4、图像空域处理与邻域操作(4 图像膨胀与图像腐蚀)
C++图像的膨胀和腐蚀
C++图像的膨胀和腐蚀二值图像是一种简单的图像格式，它只有两个灰度级，即"0"表示黑色的像素点，"255"表示白色的像素点，至于如何从一幅普通的图像获得二值图像，请参考我近期在天极网上发表的《Visual C++编程实现图像的分割》一文。
二值图像处理在图像处理领域占据很重要的位置，在具体的图像处理应用系统中，往往需要对于获得的二值图像再进一步进行处理，以有利于后期的识别工作。
二值图像处理运算是从数学形态学下的集合论方法发展起来的,尽管它的基本运算很简单，但是却可以产生复杂的效果。
常用的二值图像处理操作有许多方法，如腐蚀、膨胀、细化、开运算和闭运算等等。
本文对这些内容作些研究探讨，希望对爱好图像处理的朋友有所帮助。
一、腐蚀和膨胀形态学是一门新兴科学，它的用途主要是获取物体拓扑和结果信息，它通过物体和结构元素相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态。
它在图像处理中的应用主要是：1.利用形态学的基本运算，对图像进行观察和处理，从而达到改善图像质量的目的；2.描述和定义图像的各种几何参数和特征，如面积，周长，连通度，颗粒度，骨架和方向性。
限于篇幅，我们只介绍简单二值图像的形态学运算，对于灰度图像的形态学运算，有兴趣的读者可以看有关的参考书。
二值图像基本的形态学运算是腐蚀和膨胀，简单的腐蚀是消除物体的所有边界点的一种过程，其结果是使剩下的物体沿其周边比原物体小一个像素的面积。
如果物体是圆的，它的直径在每次腐蚀后将减少两个像素，如果物体在某一点处任意方向上连通的像素小于三个，那么该物体经过一次腐蚀后将在该点处分裂为二个物体。
简单的膨胀运算是将与某物体接触的所有背景点合并到该物体中的过程。
过程的结果是使物体的面积增大了相应数量的点，如果物体是圆的，它的直径在每次膨胀后将增大两个像素。
如果两个物体在某一点的任意方向相隔少于三个像素，它们将在该点连通起来。
下面给出具体的实现腐蚀和膨胀的函数代码：////////////////////////////////二值图像腐蚀操作函数BOOL ImageErosion(BYTE *pData,int Width,int Height){//pData为图像数据的指针，Width和Height为图像的宽和高；BYTE* pData1;int m,n,i,j,sum,k,sum1;BOOL bErosion;if(pData==NULL){AfxMessageBox("图像数据为空，请读取图像数据");return FALSE;}//申请空间，pData1存放处理后的数据；pData1=(BYTE*)new char[WIDTHBYTES(Width*8)*Height];if(pData1==NULL){AfxMessageBox("图像缓冲数据区申请失败，请重新申请图像数据缓冲区");return FALSE ;}memcpy(pData1,pData,WIDTHBYTES(Width*8)*Height);for(i=10;i<Height-10;i++)for(j=32;j<Width-32;j++){bErosion=FALSE;sum=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*i+j);if(sum==255){//求像素点八邻域的灰度均值；for(m=-1;m<2;m++){for(n=-1;n<2;n++){sum1=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+m)+j+n);if(sum1==0){*(pData1+WIDTHBYTES(Width*8)*i+j)=0;bErosion=TRUE;break;}}if(bErosion){bErosion=FALSE;break;}}}}memcpy(pData,pData1,WIDTHBYTES(Width*8)*Height); return TRUE;}////////////////////////////////////二值图像的膨胀操作BOOL ImageDilation(BYTE *pData,int Width,int Height){BYTE* pData1;int m,n,i,j,sum,k,sum1;BOOL bDilation;if(pData==NULL){AfxMessageBox("图像数据为空，请读取图像数据");return FALSE;}//申请空间，pData1存放处理后的数据；pData1=(BYTE*)new char[WIDTHBYTES(Width*8)*Height];if(pData1==NULL){AfxMessageBox("图像缓冲数据区申请失败，请重新申请图像数据缓冲区");return FALSE ;}memcpy(pData1,pData,WIDTHBYTES(Width*8)*Height);for(i=10;i<Height-10;i++)for(j=32;j<Width-32;j++){bDilation=FALSE;sum=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*i+j);if(sum==0){//求像素点八邻域的灰度值；for(m=-1;m<2;m++){for(n=-1;n<2;n++){sum1=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+m)+j+n);if(sum1==255){*(pData1+WIDTHBYTES(Width*8)*i+j)=255;bDilation=TRUE;break;}}if(bDilation){bDilation=FALSE;break;}}}}memcpy(pData,pData1,WIDTHBYTES(Width*8)*Height);return TRUE;}从上面的说明可以看出，腐蚀可以消除图像中小的噪声区域，膨胀可以填补物体中的空洞。
《数字图像处理》课程设计题目.
