基于数学形态学的图像分割算法研究

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医学图像分割方法综述

缺点: 需要人工交互以获得种子点；对噪声敏感，导致抽取出的区域有空洞。
原理: 分裂合并的思想将图像先看成一个区域，然后区域不断被分裂为四个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的。研究重点是分裂和合并规划的设计。
缺点: 分裂技术破坏区域边界。
example
• 在想要分割的部分选择一个或者多个种子 • 相邻像素就会以某种算法进行检测 • 将符合检测条件的像素加入到区域中 • 逐渐生长为满足约束条件的目标区域
途径: 先用基于区域的分裂合并方法分割图像，然后用边界信息对区域间的轮廓进行优化；先在梯度幅值图像中检测屋脊点和波谷点, 通过最大梯度路径连接奇异点获得初始图像分割，然后采用区域合并技术获得最终结果等
其它分割方法
基于模糊理论:图像分割问题是典型的结构不良问题，而模糊集理论具有描述不良问题的能力。基于模糊理论的图像分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法和模糊连接度分割方法等。
优点:实现简单，对不同类灰度值或其他特征相差很大时，能有效分割。常做医学图像的预处理。
缺点: 不适应多通道和特征值相差不大的图像；对噪声和灰度不均匀很敏感；阈值选取困难。
直方图
• 图像区域由灰度值区分开
基于阈值的图像分割
阈值:
选择灰度值作为阈值
g m in和g m a x
遍历整幅图像检测像素是否在此区域内
分类: 形变模型包括形变轮廓(deformable contour) 模型（又称 snake或active contour ），三维形变表面（deformable surface ）模型。
形变轮廓模型: 使轮廓曲线在外能和内能的作用下向物体边缘靠近，外力推动轮廓运动，而内力保持轮廓的光滑性。
基于阈值的图像分割

基于数学形态学的图像处理算法

基于数学形态学的图像处理算法作者：罗秋棠来源：《电子技术与软件工程》2016年第06期摘要进入21世纪以来，计算机技术尤其是数字图像技术的不断进步发展，图像的重要性逐渐凸显。

图像处理领域中形态学应用范围较广，它非常重视图像的构成特征，较之类似方法形态学技术的结构特征优势明显。

本文介绍了一种基于数学形态学的图像处理算法，即分水岭算法。

【关键词】图像分割图像处理数学形态学分水岭1 图像分割的概述和定义图像分割是指用区域对图像所进行的分割。

这些区域的总和应覆盖整个图象，而彼此互不重叠，分割后的图像应具有相同的特性，这些特性可以是形状、颜色、纹理、灰度等任何一个。

在图像处理中，图像分割时一个关键的步骤。

因为在图像的研究过程中，大家一般只对某些其中的部分感兴趣。

为了更好的识别与分析目标，往往要把这部分区域分割出来，再对分割出来的目标作深层次的分析，对目标进行特征的提取、参数识别和测量，能更好的促进下一层级的图像理解和分析。

成像技术可以用来泛指所有与图像相关技术，这些技术数量巨大，我们可以把它们放到图像工程范畴里。

图像工程分为理解、分析、处理三个层级，且会研究所有涉及到图像的领域。

图像处理是为了优化视觉效果，分析是为了检测图像里我们所需要的信息。

图像分割是一种重要的图像处理技术，在实际的应用和理论研究中已经受到了人们的广泛重视，在不同的研究领域图像分割有不同的名称，如目标检测技术，阈值化技术，图像区分或求差技术，目标识别技术，目标轮廓技术，目标跟踪技术等。

2 分水岭图像分割过程我们将图像分割的过程描述如下：首先，设想存在一个二维图像，并认为它是一个三维地形表面，且有一系列的低谷存在于该三维地形表面，二维图像的表面像素点或最小值对应地形表面连接区的底部。

假设我们将这些极小值刺穿，将该三维地形表面逐渐浸至湖水中，在上述过程中，由于在湖内存在水压，将会有水从被刺穿的洞中涌出，这个涌出过程直至涌出的水与湖水高度相同才停止，停止时水面已经完全将该三维地形表面浸没。

