Publication

Fast Euclidean morphological operators using local distance transformation by propagation

Olivier Cuisenaire
1999
Conference Papers

Résumé

We propose a new method to compute the morphological dilation of a binary image with a circular structuring element of any given size, on a discrete lattice. The algorithm is equivalent to applying a threshold on an exact Euclidean distance map, but computations are restricted to a minimum number of pixels. The complexity of this dilation algorithm is compared to the complexity of the commonly used approximation of circular structuring elements and found to have a similar cost, while providing better results.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/c2844cae-aa35-463b-a2df-707db228af61

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Olivier Cuisenaire
1999
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Concepts associés (31)

Morphologie mathématique

La morphologie mathématique est une théorie et technique mathématique et informatique d'analyse de structures qui est liée avec l'algèbre, la théorie des treillis, la topologie et les probabilités. Le développement de la morphologie mathématique est inspiré des problèmes de , domaine qui constitue son principal champ d'application. Elle fournit en particulier des outils de filtrage, , quantification et modélisation d'images. Elle est également utilisable en traitement du signal, par exemple pour filtrer les variations d'une mesure (physique, biologique) au cours du temps.

Dilation (morphology)

Dilation (usually represented by ⊕) is one of the basic operations in mathematical morphology. Originally developed for , it has been expanded first to grayscale images, and then to complete lattices. The dilation operation usually uses a structuring element for probing and expanding the shapes contained in the input image. In binary morphology, dilation is a shift-invariant (translation invariant) operator, equivalent to Minkowski addition. A binary image is viewed in mathematical morphology as a subset of a Euclidean space Rd or the integer grid Zd, for some dimension d.

Opening (morphology)

In mathematical morphology, opening is the dilation of the erosion of a set A by a structuring element B: where and denote erosion and dilation, respectively. Together with closing, the opening serves in computer vision and as a basic workhorse of morphological noise removal. Opening removes small objects from the foreground (usually taken as the bright pixels) of an image, placing them in the background, while closing removes small holes in the foreground, changing small islands of background into foreground.

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