1、图像的阈值分割方法研究2、图像锐化算子的对比研究3、图像的开运算4、图像的闭运算5、连通区域单元贴标签6、彩色图像的灰度化处理7、图像类型的转换8、FIR滤波器的设计9、图像的算术运算10、图像空域增强方法研究11、图像频域增强方法研究12、图像的腐蚀13、图像的膨胀14、图像的霍夫曼编码15、图像区域特征的描述和测量16、图像无损压缩和编码17、图像有损压缩和编码18、图像高通滤波器19、图像低通滤波器20、图像伪彩色增强21、图像边缘检测算子22、图像平滑滤波器23、数字图像的频谱特性研究24、图像DCT变换25、基于灰度阈值的图像分割技术26、图像分析与增强27、图像邻域与块运算28、正交变换方法对比29、灰度直方图规定化30、图像真彩色增强31、图像局部区域填充32、图像显示技术33、图像文件操作34、数字图像几何运算技术35、数字图像的傅里叶变换36、图像的小波变换参考书目:1、张汗灵编著MA TLAB在图像处理中的应用/ 北京:清华大学出版社,20082、王家文MATLAB 6.5 图形图像处理国防工业出版社3、王晓丹,吴崇明编著基于MATLAB的系统分析与设计[5] 图像处理西安电子科技大学出版社20004、余成波编著数字图像处理及MATLAB实现重庆大学出版社20035、杨枝灵, 王开等编著Visual C++数字图像获取处理及实践应用人民邮电出版社20036、苏彦华等编著Visual C++数字图像识别技术典型案例人民邮电出版社20047、何斌[等] 编著Visual C++数字图像处理人民邮电出版社20028、周金萍编著MA TLAB 6.5图形图像处理与应用实例科学出版社2003TP391.41/04479、清源计算机工作室编著MATLAB 6.0高级应用:图形图像处理机械工业出版社2001 TP391.41/10、郝文化主编MATLAB图形图像处理应用教程中国水利水电出版社200411、苏金明, 王永利编著MA TLAB图形图像电子工业出版社2005。
北航数图实验报告四 图像腐蚀和膨胀
北京航空航天大学数字图像处理实验报告实验四：图像分割处理学院专业方向班级学号学生姓名指导教师实验四图像分割处理实验1．实验目的（1）了解图像分割的基本原理，并利用图像分割算法进行图像分割处理；（2）掌握数学形态学的基本运算。
2．实验内容（1）利用类间方差阈值算法实现图像的分割处理；（2）利用形态学处理进行处理结果修正。
3. 实验要求（1）实验用图:（2）对输入图像进行平滑处理，以减小噪声对分割处理的影响；（3）利用类间方差阈值算法对滤波处理后图像进行分割处理，获取分割图像；（4）利用数学形态学中的腐蚀和膨胀运算处理，剔除分割处理结果中的一些细小的残余误分割点，在进行腐蚀和膨胀运算时可采用半径为r的圆形结构元素，注意比较选取不同r值时的处理结果。
四、实验代码function STshiyan4_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) I=imread('4.bmp');I=rgb2gray(I);subplot(3,3,1);imshow(I);title('原图像');IM=medfilt2(I);%中值滤波subplot(3,3,2);imshow(IM);title('中值滤波后图像');function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)I1=imread('4.bmp');I1=rgb2gray(I1);T=Otsu(I1);IM1=medfilt2(I1);s=size(IM1);for m=1:s(1)for n=1:s(2)if IM1(m,n)>=TIM1(m,n)=255;elseIM1(m,n)=0;endendendsubplot(3,3,3);imshow(IM1);title('最大类间方差法');function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) I = imread('4.bmp');%--------------r=1腐蚀--------------------------se1 = strel('disk',1,8);I1 = imerode(I,se1);subplot(3,3,4);imshow(I1);title('r=1的腐蚀运算');%--------------r=2腐蚀--------------------------se2 = strel('disk',2,8);I2 = imerode(I,se2);subplot(3,3,5);imshow(I2);title('r=2的腐蚀运算');%--------------r=3腐蚀--------------------------se3 = strel('disk',3,8);I3 = imerode(I,se3);subplot(3,3,6);imshow(I3);title('r=3的腐蚀运算');function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) I = imread('4.bmp');%--------------r=1膨胀--------------------------se1 = strel('disk',1,8);I1 = imdilate(I,se1);subplot(3,3,7);imshow(I1);title('r=1的膨胀运算');%--------------r=2膨胀--------------------------se2 = strel('disk',2,8);I2 = imdilate(I,se2);subplot(3,3,8);imshow(I2);title('r=2的膨胀运算');%--------------r=3膨胀--------------------------se3 = strel('disk',3,8);I3 = imdilate(I,se3);subplot(3,3,9);imshow(I3);title('r=3的膨胀运算');五、实验结果程序运行后，进入到GUI页面，选择相应的按钮就可以显示相应的变换图像结果，如下:。
简述空域处理方法和频域处理方法的区别
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常见的两种基本处理方法，它们在处理图像时有着不同的特点和适用范围。
下面将从原理、应用和效果等方面对两种处理方法进行简要介绍，并对它们的区别进行分析。
