数字图像处理9二值图像全解
(完整版)数字图像处理简答题及答案
数字图像处理简答题及答案简答题1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
2、什么是图像识别与理解？3、简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。
4、简述数字图像处理的至少4种应用。
5、简述图像几何变换与图像变换的区别。
6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？8、简述二值图像与彩色图像的区别。
9、简述二值图像与灰度图像的区别。
10、简述灰度图像与彩色图像的区别。
11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。
12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。
14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。
15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。
16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。
17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。
18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？20、写出腐蚀运算的处理过程。
21、写出膨胀运算的处理过程。
22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示？23、简述白平衡方法的主要原理。
24、YUV表色系的优点是什么？25、请简述快速傅里叶变换的原理。
26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。
27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。
28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。
29、什么是图像的无损压缩？给出2种无损压缩算法。
2、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。
数字图像处理第九章
(1)A是A B的子集。
(2)如果C是D的子集，
则C B是D B的子集。
(3)(A B) B=A B
则C B是D B的子集。
(3)(A B) B=A B
多次开操作或 闭操作没有影 响，只能用一次
二值形态学中的运算对象是集合。设A为图像集合，B为 结构元/结构元素，数学形态学运算是用B对A进行操作。 需要指出，实际上结构元素本身也是一个图像集合。对每 个结构元素可以指定一个原点，它是结构元素参与形态学 运算的参考点。 应注意，原点可以包含在结构元素中，也可以不包含在结 构元素中，但运算的结果常不相同。 二值形态学中两个最基本的运算是腐蚀与膨涨 开操作:先用B对A腐蚀，然后再用B对结果进行膨胀 闭操作:先用B对A膨胀，然后再用B对结果进行腐蚀
使用3x3的结构元素:提取的边界宽度为1个像素 使用5x5的结构元素:提取的边界宽度为2~3个像素
• 使用迭代法进行区域填充/孔洞填充：
X k X k 1 B Ac
区域填充
k = 1,2,3,... Xk=Xk-1，则算法在迭代的第k步结束
初 始 点 条件膨胀：如果对上述公式的左部不加限制，则 膨胀将填充整个区域。利用与Ac的交集将 结果限制在感兴趣区域内，实现条件膨胀
多个目标孔洞的填充
第一个点填充的结果
难点:如何判断黑点是球体内部的点还是背景点? ——智能填充
连通分量的提取
令Y表示一个包含于集合A中的连通分量，并假设Y 中的一个点p是已知的。用下列迭代式生成Y的所有 元素： Xk Xk1 B A
k 1,2,3,...
x0=p，如果Xk=Xk-1，算法收敛，令Y=Xk 区域填充：寻找背景点 连通分量的提取：寻找前景 点
(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。
1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。
