2011-11-04 85 views

回答

2

数学形态学是一种用于数字图像处理的技术,主要用于执行图像形状分析。因此它可以用于比较两张图像以发现它们的形状是否相似。

可以使用各种方法来实现这一点。基本的方法是侵蚀和扩张,其他的或多或少是基于它们的。您可以使用适当选择的结构元素(关于图像的性质)来使用Erosion的迭代,并获得图像的基本形状,然后按像素进行比较。或者,您可以检测图像中是否还存在某些内容,或者每次迭代都没有任何内容,并基于此确定它们的相似性。这当然只适用于一些简单的情况,并且需要执行一些特殊处理的更复杂的方法以实现常用。

如果你想使用数学形态学来比较图像,我建议你通过阅读一些相关的材料来更加熟悉这个概念。 Mathematical Morphology。还有其他方法可能会更适合解决您的任务,但比较图像的问题通常是一个非常复杂的问题,而且根本不是直截了当的。

0

A silhouette是一个物体或场景的视图,作为单一颜色的固体形状,通常是黑色。因此形状描绘了物体的轮廓,而内部没有特征。如果你可以给出你的测试图像的例子,它会很有用。因此,当我们有这样简单的图像情况时,可以观察不同大小的灰度分量的空间分布。这是从数学形态学中的granulometry操作有效获得的。这基本上提供了图像中不同比例的连通组件。你可以看看这个paper,它使用粒度来表征人体轮廓,用字典学习正面和负面的人体形状。