一、空域处理方法1. 原理：空域处理是直接对图像的像素进行操作，常见的空域处理包括图像增强、平滑、锐化、边缘检测等。
这些处理方法直接针对图像的原始像素进行操作，通过像素之间的关系来改变图像的外观和质量。
2. 应用：空域处理方法广泛应用于图像的预处理和后期处理中，能够有效改善图像的质量，增强图像的细节和对比度，以及减轻图像的噪声。
3. 效果：空域处理方法对图像的局部特征和细节有很好的保护和增强作用，能够有效地改善图像的视觉效果，提升图像的清晰度和质量。
二、频域处理方法1. 原理：频域处理是通过对图像的频率分量进行操作，常见的频域处理包括傅立叶变换、滤波、频域增强等。
这些处理方法将图像从空间域转换到频率域进行处理，再通过逆变换得到处理后的图像。
2. 应用：频域处理方法常用于图像的信号处理、模糊去除、图像压缩等方面，能够有效处理图像中的周期性信息和干扰信号。
3. 效果：频域处理方法能够在频率域对图像进行精细化处理，提高图像的清晰度和对比度，对于一些特定的图像处理任务有着独特的优势。
三、空域处理方法和频域处理方法的区别1. 原理不同：空域处理方法直接对图像像素进行操作，而频域处理方法是通过对图像进行频率分析和变换来实现图像的处理。
2. 应用范围不同：空域处理方法适用于对图像的局部特征和细节进行处理，而频域处理方法适用于信号处理和频率信息的分析。
3. 效果特点不同：空域处理方法能更好地保护和增强图像的细节和对比度，频域处理方法能更好地处理图像中的周期性信息和干扰信号。
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种处理方法，它们在原理、应用和效果等方面有着不同的特点和适用范围。
在实际应用中，可以根据图像的特点和处理需求选择合适的方法，以获得更好的处理效果。
4、图像空域处理与邻域操作(2-图像邻域操作)
2、邻域操作
数字图像处理
2013年9月
主要内容
• 1、点运算 • 2、邻域操作
数字图像处理
1、点运算
数字图像处理
• 点运算也称为对比度增强和拉伸、灰度变 换，是一种通过对图像中的每个像素值进 行计算，从而改善图像显示效果的操作。
• 点运算常用于改变图像的灰度范围及分布， 是图像数字化及图像显示的重要工具。在 真正进行图像处理之前，有时可以用点运 算来克服图像数字化设备的局限性。
• 点运算完全由灰度映射函数f决定。 根据f的不同可以将图像的点运算 分为线性点运算和非线性点运算两 种。
1、点运算
数字图像处理
• 线性点运算
– 线性点运算的灰度变换函数形式可以采用线性方程描 述，即
s = ar + b
– 其中，r 为输入点的灰度值，s为相应输出点的灰度值。
255
s
a
b
0
r
a 1 输出对比度加大（扩） a 1 输出对比度减小（压） a 1、b 0 不发生变化 a 1、b 0 灰度值上移或下移 a 0 图像求补（暗区域变量，亮区 255 域变暗）。
1、点运算 • 线性点运算
数字图像处理
lena.png
DB DA 50
DB 1.5 DA
DB 0.8 DA DB 1 DA 255
1、点运算
• 线性点运算 – rice=imread('rice.png'); – I=double(rice); – J=I*0.43+60; – rice2=uint8(J); – subplot(1,2,1),imshow(rice); – subplot(1,2,2),imshow(rice2);
计算机视觉实验报告-对图像进行腐蚀和膨胀
1实验目的选取一张自己的生活照，实现：任选两种结构对图像进行腐蚀和膨胀。
边缘检测（分别使用Prewitt，两种大小的Sobel算子，不同参数的Canny算子，LoG算子），并对比各个算子实现差异及不同参数条件下的实验效果。
2实验过程2.1图像腐蚀和膨胀实验图片所用代码import cv2import numpy as npdef threshold(image, threshold):out = image.copy()out[out < threshold] = 0out[out > threshold] = 1out = out.astype(np.uint8)return out# 1. 读取图像文件image = cv2.imread('img/in.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 2. 缩放图像print('Shape: {}'.format(image.shape))image = cv2.resize(image, (256, 256), cv2.INTER_LINEAR)print('Shape: {}'.format(image.shape))# 3. 均一阈值分割binary = threshold(image, threshold=200)# 4. 腐蚀kernel_size = 5erode = cv2.erode(binary, kernel=np.ones((kernel_size, kernel_size)))# 5. 膨胀dilate = cv2.dilate(binary, kernel=np.ones((kernel_size, kernel_size)))# 6. 显示图像cv2.imshow('Image', image)cv2.imshow('Binary', binary * 255)cv2.imshow('Erode', erode * 255)cv2.imshow('Dilate', dilate * 255) cv2.waitKey(0)实验效果Kernel=5Kernel=25代码分析及现象腐蚀，消除连通的边界，使边界向内收缩。
图像的形态学方法
图像的形态学方法
图像的形态学方法是一种基于图像形态学理论的图像处理方法，用于改变和分析图像的形状和结构。
它与传统的基于像素的图像处理方法不同，而是通过操作图像的形状和结构来实现对图像的处理。
形态学方法主要包括以下几个基本操作：
1. 腐蚀（Erosion）：通过结构元素与图像进行卷积，将结构元素包含的图像区域缩小，以去除图像中小的细节和噪声。
2. 膨胀（Dilation）：通过结构元素与图像进行卷积，将结构元素包含的图像区域扩大，以填充图像中的空洞和连接图像中的断线。
3. 开运算（Opening）：先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，用于去除图像中的噪声和细小的物体。
