一种形态学图像滤波装置及方法与流程

本申请涉及图像处理技术领域，特别地，涉及一种形态学图像滤波装置及方法。

背景技术：

形态学图像滤波是指处理图像形状特征的图像处理技术，利用特殊结构元素来测量或提取图像中相应的形状或特征，以便进一步进行图像分析和目标识别，能够起到对图像进行去噪、增强等作用。

在一些形态学图像滤波的实现中，通常使用1＊3、或3＊1尺寸的矩形结构元素对图像进行处理，保留与所述矩形结构元素相符合的结构区域，去掉不符合的结构区域，例如噪声、毛刺等，达到在滤除图像噪声的同时保持更多的图像细节。

然而，当待处理图像包含大量的曲线弧形边时，使用上述矩形结构元素对图像滤波会导致滤波结果图像出现棱角分明的情况。

技术实现要素：

为了解决工业视觉领域中使用矩形结构元素进行形态学滤波导致图像产生棱角的问题，本申请提供了一种形态学图像滤波装置及方法。

本申请的实施例是这样实现的：

本申请实施例的第一方面提供一种形态学图像滤波方法，所述方法包括：构建用于滤波的圆形核结构元素模板，所述圆形核结构元素模板包括第一权重区域和第二权重区域；根据用户输入的第一图像构建对应的欧式距离图；基于所述欧式距离图和所述圆形核结构元素模板进行滤波获取第二图像。

本申请实施例的第二方面提供一种形态学图像滤波装置，包括：显示器，用于显示用户界面；第一控制器，被配置为：构建用于滤波的圆形核结构元素模板，所述圆形核结构元素模板包括第一权重区域和第二权重区域；接收用户输入的第一图像，构建对应的欧式距离图；基于所述欧式距离图和所述圆形核结构元素模板进行滤波获取第二图像，并将所述第二图像显示于所述显示器。

本申请的有益效果：通过构建圆形核结构元素模板，可以提高待处理图像中的曲线的滤波操作精度；进一步通过构建前向模板，可以获取像素点单侧的欧式距离；进一步通过构建后向模板，可以实现像素点欧式距离的修正；进一步通过第一阈值构建第一灰度、第二灰度，可以实现像素点的滤波，实现滤除图像噪声，避免滤波图像出现棱角分明的现象。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本申请实施例一种形态学图像滤波方法的流程示意图；

图2示出了本申请一实施例圆形核结构元素模板示意图；

图3示出了本申请另一实施例圆形核结构元素模板示意图；

图4a示出了本申请一实施例形态学滤波二值化图像示意图；

图4b示出了本申请一实施例形态学滤波欧式距离图示意图；

图4c示出了本申请一实施例形态学滤波第二图像示意图；

图5示出了本申请实施例构建欧式距离图的流程示意图；

图6a示出了本申请另一实施例形态学滤波第一图像二值化示意图；

图6b示出了本申请另一实施例形态学滤波第三图像示意图；

图6c示出了本申请另一实施例形态学滤波第一欧式距离图示意图；

图6d示出了本申请另一实施例形态学滤波欧式距离图示意图；

图6e示出了本申请另一实施例形态学滤波第二图像示意图；

图7a示出了本申请实施例圆形核结构元素模板前向模板示意图；

图7b示出了本申请实施例圆形核结构元素模板后向模板示意图；

图8a/8b示出了本申请实施例形态学滤波闭操作效果示意图。

具体实施方式

为使本申请示例性实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请示例性实施例中的附图，对本申请示例性实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

基于本申请中示出的示例性实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。此外，虽然本申请中公开内容按照示范性一个或几个实例来介绍，但应理解，可以就这些公开内容的各个方面也可以单独构成一个完整技术方案。

应当理解，本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语″第一″、″第二″、″第三″等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，例如能够根据本申请实施例图示或描述中给出那些以外的顺序实施。

此外，术语″包括″和″具有″以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的那些组件，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。