基于形态学的图像分割方法及其应用研究

基于形态学的图像分割方法及其应用研究图像分割是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，它可以将一副图像分成若干个区域，这些区域之间具有明显的边界。

图像分割的应用十分广泛，例如医学图像分割、工业质检、智能交通等领域。

而基于形态学的图像分割方法就是其中的一种，本文将详细阐述其原理和应用。

一、研究背景在图像分割领域，基于形态学的方法是相对较新的研究方向。

传统的基于阈值的图像分割方法常常需要人为的选择阈值，这样就会对分割结果产生严重的影响。

而基于形态学的方法则依赖于图像的形态结构，因此对图像中的噪声和细节具有更好的稳健性和抗干扰性。

在一些需要高精度和高可靠性的应用中，基于形态学的方法具有非常重要的地位。

二、形态学概述形态学是数学分析中的一种方法，它研究的是不同形状和大小的对象之间的关系。

在图像处理中，形态学可以通过对图像进行腐蚀、膨胀、开操作等处理，来改变图像的形态结构，从而达到分割图像的目的。

下面简单介绍一下形态学的基本操作：1. 腐蚀操作：将图像中所有像素点都向内部腐蚀，使得物体缩小并消失。

2. 膨胀操作：将图像中所有像素点都向外部膨胀，使得物体膨胀并连接到相邻的物体。

3. 开操作：先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，可以去除小轮廓和孤立的点。

4. 闭操作：先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，可以填补小孔并连接相邻的区域。

三、基于形态学的图像分割方法1. 基于区域的方法基于区域的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将图像中的物体区域进行连接，然后再通过开操作将物体区域和背景区域进行分割，最后可以通过后处理操作来精细调整分割结果。

这种方法通常适用于目标区域的形状较规则和体积较大的情况。

2. 基于边缘的方法基于边缘的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将目标区域边缘进行扩张，然后通过腐蚀操作将边缘缩小并分割出目标区域。

这种方法通常适用于目标区域的形状较不规则和体积较小的情况，例如裂纹和斑点等缺陷。

四、应用案例1. 医学图像分割医学图像通常包含复杂的解剖结构和病理变化，例如肿瘤、动脉瘤和血管等。

一种基于数学形态学的车牌图像分割方法

【ｙｗｒｓｅｍｅｔｔｎｏｅｉｅｌｅｓ— ｌｔｉａｅ；ｔｅａｉｌｍｏｈｌｇ；ｅｇｅｅｔｎｓｕｔｅｅｍｅｔＫｅｏｄ】ｓｇｎｉｆｖｈｃ —ｉｎｅｐａｍｇｓｍａｍｔａａｏｌｃｅｈｃｒｏｏｙｄｅｄｔｉ；ｔｃｕｌｎｐｃｏｒｒｅ
１引言
作为智能交通管理系统的核心技术，车牌自动识别
出车牌图像，计算量较小，时性好，且实是一种有效的车牌图像分割方法。
技术可用于道路收费系统、交通管理系统和安全保障系统等。型的汽车牌照识别系统通常包括３主要部分：典个
图像的获取和预处理，车牌的定位分割和从车牌图像中
２基于数学形态学的边缘检测算法
２１数学形态学．
数学形态学定义了２种基本变换，即腐蚀与膨胀，形
分割出字符并进行识别。中，其车牌的定位分割是关键和
【关键词】车牌分割；数学形态学；边缘检测；结构元素【中图分类号】Ｔ９１３ａｉｎｅｈｏｏｈｉｌ－ＬｉｅｅｎｔｔｏＭｔｄｆＶｅｃｅｃｎｓ－ＰｌｔＩａｅｓｄｎａｔｍａｉａｌｏｐｈｌｙａｅｍｇｓＢａｅｏＭｈｅｔｃＭｒｏｏｇ
ｔｃｓｔｅｅｇｓｏｍａｅｔｒｕｈａｍｅｄｄｍｏｐｏｏｙａｔｍｅｉｐｒｔｒＡｎｈｎａｖｒｇｔｏｆｔｏｓｒｃｕｅｅｅｅｔｈｄｅｆｉｇｈｏｇｎａｎｅｒｈｌｇｒｈｔｏｅａｏ．ｉｃｄｔｅ，ｎａｅａｅｍｅｈｄｏｗｔｕｔｒｌ・ｍｅｔｄｔｃｉｇｗｉｉｅｅｔｓａｅｓｕｅｏｍｐｏｅｈｅａｉｆｅｇｄｔｃｉｇｎｓｅｅｔｔｄｆｒｎｃｌｓｉｓｄｔｉｒｖｔｅｖｒｃｔｏｄｅｅｅｔ．Ｆｉａｌ，ｔｅｐｏｅｓｄｅｇｍａｅｓｍｏｏｎｈｆｙｎｎｌｙｈｒｃｓｅｄｅｉｇｉｔｐｏｏｉａｌｌｒｄｂｉｅｅｔｓｃｕｅｅｅｎｓｔｌｎｔｎｅｆｒｎｅＤｕｎｈｅｐｒｎ，ｔｅｍｅｈｄｃｎｓｐｒｔｈｈｌｇｃｌｆｔｅｙｄｆｒｎｔｔｒｌｍｅｔｏｅｉａｅｉｔｒｅｃ．ｙｉｅｕｒｍｉｅｉｒｇｔｅｘｅｍｅｔｉｈｔｏａｅａａｅｔｅｉｇｆｌｅｓｌｔｕｃｌ，ａｃｒｔｌｎｔｅｓｃｌｕａｉｎｍａｅｏｉｎｅｐａｅｑｉｋｙｃｕａｅｙａｄｗｉｌｓａｃｌｔ．ｃｈｏ

