'으로 변경하십시오.

왼쪽하고 오른쪽위 이 object를 벗어나고 있는데 이때 x표시 된 부분을 제거한다.
제거가 되지 않는 곳은 완전히 포함되는 곳이다.

결과

열림(Opening)

순서는 침식(Erosion) 후 팽창(Dilation)이다.
구조 요소 (프로브(Probe)라고 함)를 포함하기에는 너무 작은 영역의 모든 픽셀 제거

정의

닫힘(Closing)

순서는 팽창(Dilation) 후 침식(Erosion)이다.
작은 구멍(gap)들이 채워진다.

Opening과 Closing의 차이

[Opening]

먼저 깎아 낸고 튀어나온 부분들이 깎여 나가서 골격만 남은 상태에서 Dilate 한 후 우측으로 확장한다.

=> Opening은 작은 돌기들을 제거 시키면서 Object를 단순화 시킨다.

[Closing]

=> Closing은 구멍들을 먼저 메꾸고 단순화를 시킨다. 그리고 다시 깎아 내면서 원래 모향하고 비슷해진다.

다음과 같은 입력 영상을 사용할 때 Closing과 Opening image

학습 정리

1. 모폴로지(Morphology)

객체의 구조 및 형태를 분석하고 처리하는 기법이다.
관심 객체의 용이한 추출 및 활용을 위해 분활된 영상을 단순화 하는 용도로 사용한다.
객체 경계의 단순화, 내부 hole 채움, 작은 돌기의 제거 등을 수행 가능하다.

2. 구조적 요소(Structuring element)

모폴로지(Morphology) 연산의 적용 결과에 영향을 미치는 커널(kernel)을 지칭한다.
일반적으로 커널(kernel)의 중심을 원점으로 설정한다.
주로 사각형, 타원형, 십자형 등을 사용한다.

3. 팽창(Dilation)

객체의 크기를 확장하고 내부의 구멍을 채우며 근접한 영역을 연결한다.
구조적 요소의 원점이 객체 내부에 위치할 때 나머지 구조적 요소의 위치만큼 객체를 확장한다.

4. 침식(Erosion)

객체의 크기를 줄이고 작은 크기의 노이즈를 제거하며 가늘게 연결된 객체들을 분리한다.
구조적 요소의 워너점이 객체 내부에 위치할 때 나머지 구조적 요소의 위치만큼 객체를 축소한다.

5. 열림(Opening)

침식 연산을 수행하고 다음으로 팽창 연산을 수행한다.
객체의 볼록한 부분을 완화하고 가는 연결을 제거하여 객체의 외곽선을 부드럽게 한다.

6. 닫힘(Closing)

팽창 연산을 수행하고 다음으로 침식 연산을 수행한다.
오목하게 들어간 부분을 완화하고 작은 구멍을 채워 객체의 외곽선을 부드럽게 한다.

Reference

영상처리 및 패턴 인식 - 금오공과대학교 김성영