本申请中使用的术语″控制器″，是指任何已知或后来开发的硬件、软件、固件、人工智能、模糊逻辑或硬件或/和软件代码的组合，能够执行与该元件相关的功能。

本说明书通篇提及的″多个实施例″、″一些实施例″、″一个实施例″或″实施例″等，意味着结合该实施例描述的具体特征、结构或特性包括在至少一个实施例中。因此，本说明书通篇出现的短语″在多个实施例中″、″在一些实施例中″、″在至少另一个实施例中″或″在实施例中″等并不一定都指相同的实施例。此外，在一个或多个实施例中，具体特征、结构或特性可以任何合适的方式进行组合。因此，在无限制的情形下，结合一个实施例示出或描述的具体特征、结构或特性可全部或部分地与一个或多个其他实施例的特征、结构或特性进行组合。这种修改和变型旨在包括在本申请的范围之内。

图1示出了本申请实施例一种形态学图像滤波方法的流程示意图。

在步骤101中，构建用于滤波的圆形核结构元素模板，所述圆形核结构元素模板包括第一权重区域和第二权重区域。

结构元素模板用于处理本申请提供的形态学图像滤波装置的输入图像，根据圆形核结构元素模板的输入半径r，构造所述圆形核结构元素模板，所述结构元素模板的尺寸根据实际项目的不同，其半径的尺寸也不同，例如半径r可设置为200、400等。

在一些实施例中，形态学图像滤波装置的第一控制器将圆形核结构元素模板中至圆心距离小于等于预设半径的像素点区域设置为第一权重区域；将所述圆形核结构元素模板中至圆心距离大于预设半径的像素点区域设置为第二权重区域。

其中，第一权重区域为所述圆形核结构元素模板在滤波时的选择区域，第二权重区域为所述圆形核结构元素模板在滤波时的未选择区域，即无效区域像素点。在一些实施例中，第一控制器将第一权重区域内的像素点权重设置为1将第二权重区域内的像素点权重设置为0。

例如，当圆形核结构元素模板的输入半径r＝1时，构造的圆形核结构元素模板如图2所示。图中所示模板使用矩阵格式进行表示，所述圆形核结构元素模板由9个单位像素点构成，其第一权重区域包括距离圆心点距离为1的4个像素点以及圆心点，其第二权重区域为距离圆心点距离大于1的剩余4个像素点。

又例如，当圆形核结构元素模板的输入半径r＞1时，计算r＊r区域内各个像素点i(i，j)至圆心点(ox，oy)的距离d；

当距离d小于等于第一半径时，形态学图像滤波装置的第一控制器将该像素点计入第一权重区域，其对应位置模板权重设置为1。所述第一半径配置为所述圆形核结构元素模板半径与预设调整数值的和，例如，第一半径配置为r+0.5。需要说明的是，由于像素点的中心至边缘长度为0.5，以所述第一半径为阈值确定选择区域可提高模板识别精度。

当距离d大于第一半径时，形态学图像滤波装置的第一控制器将该像素点计入第二权重区域，其对应位置模板权重设置为0。

所述圆形核结构元素模板中各像素点位置模板权重的计算表示如下：

其中，ox、oy为圆心点坐标，r表示圆形核结构元素模板半径。

图3示出了本申请另一实施例圆形核结构元素模板示意图。

图中圆形核结构元素模板的半径r＝5，第一权重区域为深色部分像素点的区域，其权重设置为1，所述第一权重区域的形状近似如图中所示圆；第二权重区域为浅色部分像素点的区域，其权重设置为0。

继续参考图1，在步骤102中，根据用户输入的第一图像构建对应的欧式距离图。

形态学图像滤波操作包含腐蚀、膨胀、开、闭、形态学梯度等操作，下文中将以腐蚀操作为例进行详述，其余操作算法类同腐蚀操作。

第一控制器根据用户输入的第一图像构建对应的欧式距离图，欧氏距离也称欧几里得距离或欧几里得度量，是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。其中，欧式距离表示为：

其中，d表示点(x1，y1)与点(x2，y2)之间的欧式距离。

在一些实施例中，第一控制器将所述第一图像二值化，得到包含前景像素点和背景像素点的第三图像，所述背景像素点的欧式距离设置为0；获取前景像素点至最近背景像素点的欧式距离得到欧式距离图。

例如，第一控制器将第一图像中的前景像素点都设置为白色255，背景像素点都设置为黑色0，所述前景像素点即目标像素点，得到包含前景像素点和背景像素点的第三图像，如图4a所示，图中第三图像的大小为7×7。

