multiscaleimage - マルチスケールの形態学的拡張と侵食

Question

マルチスケール形態学的フィルタリングの意味を誰でも指定できますか? 膨張と侵食の基本的な概念を理解しています。しかし、マルチスケール フィルタリングでは、スケーリングされた構造化関数が使用されています。スケーリングされたという用語はどういう意味ですか?

詳細については、こちらをご覧ください:リンクを確認してください。この構造化要素を matlab コーディングに適用したいのですが、できません。誰でも私を助けることができますか？

Answer 1

ここで、マルチスケール演算子は次のように記述されます。

F(x,s1,s2) = (f-s1)+s2

ここで、f(x)は元の関数で、s1(x)は構造関数です。どうやら、スケールの異なる浸食と膨張は、正と負のノイズをより完全にフィルター処理できるようです。この操作は、形態学的フィルターの 4 つの定量化原則を満たしています。(紙より)

この演算子は、モフォロジー コミュニティではAlternating Sequential Filterとして知られています。これは基本的に、同じ画像上で一連の膨張と浸食、または増加する半径の開始と終了を交互に使用してフィルタリングを実行します。所与の構造化関数のこの一連の半径は、抽出またはフィルタリングされるオブジェクト/詳細の構造に基づいて決定できます。浸食と膨張の異なるスケールを決定するために使用される 2 つの異なる構造要素 s1 と s2 があることに注意してください。このMatlab チェーンでは、テスト方法について説明しています。