4. 闭运算（Closing）：先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，用于填充图像中的空洞和连接断线，以及平滑图像边缘。
5. 形态学梯度（Morphological Gradient）：通过膨胀和腐蚀操作的差异，可以得到图像边缘的强度信息。
6. 顶帽变换（Top-Hat Transform）：通过原图像与开运算的结果之差，可以得到图像中的小亮斑或小暗斑。
7. 底帽变换（Bottom-Hat Transform）：通过闭运算的结果与原图像之差，可以得到图像中的大亮斑或大暗斑。
这些形态学操作可以单独使用，也可以组合使用，以实现不同的图像处理任务，如图像去噪、边缘检测、形状分析等。
形态学方法在计算机视觉、图像分析和模式识别等领域中得到了广泛的应用。
图像膨胀和腐蚀
图像膨胀和腐蚀图像二值形态学——腐蚀和膨胀的C语言实现数学形态学是法国和德国科学家在研究岩石结构时建立的一门科学。
形态学的用途主要是获取物体拓扑和结构信息，通过物体和结构元素相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态。
在图像处理中的应用主要是：利用形态学的基本运算，对图像进行观察和处理，从而达到改善图像质量的目的；描述和定义图像的各种几何参数和特征，如面积、周长、连通度、颗粒度、骨架和方向性等。
关于形态学的具体描述和数学形式化的定义可以从文章底部的参考资料中获得。
最近的实验中需要对二值图像进行减噪处理，图像形态学中的腐蚀和膨胀能很好的解决此问题。
如果在腐蚀和膨胀操作前，对灰度图像做一次滤波，减噪效果将更明显。
腐蚀的具体操作是：用一个结构元素(一般是3×3的大小)扫描图像中的每一个像素，用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做“与”操作，如果都为1，则该像素为1，否则为0。
膨胀的具体操作是：用一个结构元素(一般是3×3的大小)扫描图像中的每一个像素，用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做“与”操作，如果都为0，则该像素为0，否则为1。
腐蚀的作用是消除物体边界点，使目标缩小，可以消除小于结构元素的噪声点；膨胀的作用是将与物体接触的所有背景点合并到物体中，使目标增大，可添补目标中的空洞。
开运算是先腐蚀后膨胀的过程，可以消除图像上细小的噪声，并平滑物体边界。
闭运算时先膨胀后腐蚀的过程，可以填充物体内细小的空洞，并平滑物体边界。
以下是一段在OpenCV中实现的C语言程序，分别是图像腐蚀和膨胀函数，输入的参数依次为：当前二值图像数据指针、图像宽度、图像高度。
通过这两个函数的组合使用(开闭运算)，可以对图像进行有效减噪。
一、图像腐蚀膨胀细化的基本原理1．图像细化的基本原理⑴图像形态学处理的概念数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量，比如边界、骨架以及凸壳，还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等。
请简述空域处理方法和频域处理方法的区别
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种方法。
它们有着各自独特的特点和应用场景。
本文将从原理、应用和区别三个方面对这两种处理方法进行详细比较。
一、原理1. 空域处理方法空域处理方法是指直接对图像的像素进行操作。
它是一种基于图像的原始信息进行处理的方法。
常见的空域处理操作包括亮度调整、对比度增强、图像锐化等。
这些操作都是基于每个像素点周围的邻域像素进行计算和处理的。
2. 频域处理方法频域处理方法是将图像从空间域转换到频率域进行处理。
其基本原理是利用傅里叶变换将图像信号从空间域转换到频率域，然后对频率域的图像进行滤波、增强等处理，最后再利用傅里叶反变换将图像信号转换回空间域。
二、应用1. 空域处理方法空域处理方法适用于对图像的局部信息进行处理，如调整图像的明暗、对比度和色调等。
它可以直接对原始图像进行处理，因此在实时性要求较高的场景下具有一定优势。
2. 频域处理方法频域处理方法适用于对图像的全局信息进行处理，如去除图像中的周期性噪声、增强图像的高频细节等。
由于频域处理方法能够通过滤波等手段对图像进行全局处理，因此在一些需要对图像进行频谱分析和滤波的场景下有着独特的优势。
三、区别1. 数据处理方式空域处理方法是直接对图像的像素进行操作，处理过程直接，但只能处理原始图像信息。
而频域处理方法是将图像信号转换到频率域进行处理，可以更全面地分析和处理图像的频率特性。
2. 处理效果空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，因此适合对图像的亮度、对比度等进行调整。
而频域处理方法主要针对图像的全局信息进行处理，能够更好地处理图像的频率特性，如滤波、增强等。
3. 处理速度空域处理方法直接对原始图像进行处理，处理速度较快；而频域处理方法需要将图像信号转换到频率域进行处理，处理速度相对较慢。
空域处理方法和频域处理方法分别适用于不同的处理场景。
空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，处理速度较快；而频域处理方法主要用于对图像的全局信息进行处理，能够更全面地分析和处理图像的频率特性。
4、图像空域处理与邻域操作(4 图像膨胀与图像腐蚀)
• 发展：
– 数学形态学是一门建立在严格数学理论基础上 的学科，其基本思想和方法对图像处理的理论 和技术产生了重大的影响。目前，形态学图像 处理已成为数字图像处理的一个主要研究领域。 在文字识别、显微图像分析、医学图像、工业 检测、机器人视觉都有很成功的应用。
1、图像分割：数学形态学图像处理概述
数字图像处理
数字图像处理
• 开-闭运算
– 2）闭运算 先膨胀连在 一起，成一 – 思路：先膨胀、再腐蚀 个物体了。 – 定义： A B ( A B)B – 含义： A B 的边界通过B在A的边界外转动时， B中的点所能达到的A的边界的最远点 – 等价表示： A B {( B)z | ( B)z A } – 结果：
先腐蚀断了， 再膨胀就连 不通了。
3、数学形态学图像处理基本算法
数字图像处理
• 开运算的边界是由这样一些点组成的，就 是当B沿A的内部边界滚动时，B中所能达 到的A的内部边界的最远的点。
例：
0 1 0 1 0 S 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0