第一控制器将所有黑色像素点的欧式距离设置为0，即将背景像素点的欧式距离设置为0；然后第一控制器计算第三图像中所有白色像素点、即前景像素点至最近的背景像素点的欧式距离，并将所述欧式距离赋值于该前景像素点，即可以得到欧式距离图，如图4b所示。

当圆形核结构元素模板的半径r配置为2时，圆形核结构元素模板内各个像素点与圆心的间距也是欧式距离，通过圆形核结构元素模板形态学腐蚀操作，可通过计算欧式距离图将数值小于第一半径的像素点设置为0；将大于第一半径的像素点设置为255，得到滤波后的第二图像，如图4c所示，所述第一半径为所述圆形核结构元素模板半径r与预设调整数值之和，例如所述第一半径配置为r+0.5。

如果直接根据第一图像构建欧式距离，由于前景像素点的灰度值与背景像素点可能会比较接近，有时候会影响后续信号的提取。第一控制器将第一图像转换为全黑、全白的简单图像，可以防止后续利用形态学处理方法而造成点阵相连的问题。可以快速确定前景像素点和背景像素点。

由以上分析可知，对于大小为n＊m的第一图像，可通过先构建欧式距离图，根据圆形核结构元素模板的第一半径的大小，直接得到形态学滤波的第二图像，其中，时间复杂度为o(n＊m)，与结构元素半径的大小无关。

在一些实施例中，第一控制器对第一图像进行二值化处理得到第三图像，通过确定第一固定像素群和第二固定像素群的方法得到二值化处理后的图像。第一图像包括前景和背景，如果要想从多值的原始像素点图像中提取出前景，需要将第一图像的数据分成两部分，即利用二值化处理方法，将数据分成第一固定像素群和第二固定像素群。确定所述第一图像的原始像素值，判断所述原始像素值与像素阈值的大小关系，如果所述原始像素值小于所述像素阈值，确定小于像素阈值的原始像素值为第一固定像素群，如果所述原始像素值大于或等于所述像素阈值，确定大于或等于像素阈值的原始像素值为第二固定像素群。

为了进行二值化处理，需要确定第一图像的原始像素值，即前景和背景处的像素值。第一控制器设定像素阈值t，将第一图像的原始像素值与像素阈值t进行对比，将小于像素阈值t的所有像素值设定为黑色(或白色)，此时的所有像素值为第一固定像素群；将大于或等于像素阈值t的所有像素值设定为白色(或黑色)，此时的所有像素值为第二固定像素群。例如，第一图像a，分别确定前景的像素值为ai，背景的像素值为bi，设定像素阈值t为127。分别计算前景、背景和噪声的像素值在rgb模型(r，g，b)中的像素(r+g+b)/3，其中，r表示红色像素值，g表示绿色像素值，b表示蓝色像素值。如果(r+g+b)/3＜127，则将满足此条件的所有像素值确定为第一固定像素群，并设定为黑色，即r＝g＝b＝0。可见，第一固定像素群的像素值均为(0，0，0)；如果(r+g+b)/3≥127，则将满足此条件的所有像素值确定为第二固定像素群，并设定为白色，即r＝g＝b＝255。可见，第二固定像素群的像素值均为(255，255，255)。

图5示出了本申请实施例构建欧式距离图的流程示意图。

在步骤501中将所述第一图像二值化，得到包含前景像素点和背景像素点的第三图像，所述前景像素点设置为大于所述第三图像对角线长度的第一数值，所述背景像素点设置为0。

在一些实施例中，第一控制器将第一图像进行二值化，得到一个大小为7×7的欧式距离图，如图6a所示。其中，背景像素点对应位置数值为0，前景像素点对应位置数值为255。

然后，第一控制器将前景像素点对应位置数值255修正为第一数值，所述第一数值为一个特别大的数dmax，例如第一数值可取值为65536，如图6b所示。需要说明的是，所述第一数值需要大于第一图像的对角线距离。

继续参考图5，在步骤502中，控制前向模板遍历所述第三图像的前景像素点，将获取的至最近背景像素点的欧式距离覆盖更新所述前景像素点的所述第一数值，得到第一欧式距离图，其中，前向模板预设圆心上侧及左侧各个像素点至所述圆心的欧式距离。