图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。
数字图像处理中的二值化技术研究
数字图像处理中的二值化技术研究数字图像处理是指对数字化的图像进行各种算法处理，以改善图像质量、实现目标应用和进行图像分析等。
其中，二值化技术是数字图像处理中应用最为广泛的技术之一。
本文将从二值化的基本原理、常见算法、优化技术以及应用等方面进行综述。
一、二值化的基本原理二值化是将一幅灰度图像转换成只有两种颜色的图像，常见的是黑白二值图像。
它的目的是将灰度范围较大的图像转换为仅包含两种灰度值的图像，以便进行图像分析和处理。
二值化的基本原理就是根据一定的阈值将像素点的灰度值分为两类，一类是大于等于阈值的像素点，另一类是小于阈值的像素点。
然后将这两类像素点分别用黑色和白色进行表示，从而得到一幅二值图像。
二、常见的二值化算法1.全局阈值法全局阈值法也称为固定阈值法，是最简单、最基本的二值化算法之一。
它的原理是将整幅图像的灰度直方图进行分析，将图像中所有像素的灰度值设置为一个固定的阈值，一般取灰度直方图的平均值或中值。
然后对于灰度值大于等于该值的像素点置为白色，灰度值小于该值的像素点置为黑色。
但这种算法容易受到光照不均匀、噪声较多等因素的影响，产生误判。
2.手动阈值法手动阈值法是根据观察或经验设置阈值，也称为交互式的阈值法。
它适用于像素灰度值分布不均匀，且图像背景和目标差异大的情况。
3.自适应阈值法自适应阈值法是根据图像在局部区域内的灰度值特征进行划分，常见的有局部均值法和Otsu法。
局部均值法是将像素点周围一定大小的区域内的灰度值作为阈值，并将该像素点二值化。
这种算法可以对灰度分布不均匀、光照不均匀等情况适用。
Otsu法是利用图像中目标与背景之间灰度值分布的偏差，自适应地确定一个能够最大程度区分两个类别的阈值。
4.基于形态学的阈值法形态学阈值法基于二值图像形态学操作的方法，能够有效去除噪声和骨骼化等图像处理，并能够保留目标的边界。
它的核心思想是基于图像特征对阈值进行判断，通常是先对图像进行形态学膨胀操作，然后求出局部的最大值，作为阈值进行二值化操作。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
数字图像处理二值图像处理PPT课件
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(d) 边界的8链码表
•链 码 的 表 示 方 法 具 有 下 面 一 些 有 趣 的 特 性 ： • ① 如果曲线上的像素数目为N，那么链码的长度则为N-1； • ② 链码是和起点相关的，不同的起点可以得到不同的链码表示。 • ③ 链码具有平移的不变性，也就是说曲线的位置变动不改变其链码结构； • ④ 曲线的旋转将使得得到的链码中的每个元素分量增加相同的数值。
• 对于离散的的数字图像f(i,j)，矩定义为：
• 对于二值图像，在目标区域R有f(i,j)=1，背景区域f(i,j)=0，因此：
M 1 N 1
mpq
i p j q f (i, j) p, q 0,1,2
i0 j0
mpq
ip jq
(i, j)R
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• 同样的，考察二值图像各阶矩，我们可以知道，其零阶矩m00为目标区域的面 积，也即区域中包含的点数；假设
• ② 对称性：
；
• ③ 三角不等式：
d(A, B) 0
d(A, B) d(B, A) d(A,C) d(A, B) d(B,C)
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•假 设 计 算 点 P ( a , b ) 与 Q ( c , d ) 间 距 离 可 以 采 取 下 面 的 几 种 定 义 形 式 ：
•
① 欧几里德距离，用来De表示，如下式所示：
阶矩称为惯性矩。
•中心矩 ：
pq (x x) p ( y y)q f (x, y)dxdy p, q 0,1,2
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• 低阶矩主要描述区域的面积、转动惯量、质心等等，具有明显得几何意义，而高 阶矩一般主要描述区域的细节特征，比如三阶矩描述扭曲度，四阶矩描述峰值的状 态等等，一般来说高阶矩受到图像离散化等的影响，高阶矩一般在应用中不一定十 分准确。
