Image processing 图像膨胀与腐蚀的实现

我试图找出一种有效的方法来实现二值图像的图像膨胀和腐蚀。据我所知，天真的做法是：

• 循环浏览图像
• 如果像素为1
• 根据结构元素的 高度和宽度
• （放大）用图像中的值替换图像的每个像素 SE的相应位置
• （侵蚀）检查所有邻域是否等于SE，如果是，保留所有 像素，否则删除中心

这意味着对于每个像素，我必须循环通过SE，并使其成为O（NMW*H）

有更优雅的方法吗？

有

首先，您希望将结构元素分解（如果可能的话）为段（由垂直段和水平段组成的正方形）。然后只对线段执行侵蚀/膨胀，这已经降低了复杂性

现在，对于侵蚀/膨胀零件，您有不同的解决方案：

• 如果您只处理8位图像，而不使用C/C++，则使用带有直方图的实现来跟踪最小/最大值。看看这部了不起的作品。他甚至增加了“地标”，以减少行动的数量
• 如果您使用C/C++并处理不同类型的图像编码，那么您可以使用快速比较（SSE2、SSE4和自动矢量化），就像中的情况一样。在这种情况下，您将使用材质加速度逐行进行比较，而不是逐像素进行工作。这似乎是有史以来速度最快的图书馆
• 最后一种方法是使用Lemmonier算法，速度较慢，但适用于所有类型的编码。它是由国家执行的

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对于disk类型的结构元素，没有什么“快”，必须使用基本算法。对于六边形结构元素，可以逐行处理，但不能并行处理。

如果图像背景较大，我的一个想法是从非重叠邻域开始，因为只有在存在

0

像素的情况下才会发生缩放，然后，仅当在邻域中检测到

0

像素时，才移动到重叠邻域。事实上，腐蚀/扩张过滤器比大多数其他图像处理过滤器要快得多，因为它们不需要任何数学运算（例如，像模糊一样）。这可以做到。我也读过关于移位和使用逻辑运算的书，但我从来没有发现任何细节。我所了解的是，可以通过复制图像并根据SE在方向上移动图像，然后对所有图像执行操作来实现放大。我刚才注意到一个类似的问题：。一种简单的方法是先执行一维垂直膨胀，然后执行一维水平膨胀，但有一个答案描述了一种更有效的解决方案。