数学形态学在图像分割中的应用研究
数学形态学在海洋浮游植物显微图像处理中的应用
图 １ 数学形态学的处理方法
Ｆｉ １ Ｔｈｅ ｐ ｏ ｅｓｎ ｔ ｇ． ｒ ｃ ｓｉｇ ｍｅｈｏｄ ｏ ａ ｅ ｔ ａ ｆｍ ｔ ｍａｉ ｌｍｏｒ ｏｌｇｙ ｈ ｃ ｐｈ ｏ
是对每一个 （ ） 坐标赋以的灰度值 函数． ， ） ， 腐蚀运算 相 当于在 结 构单 元定 义 的邻 域 内选 择 了 ｆ—ｂ的最 小 值 ， 每一点上 的腐 蚀值是 在跨度 为 ｂ 区间 内 在 的 与 ｂ 之差 的最小值 ． 学形 态学 中的腐 蚀运 算 具有 收缩 图 数 像 目标 的作用 ， 适 当 的结 构 单 位可 以将两 个或 多 通过 个 比较 接近 ， 不易 分辨 的 图像 目标 朝灰 度 变小 的方 向 收缩 ， 目标分离 ， 使 便于轮廓的提取 ． ｊ图像膨胀是 图 像腐蚀的对偶运算 ， 可以通过对补集的腐蚀来定义． 相 当于在结构单元定义的邻域 中选择 ＋ 的最大值 ， ｂ 在 每 一点上 的膨胀值是 在跨 度为 ６ 区 间内与 ６ 和 的 的 之 最大值． 膨胀运算可以将 目标物体接触的所有背景点 合 并到物体 中 ， 目标增 大 、 使 边界延 伸 、 空洞缩小 ． １ １ ２ 开运算 和闭运算 ．． 假设 为输人图像， Ｂ为结构元素 ， 利用 Ｂ对
关键 词 ： 数学形态学 ； 图像形态学 ； 二值 灰度图像形态学 ； 海洋浮游植物
中图分类号 ： ４． Ｑ ９９２
文 献标识码 ： Ａ
文章 编号 ： ３－ ７ （０８ ￥－ ４ － ０ ８ ４９ ２０ ）２ ２２ ４ ０ ０ ０ ４
海洋 浮游植物是 海洋 生态 系统 中 的最 主要初级 生
产者 ， 也是海 洋 生 物 资源 的重 要 组 成 部 分 ， 有 种 类 具 多 、 量大 、 数 繁殖快 等 特点 ， 海 洋生 态 系统 的 物质 循 在 环 和能量 流动 中起 着极 其 重 要 的作 用． 海 洋 浮游 植 对
1.高等数学在计算机方面的应用
高等数学在数据建模
Application of Further Mathematics in Computer:
2023/7/10
目录
01 02 03
1. 图像滤波：高等数学中的卷积运算在图像处理中被广泛应用于滤波操作。通过使用卷积 核对图像进行卷积运算，可以实现平滑、锐化、边缘检测等一系列图像滤波操作，从而改 善图像质量、增强图像细节和特征。
形态学图像处理
1. 数学形态学在图像处理中的应用：包括形态学梯度、开闭运算、膨胀和腐 蚀等基本操作，用于图像分割、边缘检测、形状分析等方面。通过对图像的 形态学变换，可以更好地提取图像的关键特征，如轮廓、纹理等。
2. 数学形态学滤波器在图像去噪中的应用：借助形态学开操作，可以有效地 去除图像中的噪声，如椒盐噪声、斑点噪声等。形态学滤波器通过区分信号 和噪声的大小和形态，实现对图像进行去噪的目的，保持图像细节的同时降 低噪声的影响。
Read 割
1. 基于数学模型的边缘检测算法：介绍基于数学模型的边缘检测算法，如Sobel、Canny等，它们利用数学方法对图像中的边缘进行检测和提取，为图像分 割提供了基础。 2. 图像分割中的数学理论：探讨图像分割中使用的数学理论和方法，如阈值分割、区域生长、聚类等。这些方法通过数学建模和计算机算法实现图像中不 同区域的划分，为后续图像分析和处理提供了基础。 3. 数学优化算法在图像分割中的应用：介绍数学优化算法在图像分割中的应用，如基于变分模型的图像分割、基于最小割的图像分割等。这些优化算法通 过建立合适的目标函数和约束条件，能够有效地实现图像的自动分割和提取，为计算机视觉和图像处理领域带来了重要的突破。
遥感实验三(图像分割)2010
卷积滤波
卷积（Convolutions）滤波是通过消除特定的空间频率来使图像增强，根据增强类型（低频、中频和高频）不同可分为低通滤波、带通滤波和高通滤波。此外还可以增强图像某些方向特征的方向滤波等。它们的核心部分是卷积核。ENVI提供很多卷积核，包括高通滤波（High Pass）、低通滤波（Low Pass）、拉普拉斯算子（Laplacian）、方向滤波（Directional）、高斯高通滤波（Gaussian High Pass）、高斯低通滤波（Gaussian Low Pass）、中值滤波（Median）、Sobel、Roberts，还可以自定义卷积核。具体操作如下：
下面对ENVI中各种滤波作一个简单的说明，如表5.1。
表5.1 各种滤波说明
滤波
说明
高通滤波器（High Pass）
高通滤波在保持图像高频信息的同时，消除了图像中的低频成分。它可以用来增强纹理、边缘等信息。高通滤波通过运用一个具有高中心值的变换核来完成（周围通常是负值权重）。ENVI默认的高通滤波器使用3×3的变换核（中心值为“8”，周围像元值为“-1”），高通滤波卷积核的维数必须是奇数。
二、实验内容
（1）利用直方图进行图像分割
实验步骤：1、打开实验图像（地物与直方图DSCF0153.JPG）并显示图像直方图
2、在直方图窗口，移动RGB拉伸的最小值分别为150,160,150，并分别应用，查看拉伸后的图像。
原图：
最小值150的拉伸：
最小值160的拉伸：
去除天空的操作：（菜单—basictools—bandmath）
3)Editable Kernel
卷积核中各项的值。在文本框中双击鼠标可以进行编辑，选择File->Save Kernel或者Restore Kernel，可以把卷积核保存为文件（.ker）或者打开一个卷积核文件。
图像分割常用算法优缺点探析