在一些实施例中，圆形核结构元素模板包括前向模板和后向模板，本申请还提供了一种基于倒角距离变换算法来计算欧式距离的方法。

例如，背景像素点的坐标为(0，0)，则前景像素点p1(x，y)对应的欧式距离为：

前景像素点p2(x+1，y)对应的欧式距离为：

倒角变换计算近似的欧式距离为

在一些实施例中，第一控制器控制前向模板遍历所述第三图像的前景像素点，将获取的至最近背景像素点的欧式距离覆盖更新所述前景像素点的所述第一数值，得到第一欧式距离图。

第一控制器前向模板在上述第三图像中从上到下，从左到右扫描其中的像素点，利用前向模板更新各像素点的欧式距离。

图7a示出了本申请实施例圆形核结构元素模板前向模板示意图。

在一些实施例中，前向模板配置为5＊5的模板，所述前向模板预设圆心上侧及左侧各个像素点至所述圆心的欧式距离，即通过所述前向模板，可以获取圆心至其上侧、左侧其它像素点的欧式距离，表示如下：

d0＝edm(x，y)；

d1＝edm(x-1，y-2)+224；

d2＝edm(x+1，y-2)+224；

d3＝edm(x-2，y-1)+224；

d4＝edm(x-1，y-1)+141；

d5＝edm(x，y-1)+100；

d6＝edm(x+1，y-1)+141；

d7＝edm(x+2，y-1)+224；

d8＝edm(x-1，y)+100；

基于图6b的第三图像，第一控制器控制前向模板对第三图像从上到下，从左到右进行扫描，所述前向模板圆心o点对应的第三图像的像素点(x，y)的像素值，如果该像素点为0则跳过；如果为65536，则计算所述前向模板中每个像素点到圆心o点的欧式距离和该像素位置原有的欧式距离数值的和，取这9个和中的最小值，表示如下：

edm(x，y)＝min(d0，d1，d2，d3，d4，d5，d6，d7，d8)；

根据上述得到的最小欧式距离作为圆心像素点的欧式距离值得到第一欧式距离图，如图6c所示。可以理解，通过前向模板，可以获取前景像素点至其上侧最近背景像素点的最小欧式距离。

继续参考图5，在步骤503中，控制后向模板遍历所述第三图像的前景像素点计算获取至最近背景像素点的欧式距离，如果所述欧式距离小于所述第一欧式距离图中对应前景像素点的数值，则更新所述第一欧式距离图得到最终的欧式距离图，其中，后向模板预设圆心下侧及右侧各个像素点至所述圆心的欧式距离。

在一些实施例中，第一控制器控制后向模板在上述第三图像中从下到上，从右到左扫描其中的像素点，利用后向模板更新第一欧式距离图。

图7b示出了本申请实施例圆形核结构元素模板后向模板示意图。

在一些实施例中，后向模板配置为5＊5的模板，所述后向模板预设圆心下侧及右侧各个像素点至所述圆心的欧式距离，即通过所述后向模板可以获取圆心至其下侧、右侧像素点的欧式距离，表示如下：

d0＝edm(x，y)；

d9＝edm(x+1，y)+100；

d10＝edm(x-1，y+1)+224；

d11＝edm(x-1，y+1)+141；

d12＝edm(x，y+1)+100；

d13＝edm(x+1，y+1)+141；

d14＝edm(x+2，y+1)+224；

d15＝edm(x-1，y+2)+224；

d16＝edm(x+1，y+2)+224；

基于图6b的第三图像以及图6c的第一欧式距离图，第一控制器控制后向模板对第三图像从下到上，从右到左进行扫描，所述后向模板圆心o点对应的第三图像的像素点(x，y)的像素值，如果该像素点为0则跳过；如果为65536，则计算所述前后模板中每个像素点到圆心o点的欧式距离和该像素位置原有的欧式距离数值的和，取这9个和中的最小值，表示如下：

edm(x，y)＝min(d0，d9，d10，d11，d12，d13，d14，d15，d16，d17，d18)；

根据上述得到的最小欧式距离作为圆心像素点的欧式距离值对所述第一欧式距离图进行更新得到最终的欧式距离图，如图6d所示。可以理解，通过后向模板，可以获取前景像素点至其下侧最近背景像素点的最小欧式距离。