数字图像处理中的二值化算法研究
数字图像处理中的二值化算法研究数字图像处理是一种将数字信号进行转换和处理的技术，其中二值化算法是数字图像处理中最基本的算法之一。
在数字图像处理中，二值化是将一张彩色或灰度图像转换成只包含黑白两种颜色的图像。
这篇文章将讨论数字图像处理中的二值化算法研究，重点探讨二值化算法的基本原理、常见的二值化算法以及它们的优缺点。
一、二值化算法的基本原理二值化算法是将一张彩色或灰度图像转换为只包含黑色和白色的图像。
这仅仅是将像素值分为两类，其中一个像素集合表示白色，另一个表示黑色。
二值化的原理是将灰度图像中亮度值相近的像素映射为同一种颜色，以达到压缩图像数据并提高图像处理速度的目的。
二、常见的二值化算法1、全局阈值法全局阈值法是通过计算整个图像的灰度平均值来确定二值化的阈值。
该算法简单易用，但它假定图像的背景和目标的亮度值之间存在一个确定的边界，这在实际应用中并不总是正确的。
2、自适应阈值法自适应阈值法是针对全局阈值法的不足，通过对每个像素周围的像素值的统计分布进行分析，自适应地确定像素的阈值。
该算法对于图像的光照变化和背景模糊有很好的鲁棒性。
3、Otsu算法Otsu算法是一种自适应的阈值算法，通过最小化类内方差和类间方差的和来确定阈值。
这个算法假设图像存在不同的颜色区域，旨在找到阈值，以最大化识别两个区域的差异。
三、二值化算法的优缺点1、全局阈值法的优点是简单易用，运算速度快，因此非常适合处理简单的图像。
但是，它不能很好地处理灰度变化较大的图像和背景复杂的图像。
2、自适应阈值法比全局阈值法更适用于处理复杂的图像，由于每个像素的阈值是基于周围像素的，具有更好的图像复杂性，然而，该算法对于图像的光照变化较大的情况也有一定的局限。
3、Otsu算法能够通过最小化类内方差和类间方差的和来确定阈值。
该算法对于事先未知的图像类型以及图像颜色区域的不均衡分布具有适应性和鲁棒性，是一种广泛应用于图像二值化中的方法。
四、二值化算法的应用二值化算法在字符识别、边缘检测等领域中有着广泛的应用。
图像处理中的图像二值化算法
图像处理中的图像二值化算法随着科技的发展，图像处理技术应用越来越广泛。
作为一项基础技术，图像二值化算法在图像处理中扮演着非常关键的角色，它可以将图像分割成黑白两种颜色，也就是将图像中的灰度值转化为0和1，简化了后续的处理流程。
本文将介绍图像二值化算法的基本原理和应用情况。
一、二值化算法的基本原理在图像中，每个像素都有一定的灰度值，在8位灰度图像中，灰度值的范围在0-255之间，其中0是代表黑色，255代表白色。
当我们需要处理一张图片时，如果直接对每一个灰度值进行处理，那么处理的过程就会非常繁琐，因此，我们需要将图像灰度值转化为0和1两种数字进行处理。
常见的二值化算法有全局阈值算法、局部阈值算法、自适应阈值算法、基于梯度算法等。
其中，全局阈值算法是最基本、最简单的一种算法。
它将整张图像分成黑白两个部分，通过将整个图像的像素点的灰度值与一个固定的阈值进行比较，如果像素点的灰度值大于阈值，就将该像素点的灰度值置为1，否则置为0。
使用全局二值化算法的步骤如下：1.将图像读入到内存中；2.将图像转化为灰度图像；3.计算整个图像的平均灰度值，该平均灰度值作为全局阈值；4.将图像中每个像素点的灰度值与该全局阈值进行比较，灰度值大于等于该全局阈值的像素点赋值为255（代表白色），小于该阈值的像素点赋值为0（代表黑色）；5.输出处理后的图像。
当然，这种方法的缺点也非常明显，那就是无法适应不同场合下的图像处理需求，处理效果难以保证。
因此，我们需要更为灵活的算法和方法来进行二值化处理。
二、不同类型的二值化算法1.基于直方图的全局阈值法二值化算法中的全局阈值算法通常是将整个图像分成两类像素：一类像素比较暗，另一类像素比较亮。
在直方图中，该分割就是直方图上的两个峰。
我们可以通过直方图分析来确定这个阈值，并将灰度值低于阈值的像素变为黑色，将灰度值高于阈值的像素变为白色。
对于图像I(x,y)，它的灰度直方图h(i)可以表示为：h(i) = N(i) / MN (i=0,1,…,L-1)其中N(i)是图像中所有像素灰度值为i的像素数量，MN是总的像素数量，L是灰度级别数量（在8位图像中，L等于256）然后我们需要确定一个阈值T，所有像素点的灰度值小于T的变为黑色，大于等于T的变为白色。
数字图像处理_武汉大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数字图像处理_武汉大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