图像分割常用算法优缺点探析摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。
本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。
关键词图像分割算法综述一、引言图像分割决定了图像分析的最终成败。
有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。
目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。
多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。
二、几种常用的图像分割算法及其优缺点(一)大津阈值分割法。
由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。
它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。
该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。
它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。
由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。
该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。
同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方图得到的阈值并不能使图像分割得到满意的结果,虽在一定程度上可以消除噪声的影响,但该方法计算量相当大,难以应用到实时系统。
(二)基于边缘检测的分割算法。
数学形态学及其应用
数学形态学及其应用数学形态学及其应用数学形态学是一种数学方法和理论，最早由法国数学家乌戈尔·乔尔丹（Ugo Cerletti）在20世纪60年代提出。
它基于拓扑学、代数学和概率论等学科的基本原理，研究对象是图像和信号等离散数据的形状和结构，并利用数学统计的方法对它们进行分析和处理。
随着计算机技术的发展和应用需求的增加，数学形态学已经成为图像处理、模式识别和计算机视觉等领域中的重要工具。
数学形态学的基本概念包括结构元素、腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
结构元素是一个小的图像或信号，用来描述和刻画对象的特征。
腐蚀和膨胀是两种基本的形态学操作，它们可以对图像或信号进行形状的变化和结构的调整。
开运算和闭运算是由腐蚀和膨胀组合而成的操作，用来改善图像的质量和特征。
在数学形态学的基础上，还发展了很多衍生的操作和算法，如基本重建、灰度形态学和形态学滤波等。
数学形态学在图像处理中的应用非常广泛。
例如，在图像分割中，可以利用数学形态学的方法提取目标的边界和内部结构；在图像增强中，可以利用形态学处理方法去除图像中的噪声和不规则部分；在模式识别中，可以利用形态学算法提取和描述对象的特征；在计算机视觉中，可以利用形态学方法实现图像的匹配和配准等等。
数学形态学的应用不仅仅局限在图像领域，它还可以应用于信号处理、文本分析、医学影像等其他领域。
以图像分割为例，数学形态学可以通过结构元素的逐步腐蚀或膨胀操作来准确地提取目标的轮廓。
首先，选择合适的结构元素，使其大小和形状适应目标的尺寸和形态特征。
然后，通过不断的腐蚀操作，可以逐渐消除目标周围的无关细节，最终得到目标的边界。
类似地，通过不断的膨胀操作，可以填补和连接目标内部的空洞，并得到目标的内部结构。
通过这种方式，数学形态学可以实现对复杂图像的准确分割，为图像识别和分析提供了可靠的基础。
总之，数学形态学是一种重要的数学方法和理论，它在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域中具有广泛的应用和深远的意义。
图像分割综述
摘要图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。
在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。
在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结，本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。
关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫AbstractImage segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields.Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article.This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized.Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。
扩展数学形态学边缘提取在CT图像的应用