基于数学形态金字塔分解和流域分割的骨髓细胞图像分割

维普资讯
２０６１０年０月
西北工业大学学报
ＪｕｎｌｏｒｈｓｅｎＰｌｔｃｎｃｌＵｎｖｒｉｙｏｒａｆＮｏｔｗｅｔｒｏｙｅｈｉａｉｅｓｔ
０ｃ．ｔ
２００６
６ ∈
１数学形态学
数学形态学对信号的形态变换可以是针对集合，可以是针对函数。也用于处理二值图像的数学形
ＵＡ即为结构元素曰反向平移后放于图像Ａ。
的某个位置上，Ｂ上各点都与Ａ的相应点重合时，当曰的原点位置的轨迹。（）开和闭运算２
不规则性，导致其图像边缘的形状也是不规则的，所
部分的残迹。运算可以去掉图像中的微小连接、开小刺和凸出部分，图像更加平滑。使
一
图像处理和分析理论。数学形态学最显著的特点是
ＵＡ
６ ∈
（）１
直接处理图像表面的几何形状，有并行处理快速、具鲁棒和精确的特性。自从Ｔｎｍｏｏ等于１７年提ａｉｔ９５
出金字塔概念以来，不同领域出现了各种各样金在字塔算法的应用ｌ。本文基于数学形态学和金字＿１ｑ］塔分解的概念，出了一种骨髓细胞图像分割算法。提
Ｕ即为结构元素曰在图像Ａ所有目标元素
６ ∈
位置上平移后的点的轨迹，结果是按Ｂ所给定的其

基于形态学的数字图像分割算法研究

基于形态学的数字图像分割算法研究随着数字图像处理技术的快速发展，数字图像分割作为其中的一项基础技术，也得到了越来越广泛的应用。

数字图像分割是指将数字图像划分成若干个相互独立且相似的区域的过程，也可理解为把一张图像分成若干个部分或区域，每一个部分或区域都有其明确的内容和含义。

基于形态学的数字图像分割算法，是近年来备受研究的一种方法。

这种算法以形态学原理为基础，利用形态学运算对图像进行处理，从而实现图像的分割和识别。

在实际应用中，该算法具有分割效果好、计算速度快等优点，并且可以适用于各种类型的图像。

形态学原理是基于拓扑学和代数学理论的一种数学处理方法。

它主要研究图像中的形态特征，如几何形状、大小、方向、拓扑结构等，以及不同形态之间的关系。

在数字图像处理中，形态学运算是指对图像进行基于形态学概念的运算，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。

