图像形态学处理
课程: 数字图像处理实验日期: 2012年 5 月日成绩：
实验四图像形态学处理
一．实验目的及要求
1．利用MATLAB研究二值形态学图像处理常用算法；
2．掌握MATLAB形态学图像处理基本操作函数的使用方法；
3．了了解形态学的基本应用。
二、实验原理
数学形态学是一门建立在集论基础上的学科，是几何形态学分析和描述的有力工具。数学形态学可以用来解决抑制噪声、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建、图像压缩等图像处理问题。数学形态学是以形态结构元素为基础对图像进行分析的数学工具。它的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。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特征，并除去不相干的结构。数学形态学的基本运算有4个：膨胀、腐蚀、开启和闭合。它们在二值图像中和灰度图像中各有特点。
二值形态学：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。其形态算子的实质是表达物体或形状的集合与结构元素间的相互作用，结构元素的形状就决定了这种运算所提取的信号的形状信息。形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素，然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算。基本的形态运算是腐蚀和膨胀。
三、实验内容
（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。
1．膨胀与腐蚀(Dilation and Erosion)
(1)对简单二值图像进行膨胀与腐蚀
clear all, close all
BW = zeros(9,10);
BW(4:6,4:7) = 1;
BW
SE = strel('square',3)
BW1 = imdilate(BW,SE)
BW2 = imerode (BW,SE)
figure(1),
subplot(1,2,1), imshow(BW,'notruesize'), title(' Original Image ');
subplot(1,2,2), imshow(BW1,'notruesize'), title(' Dilated Image ');
figure(2),
课程: 数字图像处理实验日期: 2012年 5 月日成绩：
subplot(1,2,1), imshow(BW,'notruesize'), title(' Original Image ');
subplot(1,2,2), imshow(BW2,'notruesize'), title(' Eroded Image ');
(2)对文本图像进行膨胀与腐蚀
clear all, close all
I = imread('text.tif');
SE = [0,1,0;1,1,1;0,1,0]
BW1 = imdilate(I, SE);
BW2 = imerode (I, SE);
figure(1),
subplot(1,2,1), imshow(I,'notruesize'), title(' Original Image ');
subplot(1,2,2), imshow(BW1,'notruesize'), title(' Dilated Image ');
figure(2),
subplot(1,2,1), imshow(I,'notruesize'), title(' Original Image ');
subplot(1,2,2), imshow(BW2,'notruesize') , title(' Eroded Image ');
功能：腐蚀在数学形态学运算中的作用是消除物体边界点。
膨胀是在二值图像中“加长”或“变粗”的操作。
2. 开、闭运算（Open and Close）
clear all, close all
I = imread('nodules1.tif');
bw = ~im2bw(I,graythresh(I));
se = strel('disk',5);
bw2 = imopen(bw,se);
subplot(1,2,1), imshow(bw), title('Thresholded Image')
subplot(1,2,2), imshow(bw2), title('After opening')
bw3 = imclose(bw,se);
figure;
subplot(1,2,1), imshow(bw, 'truesize'), title('Thresholded Image')
subplot(1,2,2), imshow(bw3, 'truesize'), title('After Closing')
说明：
?改变结构元素形状、大小，重做上述实验，比较实验结果，分析结构元素对运算的影响；
?对图像'circlesm.tif'进行开、闭运算，仔细观察两种运算的结果，总结二者的作用。