形状 以达到 对 图像 分析 和 识 别 的 目的 ． 文在 论 述 运 算 ，指 对 图像 的补 集进 行 腐蚀 ，即起 到扩 大图像 本 形 其有 关原 理和 方 法的 基础 上 ，提 出 了一 种扩展 的数 的作 用． 态 学开 运 算 用 同一 个 结构 元 素 对 图像 先 学形 态 学运算 方 法来 对ＣＴ图像 进行 边缘 提取 ． 方 腐 蚀 再 膨 胀 ，能 够去 除 孤 立 的 小点 、毛刺 和 小桥 ． 该 法不仅 能 有效 地提 取 图像 边缘 ，还 具 有很 好 的抗 噪 而形 态 学闭运 算 则是使 用结构 元 素 对 图像 先 膨胀再
Ｆ・ ＝ Ｆ Ｂ ｅＢ Ｂ （ｅ ） （ ４ ）
行 准确有 效 的边缘提 取就 具有 重要 的 意义．
边缘提 取 是 实现 图像 分 割 的 声等 干扰 因素影 响较 大 ，往往 在
其 中 ，腐 蚀 表 示 用结 构 元 素 Ｂ 图像 Ｆ 行 探 对 进
×３ 的方 形 结构 元素 ，也 可根 据 数 学演绎 的严谨 性 ，又要 求具备 与 实践 密切 相 关 的 常 ，可 选取 ３ 或５Ｘ５ 要 求及 经验 选取 不 同的结 构元 素． 实验技 术 与计算技 术 ．
２扩展数学形态学运算
数 学 形 态 学边 缘 检 测 算 子 选 取 合 适 的 结 构元
具 ．它摒 弃 了传 统 的数 值 建模 及 分 析 的观 点 ，从 集 素 ．根 据形 态学 的基本 原理 如 膨胀 、腐蚀 、形 态开 合 的 角度 来刻 画和 分析 图像 ，是一 门以集合 论 的 方 运 算 、形 态 闭运 算 以及 它们 的综合 运 算 ，得到 清晰
能 力．
腐 蚀 ，能 填 平 小湖和 弥合 小裂缝 ，形 态学 开和 闭运
形态学的原理以及应用场景(含源码)
形态学的原理以及应用场景（含源码）转自：摘要：形态学一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支。
用数学形态学（也称图像代数）表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具。
基本思想是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以达到对图像分析和识别的目的。
形态学图像处理的基本运算有：•膨胀和腐蚀（膨胀区域填充，腐蚀分割区域）•开运算和闭运算（开运算去除噪点，闭运算填充内部孔洞）•击中与击不中•顶帽变换，黑帽变换形态学的应用：消除噪声、边界提取、区域填充、连通分量提取、凸壳、细化、粗化等；分割出独立的图像元素，或者图像中相邻的元素；求取图像中明显的极大值区域和极小值区域；求取图像梯度在讲各种形态学操作之前，先来看看结构元素：膨胀和腐蚀操作的核心内容是结构元素。
（后面的开闭运算等重要的也是结构元素的设计，一个合适的结构元素的设计可以带来很好的处理效果OpenCV里面的API介绍：Mat kernel = getStructuringElement(int shape,Size ksize，Point anchor）;一，腐蚀和膨胀腐蚀和膨胀是最基本的形态学操作，腐蚀和膨胀都是针对白色部分（高亮部分）而言的。
•膨胀就是使图像中高亮部分扩张，效果图拥有比原图更大的高亮区域（是求局部最大值的操作）•腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域（是求局部最小值的操作）膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能，主要如下：1、消除噪声2、腐蚀分割(isolate)出独立的图像元素，膨胀在图像中连接(join)相邻的元素。
3、寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域4、求出图像的梯度opencv中膨胀/腐蚀API:(两者相同）void dilate/erode( const Mat& src, //输入图像（任意通道的）opencv实现：Mat src1 = imread("D:/opencv练习图片/腐蚀膨胀.png");图片膨胀：图片[图片上传中...(image-e5cbf7-1637738882548-13)]1️⃣ 腐蚀操作的原理就是求局部最小值的操作，并把这个最小值赋值给参考点指定的像素。
基于各向异性扩散的医学图像分割技术研究
摘要论文题目：基于各向异性扩散的医学图像分割技术研究专业：计算机应用技术研究生：吴颖指导教师：陈家新教授摘要图像分割是医学图像处理中的关键技术之一，也是三维重建、定量分析等后续操作的基础，分割的效果直接影响到三维重建的速度和重建后模型的视觉效果。
然而，由于医学图像本身的模糊性和复杂性，以及医学影像设备（如CT、MRI等）成像技术上的特点，使得医学图像存在一定的噪声，图像中目标物体部分边缘也有可能局部不清晰，这导致医学图像分割成为一个经典的难题。
本文从图像滤波的角度入手，结合医学图像分割方法，设计出了相应的改进算法。
首先，由于各向异性扩散算法是一种选择性的非线性滤波算法，根据图像内容的不同而采取不同的平滑方式，但是它对医学图像的细节边缘特征保持效果不太理想。
针对这一问题，本文提出一种基于形态学的各向异性扩散滤波算法。
设计了一种自适应加权的多尺度形态滤波来改进扩散系数，并引入K值估计法，从而达到去除噪声和增强边缘的双重效果；同时采用一个简单实用的迭代终止准则，避免了迭代次数的设定。
其次，分水岭算法是一种应用广泛的图像分割算法，它可以快速、准确地获取图像的边缘，但易受噪声和量化误差的影响，导致过分割现象。
