[C++/MFC] Morphology 연산

모폴로지는 영상 내의 구조를 연구하고, 경계를 명확하게 하기 위해 사용된다.

모폴로지는 침식과 팽창으로 이루어진다.

1. 침식(Erode)

침식은 이미지 객체의 튀어나온 부분을 제거하고, 배경의 노이즈를 제거하는데 유용하다. 다만 내부의 잡음을 확대시킬 수 있는 단점이 있다.

침식 연산을 진행하면 물체의 크기는 줄어들고 배경은 확대된다.

int kernel_size = nKernel;

	int half_kernel = kernel_size / 2;

	for (int y = half_kernel; y < IMAGE_HEIGHT - half_kernel; y++) {
		for (int x = half_kernel; x < IMAGE_WIDTH - half_kernel; x++) {
			BYTE min_val = 255;
			for (int ky = -half_kernel; ky <= half_kernel; ky++) {
				for (int kx = -half_kernel; kx <= half_kernel; kx++) {
					int idx = (y + ky) * IMAGE_WIDTH + (x + kx);
					if (m_threshold[idx] < min_val) {  // m_threshold[idx]가 min_val보다 작으면
						min_val = m_threshold[idx];    // min_val 업데이트
					}
				}
			}
			m_result[y * IMAGE_WIDTH + x] = min_val;
		}
	}

2. 팽창(Dilate)

팽창은 배경의 잡음은 확대되지만 객체 내부의 잡음을 제거하는 연산을 진행한다. 따라서 객체의 크기가 커지고 배경은 줄어드는 침식과 반대의 역할을 수행한다.

int half_kernel = kernel_size / 2;
	for (int y = half_kernel; y < IMAGE_HEIGHT - half_kernel; y++) {
		for (int x = half_kernel; x < IMAGE_WIDTH - half_kernel; x++) {
			BYTE max_val = 0;
			for (int ky = -half_kernel; ky <= half_kernel; ky++) {
				for (int kx = -half_kernel; kx <= half_kernel; kx++) {
					int idx = (y + ky) * IMAGE_WIDTH + (x + kx);
					max_val = max(max_val, input[idx]);
				}
			}
			m_result[y * IMAGE_WIDTH + x] = max_val;
		}
	}

3. 열림(Opening)

Erode(nKernel);
Dilate(nKernel);

열림은 제거연산으로 침식 연산 후에 팽창 연산을 사용한다.
즉, 물체의 형상은 보존하면서도 튀어나온 부분을 제거하고, 외곽선을 부드럽게 만든다.

4. 닫힘(Closing)

	Dilate(nKernel);
	Erode(nKernel);

닫힘은 팽창 연산 후에 침식 연산을 사용하여, 작은 구멍이나 틈을 채워 영상의 외곽선을 부드럽게 만든다.