图像处理中掩膜(mask)的意义

什么是掩膜(mask) 
数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程,在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜(也称作“掩模”),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖,继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。 
图像掩膜与其类似,用选定的图像、图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。 
光学图像处理中,掩模可以是胶片、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。

掩膜是一种图像滤镜的模板,实用掩膜经常处理的是遥感图像。当提取道路或者河流,或者房屋时,通过一个n*n的矩阵来对图像进行像素过滤,然后将我们需要的地物或者标志突出显示出来。这个矩阵就是一种掩膜。

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。 
‘掩膜  
  ‘3x3 
‘邻域平均 全是1  
‘3x3高斯均值滤波器 
‘filters(0) = 1: filters(1) = 2: filters(2) = 1 ‘filters(3) = 2: filters(4) = 4: filters(5) = 2 ‘filters(6) = 1: filters(7) = 2: filters(8) = 1  
‘拉普拉斯1型滤波器  高通边缘检测器掩膜 ‘filters(0) = -1: filters(1) = 0: filters(2) = -1 ‘filters(3) = 0: filters(4) = 4: filters(5) = 0 ‘filters(6) = -1: filters(7) = 0: filters(8) = -1  
‘锐化   (中锐化:filters(4) = 5 , 高锐化:filters(4) = 6) ‘filters(0) = 0: filters(1) = -1: filters(2) = 0 ‘filters(3) = -1: filters(4) = 6: filters(5) = -1 ‘filters(6) = 0: filters(7) = -1: filters(8) = 0 ‘--------------------------------------------  
‘垂直掩膜 
‘filters(0) = 3: filters(1) = -6: filters(2) = 3 ‘filters(3) = 3: filters(4) = -6: filters(5) = 3 ‘filters(6) = 3: filters(7) = -6: filters(8) = 3

‘水平掩膜 
‘filters(0) = 3: filters(1) = 3: filters(2) = 3 ‘filters(3) = -6: filters(4) = -6: filters(5) = -6 ‘filters(6) = 3: filters(7) = 3: filters(8) = 3  
‘对角线掩膜 
‘filters(0) = 3: filters(1) = 3: filters(2) = -6 ‘filters(3) = 3: filters(4) = -6: filters(5) = 3 ‘filters(6) = -6: filters(7) = 3: filters(8) = 3  
‘高斯滤镜5x5 
‘f(0) = 1: f(1) = 4: f(2) = 6: f(3) = 4: f(4) = 1 ‘f(5) = 4: f(6) = 16: f(7) = 24: f(8) = 16: f(9) = 4 
‘f(10) = 6: f(11) = 24: f(12) = 36: f(13) = 24: f(14) = 6 ‘f(15) = 4: f(16) = 16: f(17) = 24: f(18) = 16: f(19) = 4 
‘f(20) = 1: f(21) = 4: f(22) = 6: f(23) = 4: f(24) = 1

时间: 2024-10-24 08:30:25

图像处理中掩膜(mask)的意义的相关文章

图像处理中的数学原理详解18——内积与外积

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理详解" 全文目录请见 图像处理中的数学原理详解(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 图像处理中的数学原理详解(已发布的部分链接整理) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48751037 1.3.2 内积与外积 因为cos(π/2)=0.当然,这也是众多教科书上介绍向量内积最开始时常常用到的一

图像处理中的数学原理具体解释21——PCA实例与图像编码

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理具体解释" 全文文件夹请见 图像处理中的数学原理具体解释(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 假设你对PCA的推导和概念还不是非常清楚.建议阅读本文的前导文章 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50372906 6.4.3 主成分变换的实现 本小节通过一个算例验证一下之前的推导.在前面给出的

图像处理中的数学原理详解21——PCA实例与图像编码

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理详解" 全文目录请见 图像处理中的数学原理详解(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 图像处理中的数学原理详解(已发布的部分链接整理) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48751037 如果你对PCA的推导和概念还不是很清楚,建议阅读本文的前导文章 http://blog.csdn.net/

详解希尔伯特空间——图像处理中的数学原理详解23

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理详解" 全文目录请见 图像处理中的数学原理详解(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 图像处理中的数学原理详解(已发布的部分链接整理) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48751037 交流学习可加图像处理研究学习QQ群(529549320) 有段时间没继续更新我的"图像处理中的数

图像处理中的数学原理详解9——索伯列夫空间

全文目录请见 图像处理中的数学原理详解(Part1 总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 在泛函分析中,索伯列夫空间并不像 巴拿赫空间或者希尔伯特空间那么引入注意.但是在图像处理中,索伯列夫空间在介绍BV空间(有界变差函数空间)时,会被提到.而BV函数空间对于理解TV算法(偏微分方程在图像处理中的重要内容)至关重要!所以我特别在"图像处理中的数学原理详解"系列文章中留出一个小节来对索伯列夫空间进行必

图像处理中的数学原理详解(Part7) ——哈密尔顿算子

全文目录请见 图像处理中的数学原理详解(Part1 总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 在前面的部分中我们已经完整地给出了梯度和散度这些数学概念的意义,这些生涩的定义在最初学习的时候很少有人会注意到它们跟图像能有什么联系.然而,随着学习的深入,当真正接触到图像处理算法时,你又不得不承认,梯度.散度这些东西几乎是无处不在的.本节所介绍的内容就是这些概念在图像处理中的最最简单应用之范例.这部分内容与边缘检测技术

图像处理中的数学原理详解15——数列的极限

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理详解" 全文目录请见 图像处理中的数学原理详解(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 图像处理中的数学原理详解(已发布的部分链接整理) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48751037 数学是图像处理技术的重要基础.在与图像处理有关的研究和实践中无疑需要用到大量的数学知识,这不免令许多基础薄

图像处理中的数学原理详解14——曲面积分

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理详解" 全文目录请见 图像处理中的数学原理详解(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 图像处理中的数学原理详解(已发布的部分链接整理) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48751037 我整理了图像处理中可能用到的一些数学基础,将其分成了6个章节(全文目录见上方链接).如果你对其中的某一小节

OpenCV探索之路(十三):详解掩膜mask

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底什么呢? 一开始我接触到Mask这个东西时,我还真是一头雾水啊,也对无法理解Mask到底有什么用.经过查阅大量资料后,也对Mask有一点自己的理解了,下面就说说我的理解. 比如我要对一幅图进行抠图操作,这就要用到Mask了,那我就以抠图为例,解释Mask在里面的作用. 先上程序,再一句一句剖析. 该程序的功能就是抠出指定区域. #include "opencv2/highgui/highgui.hp