数字图像处理形态学图像处理

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第7章形态学图像处理(08) 数字图像处理课件

第七章形态学图像处理
S＋x3 x
S＋x1
S＋x2
图7-6 S+x的三种可能的状态
第七章形态学图像处理第一种情形说明S+x与X相关最大，因而满足式(7-1)的点x的
全体构成结构元素与图像最大相关点集，这个点集称为S对X的腐蚀(简称腐蚀，有时也称X用S腐蚀)，记为X S。
腐蚀定义
XS {x | S x X}
即取出A中的每个点a的坐标值，将其与点b的坐标值相加，得到一个新的点的坐标值a+b，所有这些新点所构成的图像就是A被 b平移的结果，记为A+b，或(A)b如图7-4（a-c）所示。反射：A关于图像原点的反射结果为
Av={－ a∣a∈A}
即将A中的每个点取相反数后所得的:如果两个物体之间有细小的连通，那么当结构元素足够大时，通过腐蚀可以将两个物体分开。
第七章形态学图像处理
7.2.2 膨胀(Dilation)——最基本的一种运算
腐蚀可以看作是将图像X中每一与结构元素S全等的子集S+x 收缩为点x。反之，也可以将X中的每一个点x扩大为S+x，这就
结构元素的原点：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。
以下用阴影代表值为1的区域，白色代表值为0的区域，运算是对值为1的区域进行的。二值形态学中两个最基本的运算— —腐蚀与膨胀。
第七章形态学图像处理
b a
A (a)
B
A
(b)
图7-1 元素与集合间的关系 (a) a∈A, b∈A, (b)B A, B是A的子集

数字图像处理中的形态学图像处理技术

数字图像处理中的形态学图像处理技术数字图像处理是一种高级技术，它可以让人们对图片进行高效处理。

其中一项关键技术是形态学图像处理技术。

本文将重点介绍形态学图像处理技术的实现原理、应用场景以及优点。

一、如何实现形态学图像处理技术在数字图像处理中，形态学图像处理技术以数学形态学为理论基础。

数学形态学是一种数学分支，其研究对象不仅包括数字图像，还包括几何图形、拓扑图形等。

形态学图像处理技术是基于形态学思想而发展出来的，可以对数字图像进行缩小、填充、提取轮廓等处理。

形态学图像处理技术的主要实现原理包括腐蚀和膨胀两种操作。

腐蚀是利用结构元素对图像进行的一种缩小操作，它可以使得图像中的细小灰度部分逐渐消失；膨胀则是利用图像进行一种膨胀操作，它可以使图像中的细小灰度部分逐渐增大并扩展到附近像素。

二、形态学图像处理技术的应用场景形态学图像处理技术在许多领域都有广泛应用，例如医学图像分析、汽车驾驶辅助、人脸识别等。

以下将重点介绍几个典型的应用场景。

1、医学图像分析医学图像分析是医学领域重要的研究领域之一，它包括CT、MRI和X光等多种形式。

形态学图像处理技术可以有效的提取出CT图像中的主干血管、肿瘤等重要区域，对于诊断疾病有重要帮助。

2、汽车驾驶辅助在汽车驾驶辅助中，形态学图像处理技术可以有效地提取出车辆周围的区域，这对于车辆原地停车、跟车行车等操作有着重要的作用。

3、人脸识别在人脸识别中，形态学图像处理技术可以提取出人脸的特征数据，这些数据可以用来做人脸比对、活体检测等。

在安防、金融等领域有广泛应用。

三、形态学图像处理技术的优点形态学图像处理技术具有如下优点：1、提高了图像处理效率：形态学图像处理技术可以快速的将图像处理成为我们所需要的形态，提高了图像处理效率。