继续参考图1，在步骤103中，基于所述欧式距离图和所述圆形核结构元素模板进行滤波获取第二图像。

在一些实施例中，将所述欧式距离图中数值大于第一阈值的前景像素点的灰度值设置为第一灰度，将所述欧式距离图中数值小于等于第一阈值的前景像素点的灰度值设置为第二灰度。

所述第一阈值可实施为所述圆形核结构元素模板的第一半径，所述第一半径为所述圆形核结构元素模板半径r与预设调整数值之和，例如所述第一半径配置为r+0.5；在一些实施例中，所述第一阈值可实施为所述圆形核结构元素模板第一半径的整数倍。

例如，基于图6d，圆形核结构元素模板半径r配置为2，由于像素点的中心至边缘长度为0.5，所述圆形核结构元素模板的第一半径在计算时可取值为2.5；由于欧式距离直接取根号后是小数，为了简化运算，本申请实施例将距离放大100倍，即距离1变为100，欧式距离图中的数值均为整数；

将欧式距离图中数值大于第一阈值250的前景像素点的灰度值设置为第一灰度，例如所述第一灰度取值为255；将所述欧式距离图中数值小于等于第一阈值的前景像素点的灰度值设置为第二灰度，例如所述第一灰度取值为0，从而得到经过形态学滤波的第二图像。

在一些实施例中，所述第一控制器进行形态学图像滤波的膨胀操作，具体包括为：将输入的第一图像二值化得到二值化图像，将所述二值化图像进行取反，然后使用腐蚀操作计算取反后的二值化图像对应的欧式距离图，最后将欧式距离图中小于等于第一半径的像素点灰度值置为第一灰度，例如255；将大于第一半径的像素点灰度值置为第二灰度，例如0；最终得到膨胀滤波结果的第二图像。其中，第一半径为结构元素元素模板半径r与预设调整数值之和，例如第一半径配置为r+0.5。

图8a/8b示出了本申请实施例形态学滤波闭操作效果示意图。

其中，图8a中圆形核结构元素模板半径r配置为50，其上侧图像为原始的第一图像，下侧图像为经过形态学闭操作滤波的第二图像。图8b中圆形核结构元素模板半径r配置为200，其上侧图像为原始的第一图像，下侧图像为经过形态学闭操作滤波的第二图像。

在一些实施例中，对本申请提供的形态学图像滤波方法及装置进行了测试，测试环境配置为：i7cpu2.6ghz主频、16g内存，windows764位操作系统。

输入第一图像经过二值化，其尺寸为5472＊3648＝1996w，以形态学腐蚀操作为例，所述装置的图像处理耗时统计结果如下：

半径r＝50时，耗时220.18；

半径r＝100时，耗时219.68；

半径r＝200时，耗时220.88；

半径r＝500时，耗时223.39；

半径r＝1000时，耗时223.90。

可以理解，对于包含弯曲弧线的第一图像，本申请提供的形态学图像滤波方法及装置一定程度上能够去除第一图像的噪声，避免滤波图像出现棱角分明的现象。此外，随着圆形核结构元素模板半径的增大，算法执行时间基本不变，能够快速完成滤波操作，可以满足现场工业项目的需求。

基于上文中形态学图像滤波方法及附图的介绍，本申请还提供了一种形态学图像滤波装置，包括：显示器，用于显示用户界面；第一控制器，被配置为：构建用于滤波的圆形核结构元素模板，所述圆形核结构元素模板包括第一权重区域和第二权重区域；接收用户输入的第一图像，构建对应的欧式距离图；基于所述欧式距离图和所述圆形核结构元素模板进行滤波获取第二图像，并将所述第二图像显示于所述显示器。所述形态学图像滤波装置的具体操作方法、步骤在上文对应的形态学图像滤波方法中已进行详细阐述，在此不再赘述。

在一些实施例中，所述显示器同时显示所述形态学图像滤波装置中产生且用于控制形态学图像滤波装置的用户操控ui界面，以及，根据显示器类型不同，还包括用于驱动显示的驱动组件。或者，倘若显示器为一种投影显示器，还可以包括一种投影装置和投影屏幕。

在一些实施例中，用户可在显示器上显示的图形用户界面(gui)输入用户命令，则用户输入接口通过图形用户界面(gui)接收用户输入命令。或者，用户可通过输入特定的声音或手势进行输入用户命令，则用户输入接口通过传感器识别出声音或手势，来接收用户输入命令。