本文采用上述改进后的各向异性扩散算法对原始图像进行预处理，并引入多尺度的形态梯度图像作为分水岭变换的参考图像，来突出图像中物体的边界轮廓，平滑具有均匀亮度的区域，同时定义一个基于边界平均灰度和面积的区域合并准则，对分割后的区域进一步合并。
最后，通过实验对上述算法进行了验证，并与已有算法进行对比分析。
实验结果表明：改进后的各向异性扩散滤波算法，在提高信噪比的同时又可保留重要的微细结构，可以较好地满足医学图像的使用要求；本文改进的分水岭分割算法能有效抑制过分割，同时具有较强的抗噪声性能，得到的分割结果满足医学图像建模的需要。
关键词：图像分割，数学形态学，各向异性扩散，分水岭算法河南科技大学硕士学位论文论文类型：应用研究摘要Subject: Research on Medical Image Segmentation Based on Anisotropic DiffusionSpecialty: Computer Applications TechnologyName: WU YingSupervisor: Professor CHEN Jia-xinABSTRACTMedical image segmentation is a crucial step in image processing, and then, which is the precondition of 3D reconstruction and quantify analysis. With the development of medical imaging, image segmentation takes more important role in medical application. Medical image has the complexity and diversity, as well as the characteristic of imaging technology of medical image equipment, which make it being some noise and logical blurring of edges and details. So it becomes classical problem in medical image process and analysis.Firstly, our methods are developed on the image filtering, combining anisotropic diffusion and image segmentation algorithms, two improved algorithms are designed. The improved anisotropic diffusion filtering algorithm is proposed according to the disadvantages of Perona-Malik model. The novel diffusion model is established based on morphological diffusion coefficient, which adopts multi-scale morphological filter with auto-adapted determinations weights. The improved scheme has superiority capability over the PM scheme. Also an iteration stopping criterion is adopted to avoid computing the times.Secondly, the watershed is a kind of mathematical morphologic image segmentation. It get the precise edge which is continues, closing and single-pixel. The main disadvantage of watershed transform is the over-segmentation due to its sensitive to noise. A novel medical image segmentation algorithm based on anisotropic diffusion filtering using watershed transformation is proposed. Getting the input image through adaptive anisotropic diffusion filter, and then, a multi-scale morphological grads image is obtained as the input of watershed algorithm. At the same time, judging rules are defined based on the average edge gray and area of segmentation region, which are used for region-merging.Lastly, the dissertation has realized the two algorithms with MATLAB. We use a lot of models to validate and analyze them