2、增加了图像处理的准确度：形态学图像处理技术可以将图像中的多余部分进行过滤，使得我们所关注的部分更加突出，增加了图像处理的准确度。

3、可扩展性强：形态学图像处理技术可以应用于不同领域的图像处理中，具有很强的可扩展性。

数字图像处理08_形态学图像处理

数字图像处理Ch.08 形态学图像处理OUTLINE1.形态学简介2.理论基础——集合论3.形态学基本操作（二值图像）4.二值图像形态学应用5.灰度图像的形态学处理6.彩色图像形态学处理数学形态学简介Morphology：代表生物学的一个分支，研究动植物的形态和结构：如根据形态对动植物分类：动物：偶蹄类，植物：十字花科。

Mathematical Morphology：用集合论研究图像形状和形态变化：利用集合论的一些基本操作研究在一个图像上进行变化，满足应用要求二值图像基本操作，生长（膨胀），收缩（腐蚀）应用形态学去噪、滤波细化、骨架提取特征提取区域填充、图像分割等诞生：数学形态学(Mathematical Morphology)诞生于1964年，是由法国巴黎矿业学院博士生J. Serra 和导师G Matheron，在从事铁矿核的定量岩石学分析及预测其开采价值的研究中提出“击中/击不中变换”，并在理论层面上第一次引入了形态学的表达式，建立了颗粒分析方法。

他们的工作奠定了这门学科的理论基础，如击中/击不中变换、开闭运算、布尔模型及纹理分析器的原型等。

发展1968年4月法国枫丹白露数学形态学研究中心成立¾http://cmm.ensmp.fr/~serra/1960年代后期至1970年代中期，数学形态学主要处理二值图像，产生了多种操作和算法，如击中/击不中变换、膨胀、腐蚀、开、闭、粒度测定、细化、骨架等。

大部分工作在枫丹白露数学形态学研究中心完成；1970 年代后期，数学形态学推广到灰度图像的处理。

诞生了一些新的概念和运算，如形态学梯度、top-hat变换、形态学分水岭算法等。

1980年代至1990年代，数学形态学开始被广泛应用在图像处理领域，解决了许多实际的问题，如消噪、边缘检测、图像分割等1986年J Serra 进一步推广了数学形态学，建立了较完备的数学形态学理论框架，使得数学形态学能够应用在更广泛的领域，如彩色图像处理、视频处理等………元素与集合集合是由元素组成的在二值图像的形态学处理中，集合由一些像素(x,y) 组成。

数字图像处理_第九章_形态学图像处理

A X ( AB1 ) ( AcB2 )
B1在A内找到匹配 B2在AC中找到匹配根据腐蚀与膨胀间的对偶关系
A B ( AB1 ) ( Ac B2 )
以上3个公式叫形态学上的击中或击不中变换。
数字图像处理
Chapter 9 Morphological Image Processing
C A B D A B
AC {w | w A} A的补：
A B {w | w , A B} A BC
ˆ {w | w b, b B} 集合B的反对 B
集合A平移到点 z ( z1 , z 2 )
，表示为(A)z
(A)z {c | c a z, a A}
数字图像处理
Chapter 9 Morphological Image Processing
9.1 序言图9.1为集合论基本概念图示
数字图像处理
Chapter 9 Morphological Image Processing
9.1 序言图9.2为平移、反射图示
数字图像处理Байду номын сангаас
Chapter 9 Morphological Image Processing
数字图像处理
Chapter 9 Morphological Image Processing
9.5 一些基本的形态学算法
9.5.5 细化
A B=A-(A*B)=A (A*B)C {B}={B1 ,B2 ,B3 ...Bn }
Bi是Bi-1旋转后的形式更有用的形式： A {B}=((...((A B1 ) B2 )...) Bn
A B ( A B)B

图像形态学处理

)
,(
2
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5
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}
整理ppt
13
保留的点
c、基于位移运算的膨胀操作
增加的点
+
图像 A
结构元 B
A 相对位移B
原点位于结构元素中的膨胀操作
删除的点
保留的点
？
+
图像 A
结构元 B
A 相对位移B
原点不在结构元素中的膨胀操作
理论基础和所用语言为：集合论。
图像中的集合：代表二值图像或者灰度（彩色）图像的形
状。如：黑白图像中的黑像素集合是图像的完全描述，感
兴趣目标区域的像素集合。
整理ppt
2
数学形态学图像处理的基本思想：使用具有一定形态
的结构元素，去度量和提取图像中的对应形状，如边界、
骨架、凸壳等，以达到对图像进行分析和识别的目的。
•B
A