1.二值图像中分支点的连接数为：()
参考答案:
3
2.采用模板［-1 1］主要检测（）方向的边缘。
参考答案:
垂直
3.下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是：( )
参考答案:
Prewitt算子
4.计算机模式识别可以分为以下（）四类。
参考答案:
句法模式识别，结构模式识别，统计模式识别，模糊模式识别
5.下列属于灰度共生矩阵提取特征的有（）
参考答案:
二阶矩_对比度_逆差距_相关
6.最常用的客观保证真度准则包括（）
参考答案:
原图像和解码图像之间均方根误差_原图像和解码图像之间均方根信噪比7.对一幅100*100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编
码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为：( )
参考答案:
2:1
ws纹理能量测量的基本思路为______
参考答案:
先进行微窗口滤波，能量变换，然后分量旋转，再分类
9.二值图像中，（）是可删除点
参考答案:
端点
10.图像数字化包括（）两个过程。
参考答案:
量化_采样
11.图像特征是图像分析的重要依据，可以分为自然特征和人工特征两类，下列
属于的自然特征的是（）。
参考答案:
几何特征_光谱特征_时相特征
12.下列属于模板匹配算法的有（）
参考答案:
高速模板匹配法_高精度定位的模板匹配_相关法。
数字图像处理填空题复习
1 图像按照人眼的视觉特性可以分为可见图像和不可见图像。
Page 12 图像按照所含波段数可以分为单波段图像和多波段图像及超波段图像。
Page 13 图像按照空间坐标的连续性可分为模拟图像和数字图像。
Page 14 不可见的图像包括不可见光成像和不可见量按数学模型生成的图像。
Page 15 数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的，用离散数字表示的图像。
Page 16 数字图像处理可分为狭义图像处理、图像分析和图像理解三个层次。
Page 27 狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的处理过程，如图像增强等。
Page 28 模拟图像指空间坐标和亮度都是连续变化的图像。
Page 19数字图像处理即用计算机对图像进行处理。
Page 21 视网膜的表面分布有大量的光敏细胞，按照形状可以分为两类：锥状细胞和杆状细胞。
P112 人眼分辨率和被观察对象的相对对比度有关，当相对对比度小时，会导致人眼分辨率下降。
P123 在RGB彩色空间的原点上，若三个基色均没有亮度，则原点为黑色。
P144 图像中最大亮度和最小亮度的比值称为图像对比度。
P125 图像中最大亮度与最小亮度之差和最小亮度的比值称为相对对比度。
P126 物体的颜色是人的视觉器官感受光后在大脑的一种反映。
P137 一幅图像可以看成是空间上各点光强度的集合，若只考虑光的能量而不考虑光波长，则称为亮度图像。
P158 在彩色图像中，每个像素的颜色含有R，G和B三个分量。
P189 当两种或两种以上有色光同时照射到消色物体上时，物体呈现加色法效应。
P1410 BMP图像文件包括文件信息头，位图信息和位图数据三部分。
P3411 Windows在生成位图文件时，按照从左到右，从下到上的顺序记录位图的各个像素值。
P3612 描述数字图像的基本单元是像素。
P1613 图像噪声按其对图像的影响可分为加性噪声模型和乘性噪声模型两大类。
P4114 椒盐噪声的幅值基本相同，而噪声出现的位置是随机的。
Matlab中的二值图像处理方法与应用案例
Matlab中的二值图像处理方法与应用案例引言：在图像处理领域，二值图像处理是一种常见且重要的技术，广泛应用于数字图像处理、计算机视觉、模式识别等领域。
其中，Matlab作为一种十分强大的图像处理工具，在二值图像处理方面有着丰富的方法和应用案例。
本文将深入研究Matlab中的二值图像处理方法和相关应用案例，以期为读者提供一些有用的知识和实践经验。
一、二值图像处理方法的基本概念1.1 二值图像与灰度图像的区别与联系在数字图像处理中，二值图像是指仅包含两个灰度级别的图像，通常为黑色和白色。
与之相对应，灰度图像是包含多个灰度级别的图像。
