图像处理中mask
Posted 琴断影花
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图像处理中mask相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
转自 http://blog.csdn.net/meng4411yu/article/details/10033325
1、掩膜的定义
掩模是由0和1组成的一个二进制图像。当在某一功能中应用掩模时,1值区域被处理,被屏蔽的0值区域不被包括在计算中。通过指定的数据值、数据范围、有限或无限值、感兴趣区和注释文件来定义图像掩模,也可以应用上述选项的任意组合作为输入来建立掩模。(来自百度百科http://baike.baidu.com/view/2062299.htm#2)
2、图像掩膜例子
图1 掩膜(mask)图像
这是一个1集中于图像中间的掩膜,有87393个1,也就是说其可用于傅立叶域采集到约1/3原图像数据(512*512=262144)。
3、百度文库还有一篇比较容易懂的关于掩膜的文档
http://wenku.baidu.com/view/bc1407d6b14e852458fb57cd.html
用选定的图像、图形或物体,对待处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。光学图像处理中,掩模可以足胶片、滤光片等。数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像。
数字图像处理中,图像掩模主要用于:
①提取感兴趣区,用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图像值都为0。
②屏蔽作用,用掩模对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数的计算,或仅对屏蔽区作处理或统计。
③结构特征提取,用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。
④特殊形状图像的制作。用选定的图像、图形或物体,对待处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。
4、那么我们就来看看一幅图像(傅立叶域)和掩膜相乘的结果(实验)
图2 原始(lena512*512)图像
图4 与掩膜相乘之后的傅立叶域图像
图5 傅立叶反变换回来的图像
从图2和图5,我们可以分辨出来掩膜滤掉了部分信息,只选取了掩膜“感兴趣”的区域。
以上是关于图像处理中mask的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
极智AI | 图像处理中对掩膜 mask 和 ROI 的理解
python使用openCV加载图像并将BGR格式转换成HSV格式定义HSV格式中需要分离颜色的掩码(掩模)区间(mask)并使用mask信息进行颜色分离BGR格式的图像转化为RGB并可视化
python使用openCV加载图像并将BGR格式转换成HSV格式定义HSV格式中需要分离颜色的掩码(掩模)区间(mask)并使用mask信息进行颜色分离BGR格式的图像转化为RGB并可视化