功能：先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。它具有消除细小物体，在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用。先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。它具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用。
3. 击中/击不中变换（hit-and-miss operation）
clear all, close all
课程: 数字图像处理实验日期: 2012年 5 月日成绩：
bw = [0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 0 0
0 1 1 1 1 0
0 1 1 1 1 0
0 0 1 1 0 0
0 0 1 0 0 0]
interval = [0 -1 -1
1 1 -1
0 1 0]
bw2 = bwhitmiss(bw,interval)
subplot(1,3,1), imshow(bw,'notruesize'), title(' Original Image ');
subplot(1,3,2), imshow(interval, 'truesize'), title(' Interval Image ');
subplot(1,3,3), imshow(bw2,'notruesize') , title('after hit/miss transformation');
功能：击中运算相当于比较严格的模板匹配，它不仅指出被匹配点所对应的满足的性质，即模板的形状，同时也指出这些点不满足的性质，即对周围环境背景的要求。击中/击不中变换可用于保持拓扑结构的形状细化，以及形状识别和定位。
4．细化与骨架抽取
clear all, close all
BW = ~ imread('logo.tif');
BW1 = bwmorph(BW,'thin',Inf);
BW2 = bwmorph(BW,'skel',Inf);
subplot(1,3,1), imshow(BW), title(' Original Image ');
subplot(1,3,2), imshow(BW1), title(' Thinned Image ');
subplot(1,3,3), imshow(BW2), title(' Image skeleton');
%查看bwmorph函数使用说明
help bwmorph
功能：图像细化一般作为一种图像预处理技术出现，目的是提取源图像的骨架，即是将原图像中线条宽度大于1个像素的线条细化成只有一个像素宽，形成“骨架”，形成骨架后能比较容易的分析图像，如提取图像的特征。
（二）用MATLAB二值数学形态学函数编程提取’rice.tif’图像中的物体边界。
四、实验设备
1．PIII以上微机；
2．MATLAB6.5；
五、实验心得体会及意见
在这次试验中，利用MATLAB研究二值形态学图像处理常用算法，掌握MATLAB形态学图像处理基本操作函数的使用方法，以及了解了形态学的基本应用。
数学形态学的基本运算
第二章数学形态学的基本运算 2.1二值腐蚀和膨胀 二值图象是指那些灰度只取两个可能值的图象，这两个灰度值通常取为0和1。习惯上认为取值1的点对应于景物中的点，取值为0的点构成背景。这类图象的集合表示是直接的。考虑所有1值点的集合(即物体)X，则X与图象是一一对应的。我们感兴趣的也恰恰是X集合的性质。 如何对集合X进行分析呢?数学形态学认为，所谓分析，即是对集合进行变换以突出所需要的信息。其采用的是主观“探针”与客观物体相互作用的方法。“探针”也是一个集合，它由我们根据分析的目的来确定。术语上，这个“探针”称为结构元素。选取的结构元素大小及形状不同都会影响图象处理的结果。剩下的问题就是如何选取适当的结构元素以及如何利用结构元素对物体集合进行变换。为此，数学形态学定义了两个最基本的运算，称为腐蚀和膨胀即1。 2.1 .1二值腐蚀运算 腐蚀是表示用某种“探针”(即某种形状的基元或结构元素)对一个图象进行探测，以便找出图象内部可以放下该基元的区域。它是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的物体。腐蚀的实现同样是基于填充结构元素的概念。利用结构元素填充的过程，取决于一个基本的欧氏空间概念—平移。我们用记号A二表示一个集合A沿矢量x平移了一段距离。即: 集合A被B腐蚀，表示为AΘB，其定义为: 其中A称为输入图象，B称为结构元素。AΘB由将B平移x仍包含在A内的所有点x组成。如果将B看作模板，那么，AΘB则由在将模板平移的过程中，所有可以填入A内部的模板的原点组成。根据原点与结构元素的位置关系，腐蚀后的图象大概可以分为两类: (1)如果原点在结构元素的内部，则腐蚀后的图象为输入图象的子集，如图2.1所示。 (2)如果原点在结构元素的外部，那么，腐蚀后的图象则可能不在输入图象的内部，如图2.2所示。 图2.1腐蚀类似于收缩