数字图像处理
A
B
1、图像分割：数学形态学图像处理概述
数字图像处理
•
形态学图像分析的基本步骤：
1. 提出所要描述的物体几何结构模式，即提取 几何结构特征； 2. 根据结构模式选择相应的结构元素（简单又 有最强的表现力）； 3. 用选定的结构元对图像实行击中与否（HMT） 变换，便得到比原始图像更显著突出物体特 征信息的图像。如赋予相应变量，还可得到 定量描述； 4. 经过形态学变换后的图像突出我们所需的信 息，从而可以方便提取信息。
数字图像处理
0 1 0 1 0 S 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0
形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算)
形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算）
形态学是数字图像处理中常用的一种方法，主要包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算四种基本操作。
这些操作可以用来改变图像的形状和结构，从而实现对图像的分割、特征提取和去噪等处理。
膨胀是形态学处理中的一种操作，其主要作用是扩张图像中的目标区域。
具体来说，膨胀操作会将目标区域的边界向外扩展，使得目标变得更加完整和连通。
膨胀操作常常用于填充图像中的空洞、连接断裂的目标以及增加目标的大小和粗细。
与膨胀相反，腐蚀是一种将目标区域缩小和削弱的操作。
腐蚀操作会消除目标区域的边界像素，使得目标变得更加细化和疏松。
腐蚀操作常常用于去除图像中的噪声、分割目标区域以及减小目标的大小和粗细。
开运算是先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作的组合操作。
开运算可以去除图像中的小型噪声，并使得目标区域更加平滑和连续。
开运算的效果类似于平滑滤波，可以减少图像中的细节和边缘。
闭运算是先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作的组合操作。
闭运算可以填充图像中的小型空洞，并使得目标区域更加完整和连通。
闭运算的效果类似于形态学填充，可以增加目标的大小和粗细。
总的来说，形态学操作是一种非常有效的图像处理方法，可以用来改变图像的形状和结构，从而实现各种图像处理任务。
膨胀、腐蚀、
开运算和闭运算是形态学处理中常用的四种基本操作，它们各自具有不同的作用和效果，可以根据实际需求灵活选择和组合。
形态学操作在数字图像处理中有着广泛的应用，可以帮助我们更好地理解和处理图像数据，提取有用信息并实现各种图像处理任务。
空域处理方法和频域处理方法的区别
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种处理方式，它们在处理图像时具有不同的特点和优势。
本文将对这两种处理方法进行比较和分析，探讨它们的区别和应用场景。
一、空域处理方法1. 空域处理方法是指直接对图像的像素进行处理，通过对图像的像素值进行加减乘除等操作，来实现对图像的处理和增强。
2. 空域处理方法的优势在于简单直观，操作方便。
常见的空域处理方法包括灰度变换、直方图均衡化、平滑滤波、锐化滤波等。
3. 空域处理方法的缺点是无法充分利用图像的局部特征和频域信息，对某些复杂的图像处理任务效果不佳。
二、频域处理方法1. 频域处理方法是指将图像转换到频域进行处理，通过对图像的频谱进行操作，来实现对图像的处理和增强。
2. 频域处理方法的优势在于能够充分利用图像的频域信息，对图像进行更加精细和复杂的处理。
常见的频域处理方法包括傅里叶变换、频谱滤波、离散余弦变换等。
3. 频域处理方法的缺点是操作复杂，需要进行频域变换和逆变换，计算量大，处理过程较为繁琐。
三、空域处理方法和频域处理方法的区别1. 原理差异：空域处理方法是直接对图像的像素进行处理，而频域处理方法是将图像转换到频域进行处理。
2. 应用范围差异：空域处理方法适用于简单的图像处理和增强任务，频域处理方法适用于对图像进行精细和复杂的处理。
3. 操作难易度差异：空域处理方法操作简单直观，频域处理方法操作复杂繁琐。
四、空域处理方法和频域处理方法的应用场景1. 空域处理方法适用于对图像进行一些简单的增强和处理，如亮度调整、对比度增强、边缘检测等。
2. 频域处理方法适用于对图像进行复杂的增强和处理，如去除噪声、图像复原、频谱滤波等。
在实际的图像处理任务中，根据具体的处理要求和效果需求，可以灵活选择空域处理方法和频域处理方法，以达到最佳的处理效果。
总结：空域处理方法和频域处理方法在数字图像处理中各有优势和特点，应用于不同的处理场景和任务中。
了解和掌握这两种处理方法的区别和优势，能够更好地进行图像处理和增强，提高处理效率和质量。
图像的腐蚀和膨胀PPT演示课件
• 常见形态学运算有腐蚀（Erosion）和膨胀 （Dilation）两种
• 腐蚀：删除对象边界某些像素。 • 膨胀：给图像中的对象边界添加像素。
•4
• 三.算法及效果图
膨胀的算法： 用3x3的结构元素，扫描图 像的每一个像素 用结构元素与其覆盖的二 值图像做“与”操作 如果都为0，结果图像 的该像素为0。否则为1 结果：使二值图像 扩大一圈.
•11
四.结语 通常由于噪声的影响，图像在阈值化后所得
到的边界通常都很不平滑，物体区域具有一些噪 声孔，而背景区域上散布着一些小的噪声物体， 连续的开和闭运算可以有效的改善这种情况，而 有时，我们需要经过多次腐蚀之，后再加上相同 次数的膨胀，才能产生比较好的处理效果。可见 图像腐蚀与图像膨胀相结合有时可使图像有较理 想的处理效果。
•1
二.原理
特殊领域运算形式——结构元素（Structure Element），在每个像素位置上与二值图像对应 的区域进行特定的逻辑运算。运算结果是输出图 像的相应像素。运算效果取决于结构元素大小内 容以及逻辑运算性质。
•2
• 结构元素：膨胀和腐蚀操作的最基本组成 部分，用于测试输出图像，通常要比待处 理的图像小的多。维平面结构元素由一 个数值为0或1的矩阵组成。结构元素的原 点指定了图像中需要处理的像素范围，结 构元素中数值为1的点决定结构元素的邻域 像素在进行膨胀或腐蚀操作时是否需要参 与计算。
•5
腐蚀的算法： 用3x3的结构元素，扫描 图像的每一个像素 用结构元素与其覆盖的 二值图像做“与”操作 如果都为1，结果图 像的该像素为1。否则为0。 结果：使二值 图像减小一圈.