and to compare with the existed algorithm河南科技大学硕士学位论文results, which prove the improved algorithms are available. It has been shown from the experiments that the first method can improve SNR, and at the same time it can retain important details structure, as well as, the improved watershed algorithm is very simple, and can restrain the over-segmentation phenomena effectively, so can obtain good segmentation results.KEY WORDS: Image Segmentation, Mathematical Morphologic, Anisotropic Diffusion, Watershed AlgorithmDissertation Type: Research on Application缩略语词汇表缩略语词汇表CT - Computerized Tomography 计算机断层扫描成像MRI - Magnetic Resonance Imaging 磁共振成像2D - Two Dimensional 二维3D - Three Dimensional 三维PDE - Partial Differential Equation 偏微分方程SNR - Signal to Noise 信噪比PSNR - Peak Signal-to-Noise Ratio 峰值信噪比MSE - Mean Standard Error 均方误差EPI - Edge Preserve Index 边缘保持指数第1章绪论第1章绪论1.1 课题背景和研究意义近年来，随着计算机及其相关技术的迅速发展及图形图像技术的日渐成熟，并逐渐渗入到医学领域中，数字医疗的新时代已经到来。
数字图像处理实验报告实验三
代码：
I=imread('lines.png');
F=rgb2gray(I);
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
thread=130/255;
subplot(2,2,2);
imhist(F);
图5-2 添上一层（漆）
3.开运算open：
4.闭close：
5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换)
条件严格的模板匹配
模板由两部分组成。 ：物体， ：背景。
图5-3 击不中变换示意图
性质：
（1） 时，
（2）
6.细化/粗化
(1)细化（Thin）
去掉满足匹配条件的点。
图5-4 细化示意图
se = strel('ball',5,5);
I2 = imerode(I,se);
imshow(I), title('Original')
figure, imshow(I2), title('Eroded')
Matlab用imopen函数实现图像开运算。用法为:
imopen(I,se);
I为图像源，se为结构元素
构造一个中心具有菱形结构的结构元素，R为跟中心点的距离
SE = strel('rectangle',MN)
构造一个矩形的结构元素,MN可写在[3 4]，表示3行4列
SE = strel('square',W)
构造一个正方形的矩阵。
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 Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ ；
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 ｓ ｏ ． ｂ ｅ ｌ 算子、 Ｐ ｒ ｅ ｗ ｉ ｔ ｔ 算 子、 Ｒ ｏ ｂ ｅ ｒ ｔ ｓ算 子 、 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ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、 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ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。
＠
２ ０ １ ３ Ｓ ｃ ｉ ． Ｔ ｅ ｃ ｈ ． Ｅ ｎ ｇ ｒ ｇ ．
数学形态学在作物病害图像预处理中的应用研究
要 ： 以大 田复 杂 背景 下 采集 的小 麦 叶部 病 害 图 像 为 研 究 对 象 ， 为进 一 步 分 析 小 麦病 害类 别 及 程 度 ， 针 对 小
麦 叶 片 的几 何形 状 特 点 ， 设计 了一 种基 于数 学 形态 学 的 小麦 叶部 图像 预 处 理 方 法 。该 方 法 首先 采 用 相 位 一 致 性
２ ０ １ ３年 ８月
农 机 化 研 究
第 ８期
数 学 形 态 学 在 作 物 病 害 图 像 预 处 理 中 的 应 用 研 究
刘 立 波 ，赵 春 江 ，吴 华 瑞 ，高荣 华
（ １ ． 北 京 农 业 信息 技 术研 究 中心 ，北 京 摘 １ ０ ０ ０ ９ ７；２ ． 宁夏 大 学 数 学 计 算机 学 院 ，银 川 ７ ５ ０ ０ ２ １）