二值图像处理是在这种仅有两个灰度级别的图像上进行的处理过程。
1.2 图像二值化的概念和方法图像二值化是将灰度图像转换为二值图像的过程。
常用的图像二值化方法包括全局阈值法、局部阈值法、自适应阈值法等。
全局阈值法是通过设定一个全局阈值，将图像中的像素灰度值与该阈值进行比较，从而得到二值图像。
局部阈值法则是根据图像的局部特征，对每个像素点设定不同的阈值。
1.3 图像腐蚀与膨胀图像腐蚀和膨胀是二值图像处理中常用的形态学操作。
腐蚀操作可以减小目标边界的像素，使其更加紧凑。
而膨胀操作则相反，可以扩大目标边界的像素。
二、二值图像处理的应用案例2.1 文字识别在数字图像处理中，二值图像处理在文字识别方面有着广泛的应用。
通过对二值图像进行预处理、分割和识别等操作，可以将图像中的文字信息转化为计算机可识别的文本。
2.2 目标检测与跟踪二值图像处理在目标检测与跟踪中也起着重要的作用。
通过对目标图像进行二值化、形态学操作等处理，可以提取目标的轮廓和特征，进而实现目标的检测和跟踪。
2.3 图像分割图像分割是指将图像分成若干个具有独特特征的区域的过程。
二值图像处理方法在图像分割中有着广泛的应用，通过对图像进行二值化、边缘提取等操作，可以实现对图像的有效分割。
2.4 医学图像处理在医学图像处理中，二值图像处理方法也有着重要的应用。
数字图像处理课件 第八章 二值图像处理与形状分析
D ( p, q ) 0 D ( p , q ) D ( q, p ) D ( p , r ) D ( p , q ) D ( q, r )
计算点（i , j）和（h, k）间距离常用的方法有：
欧几里德距离 4-邻点距离
de[(i,j),(h,k)]=((i-h)2+(j-k)2)1/2
⑶边界点:在B（p）= 1的像素中，把除了孤立点 和内部点以外的点叫做边界点。边界上点， 1≤Nc(p)≤4。
Nc(p)
１ 删除点或端点；
p7
p5 p3 p2
p4
２ 连接点；
３ 分支点；
４ 交叉点。
p1
p6
⑷背景点：把B（p）= 0的像素叫做背景点。
6.距离 对于集合S中的两个元素p和q，当函数D ( p , q )满足下式的条件时，把D ( p , q )叫做p和q的距 离，也称为距离函数。
第八章 二值图像处理与形状分析
二值图像处理的流程如图 8.1.1所示。
首先介绍二值图像的几何概
念； 其次是讲解二值图像连接成 分的各种变形算法； 最后简介二值图像特征提取 与描述的各种方法。
8.1 二值图像的连接性和距离
在二值图像特征分析中最基础的概念是二值 图像的连接性（亦称连通性）和距离。 1.邻域和邻接 对于任意像素 (i，j)，把像素的集合 {(j+p， j+q)}(p,q是一对适当的整数)叫做像素(i，j)的 邻域。直观上看，这是像素(i，j)附近的像素形 成的区域。最经常采用的是4-邻域和8-邻域。 ①4-邻域与4-邻接 ②8-邻域与8-邻接
2.细化
细化是从二值图像中提取线宽为1像素的中心线 的操作。
3.边界跟踪
数字图像处理第2讲
➢S.3 如果两点有不同的标记，则复制上点的标记且将两个标记
输入等价(děngjià)表中作为等价(děngjià)标记．
➢S.4 否则给这一个像素点分配一新的标记并将这一标记输入
精品资料
路径：像素p到像素q之间的像素序列
4－路径(lùjìng)
8－路径
0 其它
原始(yuánshǐ)图像
G＞100
精品资料
G＜100或G＞150
行程长度编码（run-length coding）
0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1
0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1
前景像素的集合
交运算
A B p | p A and p B
并运算
A B p | p A
平移运算
or p B
A p a p | a A
精品资料
膨胀：扩张A的边界
A B
原图(yuán tú)
结构元
精品资料
膨胀后
腐蚀：收缩A的边界
⊝
原图(yuán tú)
第二讲 二值图像(tú xiànɡ)分析
李衷怡
华中科技大学数字化工程与仿真
中心
精品资料
二值图像的概念
只有(zhǐyǒu)黑白两级灰度
的图像
二值图像的优势
✓
算法简单、容易理解
✓
存储空间小、运算速度快
✓
算法可运用于灰度图像的处理
精品资料
阈值化方法
图像二值化简介