A

(A
)
*B
粗化过程的另一种定义为：
1 2 3
n
{
B
}

{
B
,B
,B
,
,B
}
1
2
n
• B
A
B
}

((

数字图像处理与分析形态学图像处理

开操作的结果。(b)显示了进行闭操作的结果。
第53页/共59页
7.6.4 灰度级形态学的一些应用
• 形态学图像平滑处理
先开操作，再闭操作：消除/减弱人为的亮和暗的细节
第54页/共59页
• 形态学图像梯度
定义：图示：
g f b f ??b
第55页/共59页
• Top-hat变换—可增强阴影细节
的亮元素和亮指纹部分的暗元素。由闭操作后紧跟着开操作形成的形态学滤波器可以消除噪声。图9.11(b)显示了所使用的结构元素。图9.11(c)显示了使用结构元素对A腐蚀的结果。
背景噪声在开操作的腐蚀过程中消除了。而包含于指纹中的噪声元素的尺寸却增加了。图9.11(d)显示包含于指纹噪声分量的尺寸被减小。然而，指纹纹路间产生了新的间断。我们在开操作的基础上进行膨胀，如图9.11(e)所示。间断被恢复，但纹路变粗了，可以
变暗
消除/减弱亮的细节
第50页/共59页
变亮
消除/减弱暗的细节
7.6.3 开操作和闭操作
• 开操作： • 闭操作：
• 开操作和闭操作的对偶性： f b f ??b b f • b f b??b f • bc f c bˆ
第51页/共59页
• 图示：第52页/共59页
例题：7.10 灰度级的开操作和闭操作的说明图9.31(a)显示了使用与图9.29(a)中相同的结构元素对图像9.29(a)进行
(2)如果C是D的子集，则C B是D B的子集。
(3)(A B) B=A B
•
•
•
•• •
第17页/共59页
例题：7.3 对形态学上的开操作和闭操作的简单说明图9.10进一步对开操作和闭操作进行了说明。图9.10(a)显示了集合A，图9.10(b)显示了在腐蚀过程中的一块原盘形结构元素的各种位置。图9.10(c)显示了腐蚀的结果。图9.10(d)显示了对腐蚀后的集合进行膨胀的操作。图9.10(e)显示了开操作最后的结果。

