This operations consists of convolu

This operations consists of convoluting an image A with some kernel (B), which can have any shape or size, usually a square or circle.
The kernel B has a defined anchor point, usually being the center of the kernel.

As the kernel B is scanned over the image, we compute the maximal pixel value overlapped by B and replace the image pixel in the anchor point position with that maximal value. As you can deduce, this maximizing operation causes bright regions within an image to “grow” (therefore the name dilation). Take as an example the image above. Applying dilation we can get:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การดำเนินการนี้ประกอบด้วยการ convoluting ภาพ A กับบางเคอร์เนล (B), ซึ่งสามารถมีรูปร่างใด ๆ หรือขนาด มักจะสี่เหลี่ยม หรือวงกลมเคอร์เนล B มีจุดยึดที่กำหนด มักจะเป็นศูนย์กลางของเคอร์เนลตามเคอร์เนล B จะสแกนบนภาพ เราคำนวณค่าพิกเซลสูงสุดที่เหลื่อม ด้วย B และแทนพิกเซลของภาพในตำแหน่งจุดยึดกับค่าสูงสุด คุณสามารถ deduce การดำเนินการมากที่สุดนี้ทำให้พื้นที่สว่างในภาพ "เติบโต" (ดังนั้นชื่อยืดออก) ใช้เป็นตัวอย่างภาพด้านบน ใช้ยืดออกเราจะได้รับ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การดำเนินงานนี้ประกอบด้วย convoluting ภาพที่มีบางเคอร์เนล (B) ซึ่งจะมีรูปร่างใด ๆ หรือขนาดมักจะเป็นสี่เหลี่ยมหรือวงกลม.
เคอร์เนล B มีจุดยึดที่กำหนดไว้มักจะเป็นศูนย์กลางของเคอร์เนล. ในฐานะที่เป็นเคอร์เนล B จะถูกสแกนไปที่ภาพเราคำนวณค่าพิกเซลสูงสุดซ้อนทับ B และแทนที่พิกเซลภาพในตำแหน่งจุดยึดกับว่าค่าสูงสุด ในขณะที่คุณสามารถอนุมานนี้การดำเนินการเพิ่มทำให้เกิดความสว่างในภาพที่จะ "เติบโต" (ดังนั้นชื่อขยาย) ใช้เป็นตัวอย่างภาพด้านบน การประยุกต์ใช้การขยายตัวเราจะได้รับ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นี้การดำเนินการประกอบด้วย convoluting ภาพกับเคอร์เนล ( B ) ซึ่งจะมีรูปร่างหรือขนาด มักจะเป็นสี่เหลี่ยมหรือวงกลมเคอร์เนล B มีกำหนดจุดยึดจุดที่มักจะเป็นศูนย์กลางของเคอร์เนลเป็นเคอร์เนล B เป็นสแกนมากกว่าภาพที่เราคำนวณมูลค่าสูงสุดพิกเซลซ้อนพิกเซลภาพโดย B และแทนที่ในตำแหน่งจุดยึดจุดที่สูงสุดด้วยค่า คุณสามารถสรุปนี้ประสิทธิภาพสูงสุดในการทำให้ภูมิภาคสดใส ภายในภาพจะ " เติบโต " ( จึงชื่อ dilation ) เอาตัวอย่างภาพข้างบน ใช้ขยายเราสามารถได้รับ :