小、 形状和位置各不相 同， 毫无规 律 ， 因此很难 选择出
通 用 的结 构 元 素 。然 而 ， 运算过程 中 ， 小 麦 叶 片 的边
形态变化大等特 点。为了对作物病 害进行早 期预防 和诊治 ， 病害的自动识别成为热点研究 内容 之一 。当 作物发生病害时， 通常会导致叶片上病斑 的颜色和纹 理表现不一… ， 从而使得采用数字图像处理技术实现 作物病害的 自 动分类和识别成为可能 。 作物病害图像分类识别系统主要包括 图像采集、
（ ４ １ ２ ２ ０ ３ ４） ； 北京市 博士后基金项 目（ ２ ０ １ １ ）； 宁夏 自然科学
基金项 目（ Ｎ Ｚ １ １ ２ ４） ； 宁 夏 大 学 自然 科 学 基 金 项 目
（ Ｎ Ｄ Ｚ Ｒ１ ０ －１ ）
进行特征定位 ， 受图像亮度和对 比度变化 的影响非 常
实验六指导书 图像分割
实验六图像分割一、实验目的利用光谱特征进行遥感图像的分割和分割后处理。
二、实验内容1、利用直方图进行图像分割2、提取指定颜色的对象3、去除图片的背景噪声4、提取厦门市TM遥感影像中的水体信息5、提取线性地物信息6、图像形态学基本方法三、实验条件电脑、ENVI软件。
厦门市TM遥感影像、实验数据四、实验步骤1.利用直方图进行图像分割图像：地物与直方图DSCF0153.JPG打开图像，并显示图像的直方图在直方图窗口，移动RGB拉伸的最小值分别为150，160，150，并分别应用，查看拉伸后的图像。
使用下面的表达式去除天空，其中，b1，b2，b3对应图像的R，G，B通道，b4对应原始图像。
b4*(1-b1 lt 150)* (b2 lt 160) * (b3 lt 150)2.彩色图像的分割（1）提取图像中的兰花关闭所有打开的窗口和文件图像：兰花.jpg要求：将兰花从图像分割出来主要操作：利用直方图，查看当前像素值工具比较兰花在各个通道上的灰度值的差异，确定兰花与周围物体最大的通道或通道的组合。
提示：兰花是蓝色的。
表达式：（b1 gt b2)* (b1 gt b3)，其中b1是蓝通道，b2，b3对应绿和红通道。
（2）去除背景噪声，提取图像中的娃娃关闭所有打开的窗口和文件图像：娃娃.jpg选择“波段“作为直方图数据来源，进行图像拉伸。
思考以下问题①直方图有什么特征？②任意对RGB波段进行拉伸，图像发生了什么变化？③按照如下设置进行图像拉伸，R：154~184,G:8~100,B:0~160,图像发生了什么变化？④如何去除背景中的噪声？步骤：使用float（b1）/ float（b2）对通道R和G进行代数运算，产生图像m1；对于m1图像，使用b1 gt 0.98进行代数运算，产生图像m2；使用原始图像的RGB作为b1（在变量与波段匹配的对话框中，点击按钮Map Variable to input file），使用m2作为b2，进行代数运算b1*b2，产生新的图像m3，按照R，G，B顺序合成显示。
数学形态学的应用几种原理
数学形态学的应用几种原理1. 数学形态学介绍数学形态学是一种数学理论和方法，它广泛应用于图像处理、模式识别、信号处理、计算机视觉等领域。
数学形态学主要关注图像和信号的几何结构及其形状变化，通过对几何形态学性质进行数学建模和分析，在图像处理和特征提取等方面具有广泛的应用价值。
2. 数学形态学的基本原理数学形态学的基本原理主要包括膨胀和腐蚀两个操作，以及它们的组合运算。
下面分别介绍这几种基本原理的应用。
2.1 膨胀操作•膨胀操作是一种图像形态学操作，它可以增大图像的区域和边界。
•膨胀操作可以应用于边缘检测、形态特征提取等方面，通过增大目标区域的形态特征，使得图像中的目标更加明显。
2.2 腐蚀操作•腐蚀操作是一种图像形态学操作，它可以减小图像的区域和边界。
•腐蚀操作可以应用于噪音去除、边缘检测等方面，通过减小目标区域的形态特征，使得图像中的目标更加清晰。
2.3 开运算•开运算是一种腐蚀操作后再进行膨胀操作的组合运算。
•开运算可以应用于去除图像中的小噪点、提取连通区域等方面，通过先腐蚀去除小的干扰区域，再膨胀找回目标区域。
2.4 闭运算•闭运算是一种膨胀操作后再进行腐蚀操作的组合运算。
•闭运算可以应用于填充孔洞、平滑边缘等方面，通过先膨胀填充孔洞，再腐蚀平滑边缘。
3. 数学形态学应用案例3.1 图像分割•数学形态学可以应用于图像分割任务。
•利用膨胀和腐蚀操作的组合，可以通过寻找目标区域的边界，将图像分割为多个连通区域。
3.2 边缘检测•数学形态学可以应用于图像边缘检测。
•利用膨胀和腐蚀操作的组合，可以凸显图像中的边缘结构，从而实现边缘检测的目的。
3.3 特征提取•数学形态学可以应用于图像特征提取。
•利用开运算和闭运算的组合，可以去除图像中的噪音，并提取目标区域的形态特征。
4. 总结数学形态学作为一种重要的图像处理方法，在图像分割、边缘检测和特征提取等方面具有广泛的应用。
通过膨胀和腐蚀操作的组合运算，数学形态学能够提取图像和信号的几何结构和形态特征，为图像处理和模式识别提供了有效的数学工具。
数学形态学及其在图像分析中的应用
第35卷，增刊红外与激光工程2006年10月Im删姐d kcr En西nee曲g oc t．2006 V01．35Suppl e眦m数学形态学及其在图像分析中的应用陈爱军(东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨150040)摘要：数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科，已得到人们的广泛关注，并应用于图像处理的许多方面，如噪声抑制、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建等。