在一些实施例中，所述第一控制器通过存储在存储器上中各种软件控制程序，来控制形态学图像滤波装置的工作和响应用户的操作。在一些实施例中，第一控制器包括ram和rom以及图形处理器、cpu处理器、通信接口，如：第一接口218-1到第n接口218-n，以及通信总线。其中，ram213和rom214以及图形处理器216、cpu处理器212、通信接口218通过总线相连接。

在一些实施例中，所述第一控制器构建用于滤波的圆形核结构元素模板包括，所述第一控制器将所述圆形核结构元素模板中至圆心距离小于等于预设半径的像素点区域设置为第一权重区域；所述第一控制器将所述圆形核结构元素模板中至圆心距离大于预设半径的像素点区域设置为第二权重区域。所述形态学图像滤波装置的具体操作方法、步骤在上文对应的形态学图像滤波方法中已进行详细阐述，在此不再赘述。

在一些实施例中，所述第一控制器根据用户输入的第一图像构建对应的欧式距离图包括，所述第一控制器将所述第一图像二值化，得到包含前景像素点和背景像素点的第三图像，所述背景像素点的欧式距离设置为0；获取前景像素点至最近背景像素点的欧式距离得到欧式距离图。所述形态学图像滤波装置的具体操作方法、步骤在上文对应的形态学图像滤波方法中已进行详细阐述，在此不再赘述。

在一些实施例中，所述圆形核结构元素模板包括前向模板和后向模板，所述第一控制器根据用户输入的第一图像构建对应的欧式距离图包括，所述第一控制器将所述第一图像二值化，得到包含前景像素点和背景像素点的第三图像，所述前景像素点设置为大于所述第三图像对角线长度的第一数值，所述背景像素点设置为0；所述第一控制器控制前向模板遍历所述第三图像的前景像素点，将获取的至最近背景像素点的欧式距离覆盖更新所述前景像素点的所述第一数值，得到第一欧式距离图，其中，所述前向模板预设中心点上侧及左侧各个像素点至所述中心点的欧式距离；所述第一控制器控制后向模板遍历所述第三图像的前景像素点计算获取至最近背景像素点的欧式距离，如果所述欧式距离小于所述第一欧式距离图中对应前景像素点的数值，则覆盖更新所述第一欧式距离图中前景像素点的数值，得到最终的欧式距离图，其中，后向模板预设中心点下侧及右侧各个像素点至所述中心点的欧式距离。所述形态学图像滤波装置的具体操作方法、步骤在上文对应的形态学图像滤波方法中已进行详细阐述，在此不再赘述。

在一些实施例中，所述第一控制器基于所述欧式距离图和所述圆形核结构元素模板进行滤波获取第二图像包括，所述第一控制器将所述欧式距离图中数值大于第一阈值的前景像素点的灰度值设置为第一灰度，所述第一控制器将所述欧式距离图中数值小于等于第一阈值的前景像素点的灰度值设置为第二灰度。所述形态学图像滤波装置的具体操作方法、步骤在上文对应的形态学图像滤波方法中已进行详细阐述，在此不再赘述。

在一些实施例中，所述第一控制器将所述第一阈值设置为所述圆形核结构元素模板第一半径的整数倍，所述第一半径为所述圆形核结构元素模板半径与预设调整数值的和。所述形态学图像滤波装置的具体操作方法、步骤在上文对应的形态学图像滤波方法中已进行详细阐述，在此不再赘述。

本申请实施例的有益效果在于，通过构建圆形核结构元素模板，可以提高待处理图像中的曲线的滤波操作精度；进一步通过构建前向模板，可以获取像素点单侧的欧式距离；进一步通过构建后向模板，可以实现像素点欧式距离的修正；进一步通过第一阈值构建第一灰度、第二灰度，可以实现像素点的滤波，实现滤除图像噪声，避免滤波图像出现棱角分明的现象。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为″数据块″、″控制器″、″引擎″、″单元″、″组件″或″系统″。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net、python等，常规程序化编程语言如c语言、visualbasic、fortran2003、perl、cobol2002、php、abap，动态编程语言如python、ruby和groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(lan)或广域网(wan)、或连接至外部计算机(例如通过因特网)、或在云计算环境中、或作为服务使用如软件即服务(saas)。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。