数字图像处理中的形态学处理技术研究

数字图像处理中的形态学处理技术研究数字图像处理在计算机视觉、图像识别、人脸识别等领域得到了广泛的应用。

数字图像处理要求对图像进行预处理，使其满足后续处理的需求。

而形态学处理技术就是数字图像处理领域中用于处理图像的重要技术之一。

形态学处理技术主要是通过对图像中的特定结构进行分析，实现图像的形态学变换，从而改变图像的形态。

它的主要应用包括特征提取、边缘检测、图像分割等。

一、形态学处理技术概述形态学处理技术起源于数学形态学领域，是一种从直觉上对形状、结构进行描述和分析的方法。

在数字图像处理中，形态学处理技术主要是通过结构元素对图像进行处理。

结构元素是指一组用于检测图像中特定结构（连通区域、边缘、角等）的模板。

形态学处理技术包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、顶帽、底帽等。

二、膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀是形态学处理技术最基本的操作。

膨胀是对图像中的明像素进行扩张，使其接触到其它的明像素，达到增强图像的效果。

而腐蚀则是对图像中的暗像素进行缩小，使暗像素接触到其它暗像素，从而消除噪声和细小的物体等。

这两种方法都是基于结构元素的运算方法。

三、开运算和闭运算开运算和闭运算是两种常用的形态学处理方法。

开运算是先腐蚀原始图像，再对所得的图像进行膨胀的操作。

而闭运算则是先膨胀原始图像，再对所得的图像进行腐蚀。

开运算能够消除图像中小区域的噪声和较为细小的物体，使边缘不会过度削弱；而闭运算则能够填补图像中的空洞，使图像更加连续和自然。

四、顶帽和底帽顶帽和底帽也是一种常见的形态学处理方法。

顶帽是原始图像与开运算后的图像之差，它能够检测到凸出的细小特征；而底帽是原始图像与闭运算后的图像之差，它能够检测到凹陷的细小特征。

五、形态学处理技术的应用形态学处理技术在实际应用中可以用于特征提取、边缘检测等。

例如，在数字图像处理中，神经网络需要对图像进行前期的预处理，去除干扰和噪声，才能进行更好的数字化分析。

在这里，形态学处理技术常常用于去除图像中的噪声和干扰，使神经网络更准确地识别图像的内容。

图像处理技术中的形态学变换算法解析

图像处理技术中的形态学变换算法解析形态学变换是数字图像处理领域中的一种重要技术，它通过基于图像的形状和结构的操作，来改变图像的特征。

形态学变换算法主要用于图像的分割、去噪、边缘检测和形状识别等应用，被广泛应用于医学图像分析、机器视觉和计算机图形学等领域。

形态学变换算法的核心思想是基于结构元素（也称为模板或掩膜）对图像进行操作。

结构元素是一个小尺寸的图像，可以是任意形状的像素矩阵。

通过对结构元素的移动和与图像的局部区域进行逻辑运算，可以改变图像的形状和特征。

最基本的形态学变换算法包括膨胀（dilation）和腐蚀（erosion）算法。

膨胀算法通过在图像上滑动结构元素，若结构元素与图像的某一像素位置有重叠部分，就将该位置的像素值设置为1（或增加像素的灰度值），否则保持原来的像素值不变。

膨胀操作可以使图像中的物体变得更大，边缘变得更加粗糙，并能够填充物体的空洞。

腐蚀算法与膨胀算法相反，它将结构元素与图像进行逻辑运算，只有当结构元素完全包含在图像的某一像素位置上时，才将该位置的像素值设置为1，否则将其设置为0（或减小像素的灰度值）。

腐蚀算法可以使图像中的物体变得更小，边缘变得更加平滑，并能够消除图像中的细小噪点。

除了膨胀和腐蚀算法外，形态学变换还包括开运算（opening）和闭运算（closing）等复合操作。

开运算是指先对图像进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，常用于去噪和分割图像中的物体。

闭运算是指先对图像进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，常用于填充物体的空洞和连接断裂的物体。

除了基本的形态学变换算法，还有一些扩展的形态学变换算法在实际应用中得到了广泛的应用。

其中，顶帽变换（top hat transform）通过对原始图像与开运算结果之间的差值进行操作来突出图像中的高亮物体。

底帽变换（bottom hat transform）通过对闭运算结果与原始图像之间的差值进行操作来突出图像中的低亮物体。

梯度变换（gradient transform）则是通过对原始图像进行膨胀和腐蚀操作，并计算两者之间的差值，来突出图像中的边缘。

第11章-形态学图像处理

3、集合的反射和平移 (1) 集合的反射由集合A中所有元素相对于原点的反射元素组成的集合称为集合A的反射，记为 A 。
ˆ = z|z=-a,a A A
其中，z表示集合A中的元素a对应的反射元素。
集合的反射图示
3、集合的反射和平移
(2) 集合的平移
由集合B中所有元素平移z=(z1，z2)后组成的元素集合称为集合B的平移，记为 B 。【勘误】 z
(a）目标图像A
1
2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1
2 1 1 2 2 2
1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1
1 1 1 1 0 0
(c）S对A的膨胀结果
(d) S对(c) 腐蚀结果
11.2.4 闭运算
实例：
电路板二值图像
进行闭运算的结果图像
电路板二值图像闭运算实例
开运算与闭运算的对偶性
1
1
2
0
பைடு நூலகம்
(a)目标图像
1 1 1 1 1 1 1 1
A
(b)结构元素S
1
(c）膨胀 A S
1 1 1 1
(d)腐蚀 AS
1 1 1 1 1
1 1
1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
1
1 1
1
1 1 1 1
2
1 1 1
2
1
2 2
1
1 1 1 1
1
1 1 1 1
1
1 1 1 1 1 1 1
结构元素S对目标图像A的闭运算定义为：
A S = A S S
闭运算的作用：同样可以使轮廓变得平滑；与开运算相反的，通常能够弥合狭窄的间断，消除小