首先介绍了几种基本的数学形态学算子及其特点，然后介绍了星体分布统计和粒子分析两个运用数学形态学进行图像分析的具体例子，给出了具体实现步骤，并通过编程得到了实验结果。
最后对全文进行了总结。
关键词：数学形态学；图像分析；高帽变换；低帽变换；粒子分析中圈分类号：T P391文l畎标识码：A文章编号：1007—2276(2006)增D．0465．04M at hem at i cal m or phol ogy锄d i t s appl i c at i on i n i m age锄al ys i s、C胍N础-j吼(C oⅡ端c of M∞hi nt：fy彻d El∞缸锄i c勘嚼∞cri ng，N or m e私t F伽e s缸y U ni vc珏自啊II{Ⅲn150040。
a血a)A bst r a ct：M am em a t i ca l m o印hol ogy i s a r i si ng蚰bj ect，w l l ich has舭t ed m or e加d m or e a ne nt i on．It h船be en apphe d i n m any a spec t s of i m a ge proce s si Il g，such as noi s e r esm l i Il i ng，fea t ure e xt r ac t i on，e dge de t e ct i on，i I I l age se gI Il ent a t i on，shape r e cogI l i t i on，t ext ur e al l al ysi s，i111age re st O r at i on and r e st nl c t i on．Fi r sⅡy，s eV e r a l baL s i c oper at o r s of m a m e m a t i c al m o平hol ogy ar e pr es ent ed．T hen，t、Ⅳo ex锄pl es of s t ar di s t ri but i ng aI l al ys i s锄d pani cl e aI l al ys i s a r e i n廿l m uced t o s how how t o pr oces s i m ages us i ng m a t hem撕ca l m or ph0109y．T he i m pl e m e nt pr oces s i s des cri bed i nd砌1aJl d t tl e s i m ul at i onexper i m ent s a r e obt ai ned by pm磬韧疵ng．w or ds：M at hem at i cal m oI phol ogy：hI强ge锄al ysi s；Top—hat仃ansf om；B0t-hat咖s fo皿；K eyP a r t i cl c aI l al ys i sO引育数学形态学(m a t hem at i c al m o叩hol ogy)诞生于1964年，最初它只是分析几何形状和结构的数学方法，是建立在数学基础上用集合论方法定量描述几何结构的科学。
图像分割技术在医学图像处理应用论文
图像分割技术在医学图像处理中的应用研究摘要：通过图像分割技术在医学图像处理中的应用研究，深入理解各种分割方法的理论基础、应用价值以及优缺点，着重研究基于变形模型的分割方法在医学图像分割中的应用，研究该方法的优缺点并提出相应的改进算法。
关键词：图像；分割方法中图分类号：tp399 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 (2011) 22-0000-01picture partitions technology application study in the medical science picture processingyang jiaping(wuxi teachers’ college,wuxi 214000,china)abstract:pass a picture partition technique in the medical science picture application study within processing,go deep into to comprehend various theory foundation,applied value and merit and shortcoming that partition a method and emphasize research according to transform the partition method of model partitions in the medical science picture in of application,study the merit and shortcoming of the method and put forward homologous improvement calculate way.keywords:picture;partition a method随着多媒体技术的迅速发展，在现代医学中，医学成像技术已成为其重要分支和不可或缺的诊断、治疗及研究工具。