•6
• 图像膨胀Matlab实现 ，则膨胀前后效果图：
可以看到图像边界向外扩张
【数字图像处理】二值化图像腐蚀运算与膨胀运算
【数字图像处理】⼆值化图像腐蚀运算与膨胀运算形态学基本概念基本思想：⽤⼀定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，达到分析知识的⽬的。
可⽤于图像处理的各个⽅⾯，包括图像分割、边界检测、特征提取。
结构元素：形态学变换中的基本元素，使为了探测图像的某种结构信息⽽设计的特定形状和尺⼨的图像，称为收集图像结构信息的探针。
结构元素有多种类型：如圆形、⽅形、线型等，可携带知识（形态、⼤⼩、灰度和⾊度信息）来探测、研究图像的结构特点。
形态学运算包括：⼆值化腐蚀和膨胀、⼆值化开闭运算、⾻架抽取、击中击不中变换等。
形态学四个基本算⼦：膨胀，腐蚀、开启和闭合组成，这些基本运算还可以推导和组合成各种数学形态学实⽤算法。
腐蚀运算腐蚀运算思路：定义结构元素(与模板类似)，结构元素在整幅图像中移动，移动到每个像素点上，只有结构元素与图像上对应像素点的像素值全部相等时，保留这个像素点的值。
腐蚀运算作⽤：消除物体边界点，使边界点向内部收缩，可以把⼩于结构元素的物体去除。
选取不同⼤⼩的结构元素，去除不同⼤⼩的物体。
如两个物体间有细⼩的连通，通过腐蚀可以将两个物体分开。
腐蚀运算：腐蚀运算⽰意图：基本⽅法：通常拖到结构元素在X域移动，在每⼀个位置上，当结构元素B在中⼼平移到X图像上的某优点(x,y)。
如果结构元素内的每⼀个像素都与以(x,y)为中⼼的相同邻域中对应像素完全相同，那么就保留(x,y)像素点。
对于不满⾜条件的像素点则全部删除，达到边界向内收缩效果。
腐蚀运算c语⾔实现⽔平腐蚀：不处理左右两边垂直腐蚀：不处理上下两⾏全⽅位腐蚀：不处理四周 int Image[120][180];memset(Image, 0, sizeof(Image));//全⽅位腐蚀运算for (int i = 1; i < Use_ROWS-1; i++){for (int j = 1; j < Use_Line - 1; j++){if (Image_Use[i][j] == 255 &&Image_Use[i][j + 1] == 255 &&Image_Use[i][j - 1] == 255){Image[i][j] = 255;}}}膨胀运算膨胀运算思路：定义结构元素(与模板类似)，结构元素在整幅图像中移动，移动到每个像素点上，如果结构元素与图像上对应像素点的像素值⾄少有⼀个像素相等时，保留这个像素点的值。
数字图像处理课程作业答案
Homework 1
在BR部分
(2400 H 3600 )
H H 240 ຫໍສະໝຸດ g 1 / 31 S
1 S cos H b 1 3 cos(600 H )
r 1 ( g b)
如前所述，可由 r、g、b值得到 R、G、B 值。
20 0 0 0 40 0 0 0 20 20 20 0.500 0.653 0.500 0.271 0 0 0 0.500 0.271 0.500 0.653 0 0 0 0.500 0.271 0.500 0.653 0 0 0 0.500 0.653 0.500 0.271 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20
Homework 2
解： N=4时，DCT的变换矩阵
0.500 0.500 0.500 0.500 0.653 0.271 0.271 0.653 A 0.500 0.500 0.500 0.500 0.271 0.653 0.653 0.271
16
Homework 2
P175 3. 二维Fourier变换有哪些性质？ 答：二维 Fourier 变换具有 (1) 可分性 (2) 线性 (3) 共轭对称性 (4) 旋转性 (5) 比例变换特性
(6) 帕斯维尔(Parseval)定理 (7) 相关定理 (8) 卷积定理
17
Homework 2
相关。
8
Homework 1
25. 如何由RGB模型转换为HSI 模型？
答： 为了由[0，1]范围的 RGB 值得到同样在[0， 1]范围内的 HSI 值，可以得出了以下几个表达 式： I 1 / 3( R G B)
04-图像增强-空域
在这种情况下，设s的分布函数为 Fs (s),根据分布函数的定义 有：
s
r
F s(s) p s(s)d s p r(r)d r
由于密度函数是分布函数的导数，上时两边对s求导可得：
p s(s)p r(r)d d r sp r(r)d d s T 1 (s)
通过变换函数T(r)可以控制图像灰度级的概率密度函数，从 而改变图像的灰度分布。这就是直方图修改技术的理论基础。
光电图像处理
（四）图像增强02
电子工程学院光电子技术系
第四章(02) 图像增强
主要内容：
❖ 灰度变换 ❖ 图像增强方法 ❖ 图像平滑 ❖ 图像锐化 ❖ 图像的伪彩色处理 ❖ 图像的代数运算
重点内容：
❖ 灰度线性变换 ❖ 中值滤波 ❖ 邻域平均法 ❖ 锐化算法 ❖ 图像的伪彩色处理
图像增强方法
➢图像增强：是不考虑图像降质的原因， 只将图像中感兴趣的 部分加以处理或突出有用的图像特征，故改善后的图像并不一定 要去逼近原图像。主要目的是要提高图像的可懂度。
(b)
(c)
用累积分布函数原理求变换函数
s T ( r ) 0 r p r ( r ) d r 0 r ( 2 r 2 ) d r r 2 2 r
变换后的s值与r值的关系为
sr22rT(r)
按照这样的关系变换，就可以得到一幅改善质量的新图像。这 幅图像的灰度层次将不再是呈现较暗色调的图像，而是一幅灰 度层次较为适中，比原始图像清晰、明快得多的图像。可以证 明，变换后的灰度及概率密度是均匀分布的。
例如，图(a)是原始图像的概率密度函数。从图中可知，该
图像的灰度集中在较暗的区域，是一幅曝光不足的照片。由图
(a)可知， 原始图像的概率密度函数为：
计算机视觉技术中常见的图像分析方法
计算机视觉技术中常见的图像分析方法计算机视觉技术是指通过计算机系统对图像进行分析和处理的一种技术。
在计算机视觉领域，图像分析是一项核心任务，它旨在从图像中提取有用的信息和特征。
图像分析方法涵盖了许多技术和算法，本文将介绍一些常见的图像分析方法。
1. 图像预处理图像预处理是图像分析的第一步，目的是提取和强调图像中的特征，并减少噪声和不必要的细节。
常见的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强和图像尺寸调整等。
图像去噪可以使用滤波器进行，常用的有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
图像增强技术包括直方图均衡化、对比度增强和锐化等。
图像尺寸调整常用的方法有缩放和裁剪。
2. 特征提取特征提取是图像分析的核心步骤，它将原始图像转换为可用于进一步处理的特征表示。
特征可以是图像的局部结构、纹理、颜色、形状等。
常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理分析和特征描述子等。
边缘检测可以通过Canny算子、Sobel算子和Laplacian算子等来实现。
角点检测方法常用的有Harris角点检测和FAST角点检测。
