// grayscale image, binary maskvoid

// grayscale image, binary mask
void morph(inImage, outImage, kernel, type) {
// half size of the kernel, kernel size is n*n (easier if n is odd)
sz = (kernel.n - 1 ) / 2;

for X in inImage.rows {
for Y in inImage.cols {

if ( isOnBoundary(X,Y, inImage, sz) ) {
// check if pixel (X,Y) for boundary cases and deal with it (copy pixel as is)
// must consider half size of the kernel
val = inImage(X,Y); // quick fix
}

else {
list = [];

// get the neighborhood of this pixel (X,Y)
for I in kernel.n {
for J in kernel.n {
if ( kernel(I,J) == 1 ) {
list.add( inImage(X+I-sz, Y+J-sz) );
}
}
}

if type == dilation {
// dilation: set to one if any 1 is present, zero otherwise
val = max(list);
} else if type == erosion {
// erosion: set to zero if any 0 is present, one otherwise
val = min(list);
}
}

// set output image pixel
outImage(X,Y) = val;
}
}
}

Kết quả (Việt) 1:

hình ảnh màu xám, mặt nạ nhị phânvoid morph (inImage, outImage, hạt nhân, loại) {} một nửa kích thước của hạt nhân, kích thước hạt nhân là n * n (dễ dàng hơn nếu n là lẻ) SZ = (kernel.n - 1) / 2; với X trong inImage.rows {} cho Y trong inImage.cols {} Nếu (isOnBoundary (X, Y, inImage, sz)) {} kiểm tra nếu điểm ảnh (X, Y) cho ranh giới trường hợp và đối phó với nó (bản sao pixel là) phải xem xét một nửa kích thước của hạt nhân Val = inImage(X,Y); nhanh chóng sửa chữa } khác {} danh sách = []; nhận được các khu phố của điểm ảnh này (X, Y) cho tôi trong kernel.n {} cho J trong kernel.n {} Nếu (kernel(I,J) == 1) {} List.Add (inImage (X + tôi-sz, Y + J-sz)); } } } Nếu loại == giãn nở {} sự giãn nở: đặt một nếu bất kỳ 1 là hiện tại, 0 nếu không Val = max(list); } khác nếu gõ == xói mòn {} xói mòn: thiết lập số không nếu bất kỳ 0 là hiện nay, một trong những khác Val = min(list); } } Đặt sản lượng hình ảnh điểm ảnh outImage(X,Y) = val; } }}

Kết quả (Việt) 2:

// Hình ảnh màu xám, mặt nạ nhị phân
hủy morph (inImage, outImage, hạt nhân, loại)
{// một nửa kích thước của hạt nhân, kích thước hạt nhân là n * n (dễ dàng hơn nếu n là số lẻ)
sz = (kernel.n - 1) / 2; cho X trong inImage.rows {cho Y trong inImage.cols {if (isOnBoundary (X, Y, inImage, sz)) {// kiểm tra xem điểm ảnh (X, Y) đối với trường hợp ranh giới và đối phó với nó (bản sao điểm ảnh như là) // phải xem xét một nửa kích thước của hạt nhân val = inImage (X, Y); // Nhanh chóng sửa chữa} else {list = []; // lấy khu phố của điểm ảnh này (X, Y) cho tôi trong kernel.n {J trong kernel.n {if (kernel (I, J) == 1 ) {list.add (inImage (X + I-sz, Y + J-sz));}}} nếu loại giãn nở == {// giãn nở: thiết lập để một nếu bất kỳ 1 là hiện nay, không khác val = max ( danh sách);} else if loại == xói mòn {// xói mòn: thiết lập để không nếu có 0 là hiện nay, một cách khác val = min (danh sách);}} // thiết lập đầu ra hình ảnh điểm ảnh outImage (X, Y) = val; }}}