这些运算能够改变图像的形态特征，进而实现数字图像分割的目的。

在基于形态学的数字图像分割算法中，常用的操作有区域生长、阈值分割、边缘检测等。

其中，区域生长算法是一种基于相似性的分割方法，其基本思想是将像素根据它们之间的灰度相似性分成若干个连通区域，这些连通区域可以由种子点开始生长，并通过相似性准则与其邻域像素合并。

阈值分割算法是基于像素的判定方式，将图像的像素按照灰度阈值分成两个集合，分别为前景和背景，最终得到分割结果。

边缘检测算法则是通过检测图像中像素的梯度信息，找出所有的边缘部分，从而实现数字图像的分割。

另外，多种形态学操作组合使用的方法也具有很好的分割效果。

比如，膨胀运算可以扩大物体，而腐蚀运算则可以缩小物体。

通过将这两种操作结合使用，可以得到物体的边界信息。

同样，开运算可以去除小型物体，而闭运算则可以填补物体内部的空洞。

多种形态学操作的相互作用，可以通过反复迭代进行，得到更好的分割效果。

基于形态学的数字图像分割算法在医学图像处理、机器视觉、军事目标识别等方面都得到了广泛应用。

基于数学形态学二值图像分割算法的研究

收稿日期：０８６１２０－－９０基金项目：吉林省长春市重点科技攻关计划项目（６Ｊ８０Ｇ１）作者简介：宋雨潭（９２一）女（）吉林长春．１７，汉，工学硕士
主要研究测试技量。
膨胀和腐蚀变换“ ｍ是建立在集合的ＭｉｏｓＥｎｗｌ“ ｋｄ’ 和与差基础上的，是所有复合变换的基础。结构元
中图分类号：Ｐ０Ｔ３６文献标识码：Ａ文章编号：０９８８（０８０．０８０１０ —９４２０）３０６．３
本元素，所以结构元素对二值图像处理是一个非常
重要的研究对象。这里对结构元素进行描述。结构
元素是维空间或其子空间上的一个可以在图像上
仅不同形态的结构元素产生不同的滤波效果，而且不同尺寸的结构元素，其滤波效果也有显著的差别。对
不同目的的处理来说，这也是个优点。由于结构元素
对形态运算的结果有决定性的作用嵋所以，结合，需实际应用背景和期望合理选择结构元素的大小和形状嗍因此选取的结构元素就决定了这种运算所提取。
平移后的交集非空的点构成的集合，与用）对进行腐蚀的结果就是把结构元素平移后使包含于的所有点构成的集合，以Ａ所关于的膨胀和腐蚀
构元素的大小和形状直接影响到形态滤波的效果。不
０引言
数学形体学是一种非线性滤波方法，ｎｏｓｉＭｉｗｋｋ结构和差运算，即形态和差（腐蚀和膨胀）是数学形态学的基础。数学形态学可用来解决抑制噪声、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图形恢复与重建、图像压缩等图像处理问题… 形态。学研究图像几何结构的基本思想是利用一个或几个有效的结构元素作为探针去探测一个图像，看是否能够将有效的结构元素很好地填充在图像内部，同时验证填充有效结构的方法是否有效。二值图像是硇隹数字空间嘲的一个特例，因此处理二值图像也是如此，数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程Ｄ】。在二值形态学变换中，可以把一幅图像称为一个由一批值为０１的像素够成的集合。组成数字或图像的点称为集合的元素，对二值图像而言，习惯上认为取值为ｌ的点集集合对应景物的物体，而取值为０的点集构成是背景。数学形态学首先处理二值

基于数学形态学的图像分割技术研究

基于数学形态学的图像分割技术研究图像分割是一种重要的图像处理技术，也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题，同时它又是一个经典难题。