图像处理基础概念
图像处理基础概念
2.2 图像基本概念 2.2.1 像素与灰度 像素和分辨率在计算机中，有两个大家都熟悉的概念：像素（pixel）和分辨率（resolution）。我们将图像进行采样的单位称为像素，像素是是组成图像的最基本元素，是数字图像显示的基本单位。像素是一个逻辑尺寸单位，比如一台计算机，其屏幕大小为17英寸，可以用800行*1280列个像素（格子）来显示桌面的图像，也可以用768行*1024列来显示桌面图像，不过显示的图像的清晰度会有差别。在计算机编程中，由像素组成的图像也通常叫“位图”或“光栅图像”。而分辨率狭义的是指显示器所能显示的像素的多少，当用户设置桌面分辨率为1280*800时，表示的意思就是在这个屏幕大小的物理尺寸上，显示器所显示的图像由800行*1280列个像素组成；可以看出，在同样大小的物理尺寸上，分辨率越高的图像，其像素所表示的物理尺寸越小，画面也就越精细，整个图像看起来也就越清晰。广义的分辨率是指对一个物体成像数字时化时进行采样的物理尺寸的大小，比如我们嫦娥一号卫星拍摄的月亮的照片，其分辨率是个很大的数（通常称分辨率很低），如几千平方公里，意思是说，在拍摄的月球的照片上，一个像素点相当于月球上几千公里见方。 2.2.2 采样量化 将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。关于这一点，图像包含何种程度的细微的浓淡变化，取决于希望忠实反映图像的程度。 经采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理。将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数，用G表示。灰度级数就代表一幅数字图像的层次。图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。一般来说，G=2g，g就是表示存储图像像素灰度值所需的比特位数。若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级，灰度取值范围一般是0~255的整数，由于用8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常称8 bit 量化。从视觉效果来看，采用大于或等于6比特位量化的灰度图像，视觉上就能令人满意。一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g （bit）。 图2.4 分辨率与图像清晰度图2.5 量化等级与图像清晰度
基于数学形态学的图像噪声处理.
基于数学形态学的图像噪声处理 摘要 本文首先介绍了数学形态学的发展简史及其现状，紧接着详细的阐述了数学形态学在图像处理和分析中的理论基础。并从二值数学形态 学出发着重研究了数学形态学的膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等各种 运算和性质，然后根据已有的运算，接着引入了形态滤波器设计、形态学图像处理的实用算法。由于在图像的获取中存在各种可能的噪声，比 如高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声、均匀噪声以及椒盐等 噪声，由于这些噪声的普遍存在，因此，利用数学形态学的腐蚀、膨胀、开启、闭合设计出了一种比较理想的（闭和开）形态学滤波器，并且用MATLAB语言编写程序，反复的使用这种开闭、闭开来处理图像中存在的噪声，其效果比较满意。 关键词:数学形态学图像处理腐蚀膨胀滤波Studies on Mathematical Morphology for Image Processing ABSTRACT In this paper ,we first introduced the brief history and development of mathematical morphology some general theory of mathematical morphology analysis and many experiment results are https://www.360docs.net/doc/7f6193520.html,ter ,from the aspect of morphology of dual value, special emphasis on various operations and properties including dilation, erosion,open operation and close operation etc.In addition, morphology analysis method of the dual value image is also discussed and the practical and improved operations of the morphological image processing such as electric filter design, marginal pattern