图像二值化简介图像二值化的定义就是将一个图片显现出黑白效果的过程，具体可以将一张图片的像素点的灰度值进行一定的分区，具体可以定值定为0或255[10]，这样就可以达到想要的黑白效果。
严格的说不是，黑白图像有很多颜色，其中有很多黑色到白色的过度色。
二值化处理后，非黑即白，只有两种颜色，反差达到最大。
在一些关于数字图像处理的技术领域，图像二值化是一个非常实用的武器，可以使得图像中的数据大量减少，进一步可以能更加好的标注出目标的轮廓[11]。
图像二值化的作用是为了方便提取图像中的信息，二值图像在进行计算机识别时可以增加识别效率。
比如：需要计算水面悬浮物的数量，就可以将一定面积的水拍成图片后二值化。
二值图像是指每个像素不是黑就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。
二值图像一般用来描述文字或者图形，其优点是占用空间少，缺点是当表示人物、风景的图像时，二值图像只能描述其轮廓，不能描述细节。
这时候要用更高的灰度级[12]。
二值图像是每个像素只有两个可能值的数字图像。
人们经常用单色图像表示二值图像，但是也可以用来表示每个像素只有一个采样值的任何图像，例如灰度图像等。
二值图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取，因此在MATLAB中，二值图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。
这两个可取的值分别对应于关闭和打开，关闭表征该像素处于背景，而打开表征该像素处于前景。
以这种方式来操作图像可以更容易识别出图像的结构特征。
二值图像操作只返回与二值图像的形式或结构有关的信息，如果希望对其他类型的图像进行同样的操作，则首先要将其转换为二进制的图像格式，可以通过调用MATLAB提供的 im2bw（）来实现[13]。
二值图像经常出现在数字图像处理中作为图像掩码或者在图像分割、二值化和dithering的结果中出现。
一些输入输出设备，如激光打印机、传真机、单色计算机显示器等都可以处理二值图像。
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第 八 章
8.1 二值图像的连接性和距离
五.象素的可删除性讨论
1.象素的可删除性: 当改变一个象素值由1变成0的时候，整个图象连 接成分的连接性不改变，则这个象素被称为是可 删除的。 2.连接性不变: 是指各连接成分不分离，不结合，孔不消除也不 生成。
二 值 图 像 处 理
所谓两个象素互相4-／8-邻接，是指它们均存在于4／8-邻域中。
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第 八 章
8.1 二值图像的连接性和距离
二.像素的连接
在二值图像中，具有两个相同数值的像素a1和a2，若 所有与它们具有相同值的像素，能够在4-/8-邻域内构成 一个从a1到a2的邻接的像素序列，则我们把像素a1和a2叫 做4-／8-连接。其像素序列叫4—／8—路径。
1 1
二 值 图 像 处 理
1像素—8连接
1
111 10像—4连接√ 0像素—8连接╳8
连接性矛盾示意图
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第 八 章
8.1 二值图像的连接性和距离
四.象素的连接数
某个“ 1 ”象素区中的连接数，可以以这个象素的 8- 邻域 值f(x0)一f(x7)按下式进行计算：
x3 x2 x1
第 八 章
第八章 二值图像处理
§8.1 二值图像的连接性和距离
二 值 图 像 处 理
§8.2 二值图像连接成分的变形操作 §8.3 形状特征提取与分析
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第 八 章
概述:
1．定义:
二 值 图 像 处 理
仅含有两级灰度(一般为0,1)的数字图像. 2．特点:
⑴数据量小; ⑵处理速度快,成本低,实时性强; ⑶能定义几何学的各种概念. 3．二值图像处理的流程:
二 值 图 像 处 理
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第 八 章
8.1 二值图像的连接性和距离
三.连接成分 1．连接成分：