数字图像处理- 形态学处理

Pavlidis细化算法

Rosenfeld细化算法

三种细化算法，在程序中直接运算，并根据运算结果来判定是否可以删除具体的像素，它们之间的差别在于不同算法的判定条件是不同的。
数字图像处理
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1）内部点不能删除；
2）孤立点不能删除； பைடு நூலகம்）直线端点不能删除；

1）将条形区域变成一条薄线； 2）薄线应该位于原条形区域的中心； 3）薄线应该保持原图像的拓扑特性。

数字图像处理
18
根据是否使用迭代运算，可以将细化算法分成
两类，一是迭代算法，二是非迭代算法。

迭代算法，就是重复删除图像边缘中满足一定条件的像素，以最终得到单像素宽的骨架。

对于迭代算法，又可以根据其检查像素的方式分成串行算法和并行算法。所谓串行算法，即为是否删除像素在每次迭代的执行中是固定顺序的，它不仅取决于前次迭代的结果，而且也取决于本次迭代中已处理过像素点分布的情况。对于并行算法，像素点删除与否与像素值在图像中的顺序无关，仅取决于前次迭代的结果。
相关。

常用的距离尺度有棋盘距离、曼哈顿距离、欧拉距离。
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棋盘距离
曼哈顿距离
欧拉距离
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对于距离变换可以进行如下的理解，
就是首先将二值图像的前景像素区域想象为是由某些均匀缓慢易燃物质组成，然后考虑对前景像素区域中的所有边界像素进行同时燃烧，并且将火一直燃烧至前景像素区域最内部。

如果对区域内部的所有像素进行标记，所标记的内容为从火开始燃烧直到当前像素被烧到的时间，那么就得到了二值图像距离变换的有效计算。一种直观但是效率极其低下的方式就是使用一个合适的结构元素对图像进行多次连续的腐蚀操作，直至图像中所有的前景像素被腐蚀掉。