testing are introduced. As the image of the acquisition in the range of possible noise, such as Gaussian noise, Rayleigh noise, Gamma noise, Uniform noise Salt and Pepper noise and so on. As the prevalence of such noise, so using mathematical morphology of erosion,dilation, opening, closing designed a more ideal (open and closed morphological filter, And repeated to use opening and closing, closing and opening handle image processing in the noise. It is satisfied with its results.And the simulation results is more satisfactory after the use of MATLAB language programming. Keyword：mathematical morphology image processing erosion dilation
形态学图像处理小结
一．形态学基础知识理解 形态学图像处理基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。 1.膨胀与腐蚀 最基本的形态学操作有二种：膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。膨胀是在二值图像中“加长”和“变粗”的操作。这种方式和变粗的程度由一个结构元素组成的集合来控制。腐蚀是“收缩”或“细化”二值图像中的对象。同样，收缩的方式和程度由一个结构元素控制。腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分。膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀，“领域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。 常用的三种膨胀与腐蚀的组合：开运算、闭运算、击中或击不中变换。（1）开运算和闭运算: A被B的形态学开运算是A被B腐蚀后再用B来膨胀腐蚀结果。其几何解释为：B在A完全匹配的平移的并集。形态学开运算完全删除了不能包含结构元素的对象区域，平滑了对象的轮廓，断开了狭窄的连接，去掉了细小的突出部分；（2）闭运算: A被B的形态学闭运算是先膨胀再腐蚀的结果，其几何解释为：所有不与A重叠的B的平移的并集。形态学闭运算会平滑对象的轮廓，与开运算不同的是，闭运算一般会将狭窄的缺口连接起来形成细长的弯口，并填充比结构元素小的洞。（3）击中击不中变换: 击中与击不中变换先对目标图像进行目标结构元素的腐蚀操作；后对目标图像的对偶进行背景结构元素的腐蚀操作；最后取两次结果的交集。 2.重构 重构是一种涉及到两幅图像和一个结构元素的形态学变换。一幅图像，即标记（marker），是变换的开始点。另一幅图像是掩模（mask），用来约束变换过程。结构元素用于定义连接性。 3.灰度图像形态学 对于灰度图像来说，膨胀和腐蚀是以像素邻域的最大值和最小值来定义的。膨胀和腐蚀可以组合使用，以获得各种效果。例如，从膨胀后的图像中减去腐蚀过的图像可以产生一个“形态学梯度”，可以用来度量图像局部灰度变化。 开运算和闭运算用于形态学平滑。由于开运算可以去除比结构元素更小的明亮细节，闭运算可以去除比结构元素更小的暗色细节，所以它们经常组合在一起用来平滑图像并去除噪声。
数字图像处理的概念教学总结
数字图像处理的概念
二、数字图像处理的概念 1.什么是图像 “图”是物体投射或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。 是客观和主观的结合。 2数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将 物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 –每个像素包括两个属性：位置和灰度。 对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示， 0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。 物理图象及对应 的数字图象 3彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。 –通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。 4什么是数字图像处理 数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理 5对连续图像f（x，y）进行数字化:空间上，图像抽样;幅度上，灰度级量化 x方向，抽样M行 y方向，每行抽样N点