图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤并且在图像工程中占据重要的位置。

一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

在各种图像应用中，只要需对图像目标进行提取、测量等都离不开图像分割。

因此，众多学者一直致力于图像分割方法的研究，并提出了许多行之有效的分割方法。

本论文的主要目的是使用数学形态学的思想进行图像分割。

故首先在文章中我们详细的介绍了数学形态学的起源、发展，并从二值形态学出发到灰度形态学着重研究了数学形态学的膨胀、腐蚀、开、闭等各种运算和性质。

然后，我们分别对基于形态学的边缘检测和基于形态学的区域分割(即分水岭分割)进行了讨论。

在基于形态学的边缘检测方面，基于传统的形态学边缘检测算子，结合多尺度的概念，我们提出了一种新的多尺度形态学边缘检测算法。

实验的结果表明，本文提出的形态学边缘检测算法，与传统的边缘检测算子相比，具有较好的抗噪性，并且检测出的边缘平滑性好，特征清晰。

在基于形态学的区域分割方面，我们提出了一种基于传统标记提取的多级标记提取分水岭分割算法，与传统分水岭算法相比较，多级标记提取分水岭分割算法使标记提取更具针对性，在保持物体轮廓的同时，能有效抑制过度分割现象。

同时我们还提出了结合多级标记提取分水岭分割与图像分形维数的一种改进算法用于对自然背景下人造目标的提取。

实验结果证明，该方法能有效抑制自然背景，并提取出人造目标。

基于形态学的图像分割算法研究

基于形态学的图像分割算法研究【摘要】本设计论述了基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究。

利用形态学算法，对图像进行分割，以此提高算法的运行效率。

【关键词】形态学图像分割1 前言1.1 图像分割技术概论图像分割是指把图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到进一步图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。

只有在图像分割的基础上，才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

因此，对图像分割的研究在图像处理领域具有重要的意义。

1.1.1图像分割分类及优缺点人们常根据不同的应用场合、不同的目的而提出了一些分割方法。

主要包括直方图阈值法、边缘检测法、基于区域的方法、聚类方法等。

（1）直方图阈值分割方法优点是算法比较简单、分割速度快，不需要关于图像的先验信息，常常应用于粗糙的图像分割中。

缺点是分割效果与阈值的选取有很大关系，所以当前的研究主要集中在阈值的确定上。

（2）基于边缘检测的分割方法优点是边缘定位准确，运算速度快。

但缺点是对噪声敏感；难以保证分割区域内部的颜色一致，且不能产生连续的闭区域轮廓；另外当边界定义不良时，难以形成一个大区域。

（3）基于区域的分割方法将像素归类为一致区域。

当区域一致准则比较容易定义的时候，这种方法能取得较好的效果，并且比基于边缘的方法更能抗干扰。

但是，基于区域的方法在时间和空间上代价都比较大；区域生长本质依赖于种子像素的选取以及像素和区域检测的顺序；而且区域分裂由于分裂算法的原因，其产生的分割结果太趋于正方形。

（4）聚类方法本质上是递归或迭代的，大多可以产生较光滑的区域边界，而且不易受到噪声和局部边界变化的影响。

但是，聚类法也带来一些问题，如相邻簇常常重叠，引起像素分类错误；簇的总量确定较困难。

1.2 图像分割中形态学的优势数学形态学的方法应用于图像边缘检测的基本思想是运用一定的结构元素对图像作形态运算后和原图像相减。

基于数学形态学图像分割算法的研究

基于数学形态学图像分割算法的研究
图像分割在计算机视觉领域中得到越来越多的重视,图像分割是衔接图像处理与图像分析的关键步骤,因为图像分割及其基于分割的特征提取和参数测量,目标表达等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的图像分析和图像理解成为可能。

数学形态学的基本描述语言是基于集合论的思想,将数学形态学方法与图像分割紧密的联系起来是近年来图像处理中的研究热点之一,因而倍受人们关注。

本文阐述基于数学形态学分水岭算法基本原理并分析算法中存在的问题,提出一种改进的分水岭算法,对基于边缘检测图像分割技术与基于区域分割技术进行了分析,结合数学形态学一些基本概念与基本理论,重点研究数学形态学的膨胀与腐蚀运算,开与闭运算,文中以二值形态学为出发点一直延伸到灰度图像当中。

分水岭是最近几年运用数学形态学思想的一种实用性非常广泛的图像分割工具,在围绕分水岭变换方面,详细分析分水岭变换的优缺点,针对传统的分水岭方法存在着严重的过分割现象,分析“过分割”所产生的原因。

针对传统分水岭方法“过分割”,本文利用形态学结构元素,设计多形状多尺度的结构元复合滤波器,过滤图像中的噪声,保留完整的图像细节信息,再对梯度图像进行传统的分水岭变换,相当于在进行分水岭变换之前进行预处理工作。