数字图像处理中的形态学运算

数字图像处理中的形态学运算数字图像处理是将数字化的图像进行计算机处理，得到具有特定目标的图像。

图像处理的基本操作包括获取，存储，处理和输出图像。

形态学运算作为重要的数字图像处理操作之一，在形状分析，边缘检测，形态分割等方面有广泛的应用。

本文将详细介绍数字图像处理中的形态学运算。

形态学运算的定义形态学运算是用来描绘和描述图像中形状及其集合的一种方法。

在数字图像处理中，形态学运算主要是针对二值化图像进行的。

其思想主要来自于人类视觉系统对视觉图像的处理。

形态学运算基于几何变换来改变图像形状，其中两个最基本的操作是膨胀和腐蚀。

通过这些操作，可以有效地改变二值图像的形状和结构，以便更好地实现后续的图像处理。

形态学运算的基本操作二值图像是数字图像处理的基础，它只包含黑色和白色两种像素值。

形态学运算在二值图像处理中有着广泛的应用。

其中，最基本的操作是膨胀和腐蚀。

1. 腐蚀运算：腐蚀运算可以使二值图像中较细小的物体或小的空洞消失，从而改变图像的形态。

腐蚀的原理是在图像的每个像素上取邻域内的最小值，并将结果作为原像素的新值。

这样可以使图像中的较小的物体减小尺寸，或将相邻的物体连接在一起。

腐蚀操作对于去除噪声，分割图像等方面都有着重要的作用。

2. 膨胀运算：膨胀运算可以使二值图像中的目标变得更加清晰，从而改变图像的形态。

膨胀的原理是在图像的每个像素上取邻域内的最大值，并将结果作为原像素的新值。

这样可以使物体变大或者连接相邻的物体。

膨胀操作对于填补空洞、装配物融合等方面也有着重要的作用。

3. 开运算：开运算是先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作。

开运算可以消除小的物体、噪声和空洞，同时保留大物体的轮廓。

开运算对于减小器官、肿瘤分割等方面都有着重要的作用。

4. 闭运算：闭运算是先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作。

闭运算可以填补小的空洞和连接裂缝，同时平滑图像的轮廓。

闭运算对于血管探测和肺部分割等方面都有着重要的作用。

形态学运算的实际应用形态学运算在数字图像处理中有着广泛的应用。

DigitalImage012数字图像分析形态学处理

膨胀
总结词
膨胀是一种将图像中相邻像素合并的操作。
详细描述
膨胀操作能够增加图像中对象的面积，将相邻的像素合并成一个像素。它通过将像素与其邻域像素进行比较，并将较暗的像素替换为前景色来实现。膨胀操作常用于填补对象内部的空洞和连接断开的对象。
开运算和闭运算
总结词
开运算和闭运算是基于腐蚀和膨胀的复合操作，分别用于去除较小对象和填充较小对象。
简化
形态学处理能够简化图像的复杂性，将复杂的图像转化为更简单的形式，便于分析和理解。
边缘检测
形态学处理能够有效地检测出图像中的边缘，这对于图像识别和
特征提取等任务非常重要。
缺点
计算量大
细节丢失
形态学处理需要进行大量的计算，对于大规模的图像数据，处理速度可能会比较慢。
由于形态学处理会对图像进行简化或滤波，因此可能会丢失一些细节信息。
数字图像分析形态学处理
• 引言 • 数字图像处理基础 • 形态学处理基本操作 • 形态学处理的典型应用 • 形态学处理的实现方法 • 形态学处理的优缺点 • 未来展望与研究方向
01
引言
主题简介
数字图像分析形态学处理是一种基于数学形态学的图像处理方法，用于分析和处理图像中的形状和结构。
它通过使用特定的运算和算法，对图像进行膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等形态学变换，以达到改善图像质量、提取特征和识别目标等目的。
多尺度分析
未来形态学处理将进一步探索多尺度分析方法，以更好地理解和描述图像在不同尺度上的特征和结构。
深度学习与形态学结合
结合深度学习的方法，将形态学处理与深度学习算法相结合，进一步提高图像分析的智能化水平。
在其他领域的应用拓展