整个图像共抽样M×N个像素点 一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048 6数字图像常用矩阵来表示： f(i,j)=0~255，灰度级为256，设灰度量化为8bit 7 数字图像处理的三个层次 8 图像处理： 对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进行的变换；图像处理是一个从图像到图像的过程。 9图像分析：对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息 以观察者为中心研究客观世界； 图像分析是一个从图像到数据的过程。 10图像理解：研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系；得出对图像内 以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作 （符号运算） N N N N f N f N f N f f f N f f f y x f ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - - - = )1 ,1 ( )1,1 ( )0,1 ( )1 ,1( )1,1( )0,1( )1 ,0( )1,0( )0,0( ) ,( 符号 目标 像素 高层 中层 低层 高 低 抽 象 程 度 数 据 量 操 作 对 象 小 大语 义
图像处理基础知识
网络域名及其管理 【教材分析】 本节课是浙江教育出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》第三章第三节的内容。教材内容分图像的几个基本概念和图像的编辑加工两部分。基本概念有：像素、分辨率、位图和矢量图、颜色、图形与图像、文件格式。其中“像素和分辨率”旨在让学生了解描述数字图像的基本概念；“位图和矢量图，图形和图像”重在要求学生分清这两组概念；“颜色”阐述了用计算机三原色描述和存储数字图像颜色的原理，学生应该学会计算一幅图像的存储空间。“文件格式和图像的编辑加工”旨在让学生了解常见的图像文件格式及简单的图像编辑加工。因此不作为教学的重点。由此可见，本节课内容重在概念原理和技术深层思想的探析，为学生今后进一步学习图像的编辑加工奠定了基础。同时，这部分知识也是对第一章“信息的编码”学习的一个承接，在内容上强化了多媒体信息的编码与二进制编码的对应关系。当然，在这些概念的学习中都体现了“由简单到复杂”这一人类认识事物的基本规律和“逐步细化”这一信息技术解决问题的基本思路，都体现了问题解决与“技术更好地为人服务”的基本思想。 【学情分析】 本节课的学习对象为高一学生。通过第一章的学习，他们已经能够掌握信息的编码及二进制的相关知识。但调查发现，对于具体的图像在计算机市如何表示的，学生还只是有一个大概的了解，知道是用二进制表示的。作为必修课的学习，学生对于信息技术不仅要“知其然”，更重要的是“知其所以然”，也即要理解相关技术原理，技术思想以及研究问题的方法。而理解的目的则是为了更好联系日常生活，更好的的应用。基于上述分析，引领他们探究数字图像的基础知识、训练解决信息技术问题的方法。 【课时安排】一课时 【教学目标】 （一）知识与技能 1.了解像素掌握图像分辨率的概念。 2.掌握数字图像颜色的表示方法及存储空间的大小。 3. 了解位图和矢量图，图像和图形的不同。 4. 了解图像文件的文件格式。 5. 在操作体验的基础上理解像素及颜色的表示。 （二）过程与方法 通过教师讲解、自主探究、讨论交流和操作实践，掌握像素、分辨率、数字图像的颜色的表示方式，进而能够运用这些知识分析、解决现实生活中碰到的实际问题。 （三）情感态度与价值观 结合ps图像的讲解训练，培养灌输学生的法制观念提高学生的网络道德水平。 【教学重点】 分辨率的定义及现实生活中的分辨率的使用；。 【教学难点】 数字图像颜色的表示及存储方法 【教学策略】
基于数学形态学的图像边缘检测方法研究文献综述
文献综述 课题：基于数学形态学的图像边缘检测方法研究 边缘检测是图像分割的核心容，而图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置，对图象的特征测量有重要的影响。图像分割及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。从而边缘检测在图像工程中占有重要的地位和作用。因此对边缘检测的研究一直是图像技术研究中热点，人们对其的关注和研究也是日益深入。 首先，边缘在边界检测、图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。边缘是边界检测的重要基础，也是外形检测的基础。同时，边缘也广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间,基元与基元之间，是图像分割所依赖的重要特征。其次，边缘检测对于物体的识别也是很重要的。第一，人眼通过追踪未知物体的轮廓而扫视一个未知的物体。第二，如果我们能成功地得到图像的边缘，那么图像分析就会大大简化，图像识别就会容易得多。第三，很多图像并没有具体的物体，对这些图像的理解取决于它们的纹理性质，而提取这些纹理性质与边缘检测有极其密切的关系。 理想的边缘检测是能够正确解决边缘的有无、真假、和定向定位。长期以来，人们一直关心这一问题的研究，除了常用的局