在一个二值图象中，如果把相互连接的象素汇集为一组，就产 生了若干个“0”值象素组和“1”值的象素组，我们分别称这些组 为连接成分(ConnectedComponent)。 2．孔： 在“0”连接成分中，如果存在与外围的一行、一列的象素不相 连的成分，则把它叫做孔(Hole)。 3．单连接成分： 不包含孔的“1”连接成分叫单连接成分。 4．孤立点： 仅含有一个象素的单连接成分叫孤立点(Isolated Point)。 5.多重连接成分: 含有孔的“1”连接成分叫多重连接成分。
Nc 3
Nc 1
k k k 1
x3 x4
x2 x
x1 x0
1 1 1 1
1
Nc 4
x5
x6
x7
1
Nc 2
二 值 图 像 处 理
1
1 1 1
)] [1 f ( xk 2 )]}
例：“1”
N c8
k 0, 2, 4, 6
1
Nc 0
{[1 f ( x )] [1 f ( x )][1 f ( x
{[1 f ( x0 )] [1 f ( x0 )] [1 f ( x1 )] [1 f ( x2 )]} {[1 f ( x2 )] [1 f ( x2 )] [1 f ( x3 )] [1 f ( x4 )]} {[1 f ( x4 )] [1 f ( x4 )] [1 f ( x5 )] [1 f ( x6 )]} {[1 f ( x6 )] [1 f ( x6 )] [1 f ( x7 )] [1 f ( x0 )]} 1 1 1 1 4
二 值 图 像 处 理
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8.1 二值图像的连接性和距离
８—邻域与８—邻接：
二 值 图 像 处 理
像素（i,j）上、下、左、右4个像素和4个对角线像素， 称为像素（i,j）的8—邻域。互为8—邻域的两像素叫 8—邻接(或8—连通) 。
在对二值图像进行处理前，是取8—邻接还是4 —邻接，要视具体情况而定。在处理斜线多的图形中， 宜采用8—邻接。
二 值 图 像 处 理
x4 x x0
N
4 c
k 0, 2, 4, 6
[ f ( x ) f ( x ) f ( x
k k k
k 1
) f ( xk 2 )]
k 1
x5 x6 x7
N c8
k 0, 2, 4, 6
{[1 f ( x )] [1 f ( x )][1 f ( x
二 值 图 像 处 理
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第 八 章
8.1 二值图像的连接性和距离
在研究一个二值图像连接成分的场合，若1像 素的连接成分用 4- ／ 8- 连接，而 0 像素连接成分 不用相反的8-／4-连接就会产生矛盾。在下图中， 如果假设各个 1 像素用 8 — 连接，因此 0 像素和 1 像素应采用互反的连接形式.
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概述:
灰度图像 二值化
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连接成分的变形
图形特征测量 分类•测量 结构分析描述 识别•理解
二值图像处理流程
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8.1 二值图像的连接性和距离
一. 邻域和邻接
1. 邻域： 对于任意像素(i，j)，把像素的集合{(i+p，j+q)} (p，q是一对适当的整数)叫做像素(i,j)的邻域。即 像素(i，j)附近的像素形成的区域。 2. 4,8—邻域和4,8—邻接： 4—邻域与4—邻接： 像素（i,j）上、下、左、右4个像素称为像素（i,j） 的4—邻域。互为4—邻域的两像素叫4—邻接(或 4—连通) 。
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第 八 章
8.1 二值图像的连接性和距离
可以很直观地看到，可删除象素与连接数Nc＝1的情况 是一致的。 连接数 Nc8 ＝1的几个例子
k
)] [1 f ( xk 2 )]}
如果xk＝x8，则令x8＝x0 ，通过对X象素8—邻域一切可能存在的值， 进行计算，其连接数总是取0—4之间的值。象素X的连接数作为二值 图象局部的特征量，有着多种多样的应用。
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8.1 二值图像的连接性和距离
象素X的邻域以及它的连接数 Nc8＝0，孤立点或内部点； Nc8＝1，端点； Nc8＝2，连接点； Nc8＝3，分支点； Nc8＝4，交叉点。