膨胀运算和腐蚀运算

膨胀运算和腐蚀运算
膨胀运算和腐蚀运算是数字图像处理中常用的形态学图像处理技术。

它们是基于图像的形状和结构特征来操作，能够在图像中识别和增强物体的形态。

下面是膨胀运算和腐蚀运算的简要解释：
1. 膨胀运算是对图像进行扩张和增大的一种操作。

它的基本思想是利用一个结构元素在图像中滑动，当结构元素与原始图像上的像素重合时，取结构元素内最大的像素值作为该像素点的新像素值。

因此，膨胀运算可以使目标物体变得更加坚定、更加圆滑，同时可以去除孔洞和内部噪声，使物体形态更加清晰明了。

2. 腐蚀运算是一种对图像进行收缩和缩小的操作。

它的基本思想是利用结构元素在图像上滑动，当结构元素完全覆盖要处理的像素时，取结构元素内最小的像素值作为该像素点的新像素值。

因此，腐蚀运算可以使物体边缘变得更加精细和明显，同时可以消除细节和孤立的小物体，使边缘和形态更加清晰和明了。

总的来说，膨胀和腐蚀是图像处理中常用的两种基本形态学操作，常常配合使用，以达到更好的图像增强、物体分割、形态分析等目的。

1/ 1。

数字图像处理形态学

可编辑ppt
10
形态学操作是由一组形态学代数运算子组成的，它的基本运算有4个：
膨胀（或扩张）- Dilating 腐蚀（或侵蚀）- Eroding 开启（开运算）- Opening 闭合（闭运算）- Closing
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11
腐蚀
把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我们记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B 腐蚀的结果。用公式表示为：
形态学的数学基础和所用语言是集合论
它具有完备的数学基础，这为形态学用于图像分析和处理、形态滤波器的特性分析和系统设计奠定了坚实的基础
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5
1. 元素（element）
设有一幅图象X，若点a在X的区域以内，则称a为X的元素，记作a∈X
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6
2．结构元素（structure element）
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25
设有两幅图象B，X。若X是被处理的对象，而B是用来处理X的，则称B为结构元素，又被形象地称做刷子。结构元素通常都是一些比较小的图象。
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7
3. B包含于X（included in）设有两幅图象B，X。对于B中所有的元
素bi，都有bi∈X，则称B包含于X，记作
BX
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8
开运算：蓝色
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17
形态学用于灰度图像边缘检测处理
原始遥感图像
形传传态统统学soL灰baep度lla算边ce子缘算结检子果测结结果果
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18
消除城市地图中道路上的文字噪声
地图的原图
形态梯度效果图
梯度消除文字效果图
可编辑ppt

(数字图像处理)第八章图像形态学运算

缺点
对参数敏感
形态学运算的效果很大程度上取决于所选择的参数，如结构元素的大小、形状和方向等，参数选择不当可能导致处理效果不佳。
对大图像处理效率较低
对于大规模的图像，形态学运算可能需要较长时间来计算，影响处理效率。
可能改变原始信息
形态学运算可能会改变图像中的原始信息，如细小的细节或纹理，这在使用形态学运算进行图像增强时需要注意。
击中击不中变换
总结词
击中击不中变换是一种基于形态学运算的逻辑运算，通过判断结构元素是否能够击中或击不中图像中的对象来确定输出结果。
详细描述
击中击不中变换通过比较结构元素与图像中的对象是否匹配来确定输出结果。如果结构元素能够击中图像中的对象，则输出为1，否则输出为0。击中击不中变换在检测图像中的边缘、识别特定形状等方面具有广泛应用。
应用前景
医学影像分析
形态学运算在医学影像分析中具有广泛应用，如病灶检测、组织分割等。
遥感图像处理
在遥感图像处理中，形态学运算可用于提取地形地貌特征、监测土地利用变化等。
计算机视觉
在计算机视觉领域，形态学运算可用于目标检测、跟踪和识别等任务。
THANK YOU
感谢聆听
02
03
04
简化图像处理流程
形态学运算能够直接对图像进行操作，无需进行复杂的预处理或后处理，简化了图像处理的流程。
增强图像特征
形态学运算能够突出图像中的形状、边缘和纹理等特征，有助于后续的特征提取和识别。
抑制噪声
形态学运算能够有效地去除图像中的噪声，提高图像的清晰度和质量。
实现简单
形态学运算算法相对简单，易于实现，降低了计算复杂度和时间成本。

精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章数字图像

j 1
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图（Bitmap），位图也称为栅格图像。矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计算机图形学)
➢ 优点：一是它的文件数据量很小，因为存储的是其数学公式；其二是图像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像放大或缩小了多少次，图像总是以显示设备允许的最大清晰度显示。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换，可实现对彩色图像的增强处理，改善其视觉效果，为进一步处理奠定基础。基本变换
➢ 颜色变换模型为：g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中：f ( x , y )是彩色输入图像，其值为一般为向量； g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像，与 f(x,y)同维； T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作有多种方式；
2.4 图像文件格式数字图像有多种存储格式，每种格式一般由不同的软件公司开发所支持。文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面，目录，它们的作用类似于文件头，通过文件头我们可读取图像数据。文件头的内容由该图像文件的公司决定，一般包括文件类型、文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容，还有压缩方式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关，它表示人的感官对不同颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等， ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度，纯光谱色是完合饱和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就会鲜艳，反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity)：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色信息无关； (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。