部算子及以后在此基础上发展起来的种种改进方法外，又提出了许多新的技术，其中，比较经典的边缘检测算子有 Roberts cross算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子等，近年来又有学者提出了广义模糊算子，形态学边缘算子等。这些边缘检测的方法各有其特点，但同时也都存在着各自的局限性和不足之处。 本次研究正是在已有的算法基础上初步进行改进特别是形 态学边缘算子，以期找到一个更加简单而又实用的算子，相信能对图像处理中的边缘检测方法研究以及应用有一定的参考价值。 一、课题背景和研究意义： 伴随着计算机技术的高速发展，数字图像处理成为了一门新兴学科，并且在生活中的各个领域得以广泛应用。图像边缘检测技术则是数字图像处理和计算机视觉等领域最重要的技术之一。在实际图像处理中，图像边缘作为图像的一种基本特征，经常被用到较高层次的图像处理中去。边缘检测技术是图像测量、图像分割、图像压缩以及模式识别等图像处理技术的基础，是数字图像处理重要的研究课题之一。 边缘检测是图像理解、分析和识别领域中的一个基础又重要的课题, 边缘是图像中重要的特征之一，是计算机视觉、模式识别等研究领域的重要基础。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较强烈的地方，也即通常所说的信号发生奇异变化的地
实验五 图像形态学处理
实验五 图像形态学处理 一、实验目的： 1、进一步了解MATLAB 关于图像处理的相关指令。 2、了解图像腐蚀、膨胀、开启、闭合及细化的目的及意义，加深对其的感性认识，巩固所学理论知识。 3、能够编程实现图像的各种形态学处理。 4、观察并比较图像处理结果。 二、实验内容： 图像腐蚀、图像膨胀、开启、闭合、细化 三、实验仪器 PC 一台，MATLAB 软件。 四、实验报告要求： 1、写出程序 2、附上处理前后的图像 3、写出对处理前后图像的分析（即：说明图像的变化） 有关结构元素说明： se1 = strel('square',11) % 结构元素为边长11的正方形 se2 = strel('line',10,45) % 倾角为45度长为10的线性结构 se3 = strel('disk',15) % 半径为15的圆盘 se4 = strel('ball',15,5) %半径为15高为5的球形结构 一、图像的膨胀运算（在右图中任选一幅图像处理） 函数说明： se=strel('ball',8,8); %设定直径为8的球形结构元素 I2=imdilate(I,se); %膨胀函数，I ：原图像，se ：结构元素，I2：输出图像 %膨胀程序 I=imread('yuan.bmp '); subplot(121);imshow(I); title('原图像'); se=strel('ball',8,8); I2=imdilate(I,se); subplot(122);imshow(I2); title('膨胀后图像'); 二、任选题（1）中一幅图像根据膨胀程序编写腐蚀程序，实现腐蚀处 理，保存处理前后图像（图像要标明'title'），并分析处理结果。 kong.bmp yuan.bmp
图像处理技术的一些基本概念期末考试
什么是图像：“图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。 “像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识，是人的感 觉。图像（image）是图和像的有机结合，既反映物体的客观存 在，又体现人的心理因素；是客观对象的一种可视表示，它包含 了被描述对象的有关信息。 图像分类：根据图像空间坐标和幅度（亮度或色彩）的连续性可分为模拟（连续）图像和数字图像。 模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像，而数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数字（一般是整数）表示的图像。 图像处理（image processing）就是对图像信息进行加工处理和分析，以满足人的视觉心理需要和实际应用或某种目的（如压缩编码或机器识别）的要求。图像处理可分为以下3类：▓模拟图像处理（analogue image processing）； ▓数字图像处理（digital image processing）； ▓光电结合处理（optoelectronic processing）。 模拟图像处理：也称光学图像处理，它是利用光学透镜或光学照相方法对模拟图像进行的处理，其实时性强、速度快、处理信息量法对模拟图像进行的处理，其实时性强、速度快、处理信息量大、分辨率高，但是处理精度低，灵活度差，难有判断功能。 