经过实验验证表明,改进的分水岭算法能够有效地解决“过分割”现象,与传统的分水岭算法相比在分割的时间、轮廓提取、噪声干扰能力上都有明显的改进。

基于数学形态学图像分割算法在水果分级中的应用

关键词图像分割
水果分级
机器视觉文献标志码
数学形态学Ａ
中图法分类号ＴＰ３９１．４１；
近几年，图像分割应用非常广泛，几乎会出现
研究中，主要有基于阈值的图像分割算法，其中包括大津法、迭代法、直方图双峰法，还有基于边缘提取的分割算法，采用经典的微分算子方式，包括ｓｏ．ｂｅｌ算子、Ｐｒｅｗｉｔｔ算子、Ｒｏｂｅｒｔｓ算子、Ｃａｎｎｙ算子等Ｊ。这些都是比较经典的常用分割算法，在此基
础上，本文提出了一种基于数学形态学的图像分割
在有关图像处理的所有领域，并且涉及各种类型的图像。图像分割技术在工业自动化、线产品检验、文件图像处理、遥感图像、保安监视，以及军事、农
业工程等方面都有广泛的应用Ｊ。例如在遥感图
系统，能够实现水果的动态检测。在水果的动态检测中，先利用图像分割算法对水果图像依次进行灰度化处理、背景分割和边缘提取等处理；然后对所得图像进行后期的去噪、腐蚀等相关技术处理，得到比较理想的分割效果。通过机器视觉系统、ＭＡＴＬＡＢ算法和组态王监控界面组成了一个完整的分级系统对水果进行静态及动态的分级检测，证明提出的基于数学形态学的图像分割算法具有准确性、可行性及实用性。
＠
２０１３Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｅｎｇｒｇ．

基于数学形态学的图像处理二 (1)

第五章二值图像的形态学分割算法5.1概述图像分割是计算机视觉领域中的一项关键技术，是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。

它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像进行分类，将图像平面划分成一系列“有意义”的区域。

分类结果的好坏直接影响到后面的目标检测、特征提取和目标识别等工作，因此分割的方法和精确程度是至关重要的。

5.1 .1图像分割的数学描述图像分割是将图像分成若干个区域，每一个区域内部有相同或者相似的特性，而相邻区域的特性不同，下面给出图像分割的确切数学描述[26]:设(x，y)为数字图像象素的空间坐标，G={0，1，…，k}为象素的灰度层次。

一幅数字化图像I由M×M个象素组成，M={1，2，…，n}，(x，y)∈M×M，于是图像函数可以定义为一种映射f: M×M→G，图像在点(x，y)处的强度记为f(x，y)。

根据灰度和纹理结构的特征，可将图像中的区域B定义为I的相互连通的均匀的子集。

设F为定义在B区域上一致性测量的逻辑准则，则有定义H:B→~D为B的一致性估计的函数，~D是已经定义的D的子区域。

图像分割就是将图像阵列I分割成若干个邻近且互不交迭的非空的子集B1、B2…、B m，即B i应满足下面的条件:5.1.2图像分割的一般方法[27]图像分割大致可以分为基于边缘检测的方法和基于区域的方法。

基于边缘检测的方法使用局部窗口操作，检测出通过给定点的边缘或边界，这些边界把图像分成不同的区域。

基于区域的方法按某种准则人为地把图像分为若干规则块，以后按属性一致的原则，反复分开属性不一致的图像块，合并具有一致属性的相邻图像块，直至形成一张区域图。

在实际应用中，从不同的理论角度提出了许多方法，这些方法主要可划分为三种类型:闽值型，边缘检测型和区域跟踪型。

(l)灰度阈值分割法灰度阈值分割法是一种简单的基于区域的技术。

这种方法是先确定一个处于图像灰度取值范围之中的灰度阈值，然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的象素划分为两类:象素的灰度值大于阈值的为一类，象素的灰度值小于阈值的为另一类。

数字图像处理考试简答题经典30道题

数字图像处理考试简答题经典30道题work Information Technology Company.2020YEAR1. 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。

