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.
Une des idées de base de la morphologie mathématique est d'étudier ou de traiter un ensemble à l'aide d'un autre ensemble, appelé élément structurant, qui sert de sonde. À chaque position de l'élément structurant, on regarde s'il touche ou s'il est inclus dans l'ensemble initial. En fonction de la réponse, on construit un ensemble de sortie. On obtient ainsi des opérateurs de base qui sont relativement intuitifs.
Des propriétés que l'on retrouve souvent dans les opérateurs morphologiques sont :
la non-linéarité ;
la non-inversibilité ;
l'idempotence.
Ceci implique en particulier une perte d'information ; bien utilisés, ces opérateurs permettent d'éliminer des structures ne respectant pas certains critères, comme de largeur ou de volume.
La morphologie mathématique s'intéresse aussi aux ensembles et aux fonctions aléatoires.
Le principal domaine d'application de la morphologie mathématique est le traitement d'images. Elle fournit, en particulier, des outils de filtrage, de segmentation et de quantification. Depuis son apparition, en 1964, elle connaît un succès grandissant et désormais contribue à garnir la boite à outils de tout traiteur d'images.
La morphologie mathématique a été inventée en 1964 par Georges Matheron et Jean Serra dans les laboratoires de l'école des Mines de Paris. Son développement a toujours été fortement motivé par des applications industrielles.
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In mathematical morphology, the closing of a set () A by a structuring element B is the erosion of the dilation of that set, where and denote the dilation and erosion, respectively. In , closing is, together with opening, the basic workhorse of morphological noise removal. Opening removes small objects, while closing removes small holes. It is idempotent, that is, . It is increasing, that is, if , then . It is extensive, i.e., . It is translation invariant.
L'érosion est l'une des deux opérations fondamentales du traitement d'image morphologique. Soit A une image binaire, respectant les conventions usuelles suivantes : Les pixels ayant la valeur 0 sont considérés de couleur noire et représentent le fond. Les pixels ayant la valeur 1 sont considérés de couleur blanche et représentent le sujet de l'image. Soit B un élément structurant, respectant lui aussi ces conventions.
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.
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