数字图像处理：即利用计算机对数字图像进行处理，它具有精度高、处理内容丰富、方法易变、灵活度高等优点。但是它的处理速度受到计算机和数字器件的限制，一般也是串行处理，因此处理速度较慢。 光电结合处理：用光学方法完成运算量巨大的处理（如频谱变换等），而用计算机对光学处理结果（如频谱）进行分析判断等处理。该方法是前两种方法的有机结合，它集结了二者的优点。光电结合处理是今后图像处理的发展方向，也是一个值得关注的研究方向。 图像的数学表示：一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度（intensity ）,即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度I 的集合，其普遍数学表达式为：I = f (x ，y，z，λ，t) 式中(x,y,z )是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I是光点( x,y,z ) 的强度（幅度）。上式表示一幅运动的(t)、彩色/多光谱的(λ) 、立体的( x,y,z )图像。 图像的特点： （1）空间有界:人的视野有限，一幅图像的大小也有限。 （2）幅度（强度）有限：即对于所有的x，y都有0≤f(x,y) ≤Bm 其中B m 为有限值。 数字图像处理的基本步骤 ▓图像信息的获取：采用图像扫描仪等将图像数字化。 ▓图像信息的存储：对获取的数字图像、处理过程中的图像 信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。 ▓图像信息的处理：即数字图像处理，它是指用数字计算机 或数字系统对数字图像进行的各种处理。 ▓图像信息的传输：要解决的主要问题是传输信道和数据量 的矛盾问题，一方面要改善传输信道，提高传输速率，另外要 对传输的图像信息进行压缩编码，以减少描述图像信息的数据 量。 ▓图像信息的输出和显示：用可视的方法进行输出和显示。
数学形态学图像处理的基本运算实现及分析
数学形态学图像处理的基本运算实现及分析 一、基本原理 数学形态学是一种应用于图像处理和模式识别领域的新的方法。它的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进行分析和识别的目的。数学形态学的数学基础和所用语言是集合论。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特性，并除去不相干的结构。另一方面，数学形态学的算法具有天然的并行实现的结构。 1、基本运算 数学形态学的基本运算有四个：膨胀、腐蚀、开启和关。 如用A 表示图像集合，B 表示结构元素，形态学运算就是用B 对A 进行操 作。 A 被 B 膨胀，记为A ⊕B ，⊕为膨胀算子，膨胀的定义为 A B ⊕?{|[()]}x x B A =≠? 该式表明的膨胀过程是B 首先做关于原点的映射，然后平移x 。A 被B 的膨胀是 B 被所有x 平移后与A 至少有一个非零公共元素。 A 被 B 腐蚀，记为A ⊙B ，⊙为腐蚀算子，腐蚀的定义为 A B Θ?{|[()]}x x B A =≠? 也就是说，A 被B 的腐蚀的结果为所有使B 被x 平移后包含于A 的点x 的集合。 换句话说，用B 来腐蚀A 得到的集合是B 完全包括在A 中时B 的原点位置的集合。 膨胀和腐蚀并不互为逆运算，所以它们可以级连结合使用。例如，利用同一个结构元素B ，先对图像腐蚀然后膨胀其结果，或先对图像膨胀然后瘸蚀其结果，前一种运算称为开运算，后一种运算称为关运算。它们也是数学形态学中的重要运算。 开启的运算符为o ，A 用B 来开启写作AoB ，其定义为: A o ()B A B B =Θ⊕ 关的运算符为·，A 用B 来关写作A ·B ，其定义为: A ·()B A B B =⊕Θ 开和关两种运算都可以去除比结构元素小的特定图像细节，同时保证不产生全局的几何失真。开运算可以把比结构元素小的椒盐噪声滤除，切断细长搭接而起到分离作用。关运算可使比结构元素小的缺口或孔填补上，搭接短的间断而起到连通作用。 2、实际应用 近年来，数学形态学在图像处理方面得到了日益广泛的应用。下面主要就数学形态学在边缘检测、骨架提取等方面的应用做简要介绍。
实验五 图像形态学处理
实验五图像形态学处理 一、实验目的： 1、进一步了解MATLAB关于图像处理的相关指令。 2、了解图像腐蚀、膨胀、开启、闭合及细化的目的及意义，加深对其的感性认 识，巩固所学理论知识。 3、能够编程实现图像的各种形态学处理。 4、观察并比较图像处理结果。 二、实验内容： 图像腐蚀、图像膨胀、开启、闭合、细化 三、实验仪器 PC一台，MATLAB软件。 四、实验报告要求： 1、写出程序 2、附上处理前后的图像 3、写出对处理前后图像的分析（即：说明图像的变化） 有关结构元素说明： se1 = strel('square',11) % 结构元素为边长11的正方形 se2 = strel('line',10,45) % 倾角为45度长为10的线性结构 se3 = strel('disk',15) % 半径为15的圆盘 se4 = strel('ball',15,5) %半径为15高为5的球形结构 一、图像的膨胀运算（在右图中任选一幅图像处理） 函数说明： se=strel('ball',8,8); %设定直径为8的球形结构元素 I2=imdilate(I,se); %膨胀函数，I：原图像，se：结构元素，I2：输出图像 二、任选题（一）中一幅图像根据膨胀程序编写腐蚀程序，实现 腐蚀处理，保存处理前后图像（图像要标明'title'），并分析处理 结果。 yuan.bmp