纹理分析可以使用局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）等方法。
特征描述子是一种将图像特征表示为向量的方法，常见的有尺度不变特征变换（SIFT）和加速稳健特征（SURF）等。
3. 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉中的重要任务，它旨在从图像中找出感兴趣的目标并判断其类别。
目标检测方法可以分为两类：基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于传统机器学习的方法常用的有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和卷积神经网络（CNN）等。
基于深度学习的方法主要是使用深度神经网络（DNN）进行目标检测和识别，例如YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）等。
4. 图像配准图像配准是将两个或多个图像进行对齐的过程，以便进行比较、融合或进行其他后续处理。
数字图像处理-图像的腐蚀要点
数字图像处理-图像的腐蚀要点数字图像处理作为人工智能重要的研究内容之一，实现图像的优化处理是其中的重要分支之一，其中之一就是腐蚀。
本文将介绍数字图像处理中，图像的腐蚀要点。
什么是图像的腐蚀在数字图像处理中，腐蚀操作是指从图像的边缘开始依次剥离图像的像素，并将其周围的像素设为0。
这个过程中，需要结合一个结构元素，来约束什么样的像素需被剥离。
具体来说，腐蚀操作是通过移动结构元素，然后比较扫描窗口中的像素值和结构元素中的值来进行的。
如果结构元素中的值被包含在扫描窗口的像素中，那么这个像素就被保留下来。
否则，这个像素将被剥离。
腐蚀操作可以是二进制操作，处理后的图像中只含有黑或者白的像素数据，对于数字图像处理中的分割、轮廓检测等处理任务，具有重要的应用。
实现图像的腐蚀数字图像处理中，腐蚀操作可以通过一系列数学运算来实现，其中最常用的有以下几种：矩阵乘法运算利用矩阵乘法运算实现腐蚀操作的方法，需要将原始图像矩阵与结构元素矩阵进行卷积，然后对卷积结果进行二值化处理，以得到腐蚀后的图像。
二值图像扫描基于二值图像的扫描方式实现腐蚀操作，可以通过依次扫描图像中的每一个像素，并对其周围的像素进行比较，确认其是否需要腐蚀。
特定场景运算对于一些特定的图像场景，也可以通过大量实验，确定某些参数具有最佳的腐蚀效果，并针对这些参数进行相应的操作，来实现腐蚀操作。
实际应用场景数字图像处理中的腐蚀操作，在很多实际的场合中都具有重要的应用，比如：图像边缘检测通过对图像进行腐蚀操作，可以减轻图像的噪点，进而提高图像的边缘检测水平。
图像分割处理在进行数字图像分割处理时，往往需要利用腐蚀操作来消除图像中微小的干扰区域，从而得到更清晰准确的分割效果。
总结数字图像处理中的腐蚀操作，是图像优化处理中重要的分支之一。
实现腐蚀操作的关键在于确定场景，选取合适的数据结构和算法，从而让图像得到更为精细完美的处理效果。
在实际应用中，数字图像处理中的腐蚀操作已经得到了广泛的应用，有效提高了数字图像处理的准确性和自动化水平。
(完整版)数字图像处理简答题
1. 图像处理的主要方法分几大类?答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）。
空域法：直接对获取的数字图像进行处理。
频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行处理，最后再逆变换到空间域，得到图像的处理结果2. 图像处理的主要内容是什么?答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析处理。
图像变换：对图像进行正交变换，以便进行处理。
图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。
图像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客观面目。
图像编码：在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。
图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获得所需的客观信息。
图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。
图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。
3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。
答：灰度:使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示图像.像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。
通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格即为像素 图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。
单位是“像素点/单位长度”图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度。
图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的色彩也越丰富。
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数字图像处理
• 开-闭运算
– 2）闭运算 先膨胀连在 一起，成一 – 思路：先膨胀、再腐蚀 个物体了。 – 定义： A B ( A B)B – 含义： A B 的边界通过B在A的边界外转动时， B中的点所能达到的A的边界的最远点 – 等价表示： A B {( B)z | ( B)z A } – 结果：
A
B
1、图像分割：数学形态学图像处理概述
数字图像处理
•
形态学图像分析的基本步骤：
1. 提出所要描述的物体几何结构模式，即提取 几何结构特征； 2. 根据结构模式选择相应的结构元素（简单又 有最强的表现力）； 3. 用选定的结构元对图像实行击中与否（HMT） 变换，便得到比原始图像更显著突出物体特 征信息的图像。如赋予相应变量，还可得到 定量描述； 4. 经过形态学变换后的图像突出我们所需的信 息，从而可以方便提取信息。
A
B
ˆ B
A B
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
3、数学形态学图像处理基本算法
数字图像处理
• 膨胀操作应用举例：桥接断裂图像间的间隙
3、数学形态学图像处理基本算法
数字图像处理
• 用腐蚀和膨胀运算还可以实现图像的平移。 如果在自定义结构元素时选择不在原点的 一个点作为结构元素，则得到的图像形状 没有任何改变，只是位置发生了移动。
1 0 E 1 1
S
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 E 0 1 1 0 0
