- Hình sau đây minh họa quá trình xửlý này tron g1 chiều Mỗi xự giãn nở liên tiếp được
d- Tìm các đỉnh và đáy (Peak and Valley)
- Các ảnh đen trắng có thể được xem như trong không gian 3 chiều: trục x, y đại diện cho vị trí các pixel và trục z đại điện cho cường độ của mỗi pixel. Theo cách hiểu này, các giá trị cường độ đại diện cho độ cao giống như trong một bản đồ đo đạc địa hình. Những vùng có cường độ cao và thấp trong - ảnh tương ứng với đỉnh và đáy (thung lũng), có thể là những đặc điểm hình thái quan trọng bởi vì chúng thường đánh dấu các đối tượng ảnh thích hợp
- Chẳng hạn, trong một ảnh với vài đối tượng có dạng hình cầu, các điểm có cường độ cao có thể đại diện cho đỉnh của các đối tượng. Sử dụng phép xử lý hình thái, các giá trị đỉnh này có thể được sử dụng để phân biệt các đối tượng trong một ảnh.
- Một ảnh có thể có nhiều vùng lớn hoặc nhỏ nhưng chỉ một vùng cực đại và cực tiểu. Việc tính toán các đỉnh và đáy của ảnh có thể được sử dụng để tạo ra các ảnh ghi (marker images) - được sử dụng trong tái tạo hình thái.
- Hình sau đây minh họa khái niệm trong 1 chiều:
Tìm các vùng có cường độ cao hoặc thấp của ảnh
- Toolbox cung cấp các hàm mà ta có thể sử dụng để tìm các vùng có cường độ cao hoặc thấp trong một ảnh:
+ Hàm imregionalmax và imregionalmin phân biệt tất cả các cực tiểu hoặc cực đại vùng + Hàm imextendedmax và imextendedmin phân biệt tất cả các cực tiểu hoặc cực đại vùng mà lớn hơn hoặc nhỏ hơn một ngưỡng xác định
- Những hàm này chấp nhận một ảnh đen trắng như là tham số và trả về một ảnh nhị phân làm ảnh ra. Trong ảnh ra, cực tiểu hoặc cực đại vùng được thiết lập tới 1, tất cả các pixel khác được thiết lập giá trị 0. Chẳng hạn, ảnh đơn giản sau đây chứa hai cực đại vùng chính, các khối pixel chứa giá trị 13 và 18 và một vài cực đại nhỏ hơn được thiết lập giá trị 11
- Ảnh nhị phân được trả về từ hàm imregionalmax xác định tất cả các cực đại vùng
- Có thể ta chỉ muốn phân biệt các vùng của ảnh mà sự thay đổi cường độ là lớn nhất - ở đó sự chênh lệch giữa các pixel và các pixel lân cận của chúng ớn hơn một giá trị ngưỡng nào đó. Chẳng hạn, để tìm chỉ những cực đại vùng trong ảnh mẫu A mà lớn hơn ít nhất hai đơn vị so với các lân cận của chúng, sử dụng hàm imextendedmax