①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。

主要包括采样和量化两个过程。

②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。

③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。

④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。

2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。

比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。

3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。

①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。

主要包括采样和量化两个过程。

②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。

③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。

④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

4. 简述图像几何变换与图像变换的区别。

①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。

比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。

②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

比如傅里叶变换、小波变换等。

5. 图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。

图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。

采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。

一种基于综合集成和数学形态学的图像分割方法

一种基于综合集成和数学形态学的图像分割方法作者：郇述良任强来源：《现代电子技术》2008年第18期摘要：图像分割是图像处理的重要步骤,是计算机视觉的基础,是模式识别与图像理解的重要组成部分。

由于光照不均匀而形成的灰度图像，采取单一的分割方法不能获得良好的分割结果，为此，采用综合集成的方法对此类图像进行分割,并用数学形态学的运算对分割结果进行处理，改善了分割效果。

试验结果表明，基于综合集成和数学形态学的分割方法能有效地分割这一类图像，获得良好的分割结果。

关键词：图像分割；图像处理；综合集成；数学形态学中图分类号：TP391 文献标识码：B 文章编号：1004373X(2008)1816302Image Segmentation Method Based on Comprehensive Integrationand Mathematical MorphologyHUAN Shuliang1,REN Qiang2(1.Oilfield Construction Group and Engineering Company,Daqing,163453,China;2.School of Electronic Engineering,Xidian University,Xi′an,710071,China)Abstract：Image segmentation is a key step of image processing.It is basic of computer vision,important part of pattern recognition and image understanding.Because image is a complex and fuzzy object by itself,image segmentation has many difficulties.Adoption of a single segmentation method is not good segmentation results for the uneven lighting image.So,the integration method is used to make segmentation on this image,and mathematical morphology is used to deal with the results.The results prove that the image segmentation method based on comprehensive integration and mathematical morphology has good segmentation results.Keywords：image segmentation;image processing;comprehensive integration;mathematical morphology1 引言图像分割［1,2］是图像分析的重要步骤,是计算机视觉的基础,是模式识别与图像理解的重要组成部分。

医学图像分析中的形态学分割算法研究

医学图像分析中的形态学分割算法研究在医学图像分析中，形态学分割算法是一种常用的方法，用于将图像中不同形态的组织结构分离出来，以便进行进一步的分析和处理。

这种算法基于数学形态学的原理，通过对图像中不同形态的几何学特征进行操作，实现对组织结构的划分。

形态学分割算法主要有三种基本操作：膨胀、腐蚀和开闭运算，这些操作通过对像素进行变换，来实现对组织结构的分离。

膨胀操作可以扩大区域内的像素点，腐蚀操作则可以缩小区域内的像素点，开运算可以去除较小的噪声和孤立点，闭运算则可以填补一些断裂和空洞。

这些操作之间可以组成不同的算法流程，以适应不同的医学图像分析需求。

形态学分割算法的优势在于其不需要进行先验知识的输入，也可以在不同的分辨率和噪声水平下进行有效的分割。

同时，这种算法也具有较好的可视化性，能够直观地呈现图像中的结构信息，便于医生进行诊断和治疗的决策。

在实际的医学图像分析中，形态学分割算法也有一些局限性。

首先，对于一些复杂的结构，如多分支的细胞或器官结构，形态学分割算法可能会产生过度或不足分割的情况。

其次，这种算法在运算速度上也存在一定的瓶颈，需要进行大量的迭代和操作，对计算资源的需求较高。

为了克服这些限制，近年来研究人员不断探索新的形态学分割算法，尝试基于深度学习、机器学习等技术来提高分割效果和速度。

这些算法中，常用的有基于神经网络的分割方法，如U-Net、SegNet等，这些算法可以自动学习图像结构的特征，并进行有效的分割。

同时，也有一些混合型的算法，将形态学分割与其他算法结合，实现更为准确和高效的分割结果。

总的来说，形态学分割算法是医学图像分析中重要的一种方法，其具有较好的可视化性和无需先验知识的特点。

但是也存在一些局限性和挑战，需要不断进行改进和探索。

未来，随着相关技术的不断发展，形态学分割算法也有望实现更加准确和高效的图像分割。