(SE ) E
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0
– 不相连（互斥）、补集、差集
• A B = , Ac = { a | a A }, A – B = { c | c A, c B } = A Bc
ˆ – 反射（相对某个中心点） A {w | w a, a A} – 移位（相对原点） ( A) y | y a z, a A
0 (SE ) E 0 0
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0
1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0
1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0
SE
3、数学形态学图像处理基本算法
数字图像处理
2013年9月
主要内容
数字图像处理
• • • • •
1、图像分割：数学形态学图像处理概述 2、数学形态学图像处理数学基础 3、数学形态学图像处理基本算法 4、二值形态学图像处理基本操作 5、形态学算法用于灰阶图像处理
1、图像分割：数学形态学图像处理概述
数字图像处理
• 起源
– 数学形态学（Mathematics Morphology）形成 于1964年，法国巴黎矿业学院马瑟荣（G. Matheron）和其学生赛拉（J. Serra）从事铁 矿核的定量岩石学分析，提出了该理论。
• 发展：
– 数学形态学是一门建立在严格数学理论基础上 的学科，其基本思想和方法对图像处理的理论 和技术产生了重大的影响。目前，形态学图像 处理已成为数字图像处理的一个主要研究领域。 在文字识别、显微图像分析、医学图像、工业 检测、机器人视觉都有很成功的应用。
1、图像分割：数学形态学图像处理概述
数字图像处理
1、图像分割：数学形态学图像处理概述 • 形态学研究几何结构的基本思想：
数字图像处理
– 利用一个结构元素（相当于模板）去探测一个图像， 看是否能将这个结构元素很好地填放在图像的内部， 同时验证填放结构元素的方法是否有效。 – 通过对图像内适合放入结构元素的位置做标记，就可 得到关于图像结构的信息。这些信息与结构元素的尺 寸和形状都有关。构造不同的结构元素，便可完成不 同的图像分析，得到不同的分析结果。
数字图像处理
腐蚀 —— 例题
数字图像处理
腐蚀 —— 例题
数字图像处理
腐蚀 —— 例题
数字图像处理
腐蚀 —— 例题
数字图像处理
腐蚀 —— 例题
数字图像处理
腐蚀 —— 例题
数字图像处理
腐蚀 —— 例题
数字图像处理
腐蚀 —— 例题
数字图像处理
腐蚀 —— 例题
数字图像处理
腐蚀 —— 例题
开、闭运算的进一步图形解释
数字图像处理
开、闭运算进行形态学滤波举例：指纹噪声消除
数字图像处理
• 过程：先开后闭，开消除噪声，闭修复开 运算造成的指纹断裂
3、数学形态学图像处理基本算法
数字图像处理
• 击中／击不中(Hit/Miss)变换：
– 一个物体的结构可以由物体内部各种成分之间 的关系来确定。击中/击不中主要用于判断、检 测物体内部的成分，来确定图像的结构。 – 设X是被研究的图像，S是结构元素，而且S由 两个不相 – 交的部分S1和S2组成，即S=S1∪S2，且 S1∩S2=。于是： – X被S―击中”（X⊙S）的结果定义为 C X⊙S= {x | S1 x X且S2 x X }
a) B 包含于A,
A B A B A B
包含、击中和击不中示意图
2、数学形态学图像处理数学基础
数字图像处理
• 二值图像中的基本逻辑操作
– 平移：将一个集合A平移距离x可以表示为A+x， 其定义为：
A x {a x | a A}
A+x
a
A
x
二值图象的平移
a+x
2、数学形态学图像处理数学基础
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —பைடு நூலகம் 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
数字图像处理
膨胀 —— 例题
3、数学形态学图像处理基本算法
数字图像处理
• 开-闭运算
– – – – 1）开运算 思路：先腐蚀，再膨胀 定义： A B ( AB) B 含义： A B 的边界通过B在A的边界内转动时，B中 的点所能达到的A的边界的最远点 – 等价表示： A B {( B)z | ( B)z A} – 结果： 1）消除细小对象 2）在细小粘连处分离对象 3）在不改变形状的前提下，平滑对象的边缘
• 定义：
– 数学形态学（Mathematical Morphology）是分 析几何形状和结构的数学方法，它建立在集合 代数的基础上，是用集合论方法定量描述目标 几何结构的学科。 – 数学形态学以图像的形态特征为研究对象，描 述图像的基本特征和基本结构，也就是描述图 像中元素与元素、部分与部分间的关系。通常 形态学图像处理表现为一种邻域运算形式，采 用邻域结构元素的方法，在每个像素位置上邻 域结构元素与二值图像对应的区域进行特定的 逻辑运算，逻辑运算的结果为输出图像的相应 像素。
逻辑操作图形表示
数字图像处理
2、数学形态学图像处理数学基础
数字图像处理
• 二值图像中的基本逻辑操作
– 集合关系：设 A 和 B 为R2的子集，A 为物体区 域，B为某种结构元素，则 B 结构单元对 A 的 关系有三类：
B A b) B 击中（hit）A, B A! Φ c) B 击不中(miss)A， B AΦ
z
集合关系的图形表示
数字图像处理
• 并、交、补、减
集合关系的图形表示
数字图像处理
• 移位、反射
2、数学形态学图像处理数学基础
数字图像处理
• 二值图像中的基本逻辑操作
– 三种最基本的逻辑运算（功能完整的）：与、 或、非（补）
– 尽管逻辑操作与集合操作间存在一一对应的关 系，但逻辑操作只是针对二值图像。
击中／击不中变换 — 实例
数字图像处理
x
S2
S1
y
击中／击不中变换 — 实例
数字图像处理
击中／击不中变换 — 实例
数字图像处理
先腐蚀断了， 再膨胀就连 不通了。
3、数学形态学图像处理基本算法
数字图像处理
• 开运算的边界是由这样一些点组成的，就 是当B沿A的内部边界滚动时，B中所能达 到的A的内部边界的最远的点。
例：
0 1 0 1 0 S 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0
数字图像处理
数字图像处理
0 1 0 1 0 S 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0
S
1 0 E 1 1
0 0 0 0 0 E 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0
腐蚀 —— 例题
数字图像处理
腐蚀 —— 例题
数字图像处理
• 腐蚀与膨胀
原图
腐蚀后
膨胀后
3、数学形态学图像处理基本算法
数字图像处理
• 腐蚀
AB x | ( B) x A
B称为结构元素
– A用B来腐蚀写作 AB ，定义为： – B移动后完全包含在A中时，B的原点位置的集合 – 结果：使二值图像减小一圈