《形态学图像处理》课件

二值图像形态学处理
1
腐蚀
2
通过腐蚀操作，我们可以缩小图像中 的目标物体，去除细小的边缘和噪音。
3
闭运算
4
闭运算是先进行膨胀操作，再进行腐 蚀操作。它可以填充图像中的小孔和
连接断裂的结构。
膨胀
通过膨胀操作，我们可以扩大图像中 的目标物体，使其更加饱满。
开运算
开运算是先进行腐蚀操作，再进行膨 胀操作。它可以去除图像中的小孔和 细小的结构。
区域分裂与合并算法
区域分裂与合并算法通过迭代的方式，将图像分割为多个相互连通的区域。
总结与展望
应用前景
形态学图像处理在医学影像、安全监控、图像识 别等领域具有广泛的应用前景。
发展趋势及Байду номын сангаас战
形态学图像处理的发展趋势包括深度学习和大数 据等技术的应用，同时也面临着图像质量和计算 效率等方面的挑战。
形态学图像处理
这个PPT课件将介绍形态学图像处理的基本原理和应用。通过图像处理，我 们可以更好地理解和分析图像中的信息。
引言
图像处理是一门研究如何对数字图像进行处理和分析的学科。形态学图像处理是图像处理的一个重要分 支，利用形态学基本原理对图像进行处理。
形态学基础
数学形态学是形态学图像处理的基础，它包括了一系列的基本概念和操作。通过形态学表达，我们可以 更好地描述和表示图像的特征和结构。
灰度图像形态学处理
1
梯度运算
梯度运算可以提取图像中的边缘信息，帮助我们分析和理解图像的结构。
2
顶帽运算
顶帽运算是通过腐蚀操作和原图像相减，用于增强图像中的亮区域。
3
底帽运算
底帽运算是通过膨胀操作和原图像相减，用于增强图像中的暗区域。
基于形态学的图像分割
区域生长算法
区域生长算法基于图像的相似性，将相似的像素点合并为一个区域，实现图像的分割。