函数： se=strel('ball',8,8); %设定球形结构元素 I2=imerode(I,se); %腐蚀函数 三、编写程序对gujia.bmp 图像实现开启闭合处理，保存处理前后图像（图像要标明'title'），并分析处理结果。 %开启闭合 函数说明： se=strel('disk',5,4); %先生成圆形结构元素 I1=imopen(I,se); %开启操作I ：原图像，se ：结构元素，I1： 输出图像 I2=imclose(I,se); %闭合操作 四、对“Hello Word ” 图像进行一次或多次细化，观察效果，并细化到一个元素 函数说明： I1=bwmorph(I,'thin',n); % I 为输入的二值图像，'thin'：进行的操作，此处为细化，n ：执行操作的次数，I1：输出图像 % 细化 I=imread(' Hello World .bmp'); I=I(:,:,1); subplot(221);imshow(I); title('原图像'); I1=bwmorph(I,'thin',1); %细化1次，'thin'为细化处理，将thin 改为skel 可以提取骨架 subplot(222);imshow(I1); title('细化1次的结果'); I2=bwmorph(I,'thin',inf); %细化到目标只有一个元素 subplot(223);imshow(I2); title(' 细化到只有一个元素'); kong.bmp gujia.bmp Hello World.bmp
形态学
形态学的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。数学形态学的数学基础和所用语言是集合论，它着重研究图像的几何结构，由于视觉信息理解都是基于对象几何特性的，因此它更适合视觉信息的处理和分析，这类相互作用由两种基本运算腐蚀和膨胀及它们的组合运算来完成。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特性，并除去不相干的结构。数学形态学的算法具有天然的并行实现结构。 数学形态学的基本运算有4个：膨胀、腐蚀、开启的闭合，它们在二值图像中的灰度图像中各有特点。基于这些运算还可以推导和组合成各种数学形态学的实用算法。我们这里主要讨论二值数学形态学的基本运算和算法。 二值图像包含目标的位置、形状、结构等许多重要特征，是图像分析和目标识别的依据。二值形态学的运算对象是集合，但实际运算中当涉及两个集合时并不把它们看作是互相对等的，一般设A 为图像集合，B 为结构元素，数学形态学运算是用B 对A 进行操作。 膨胀 膨胀的运算符为⊕，A 用B 来膨胀写作B A ⊕，其定义为: }])[(|{?≠=⊕∧ A B A B A x I 上式表明用B 膨胀A 的过程是，先对B 做关于原点的映射，再将其映像平移x ，这里A 与B 映像的交集不为空集。也可以解释为： }])[(|{A A B A B A x ?=⊕∧ I 腐蚀 腐蚀的运算符为Θ，A 用B 来腐蚀写作B A Θ，其定义为: })(|{A B A B A x ?=Θ 上式表明用B 腐蚀A 的结果是所有x 的集合，其中B 平移x 后仍在A 中，换句话说，用B 来腐蚀A 得到的集合是B 完全包括在A 中时B 的原点位置的集合。 开启和闭合
图像形态学处理的概念.
{ cvErode(src,dst,element,1;//腐蚀图像 cvDilate(dst,dst,element,1;//膨胀图像 } else { cvDilate(dst,dst,element,1;//膨胀图像 cvErode(src,dst,element,1;//腐蚀图像 } cvReleaseStructuringElement(&element; cvShowImage("Open/Close",dst; } void ErodeDilate(int pos { int n=erode_dilate_pos-max_iters; int an=n>0?n:-n; element cvCreateStructuringElementEx(an*2+1,an*2+1,an,an,element_shape,0; if (n<0 { cvErode(src,dst,element,1; } else { = cvDilate(src,dst,element,1; } cvReleaseStructuringElement(&element; cvShowImage("Erode/Dilate",dst; } int main(int argc,char **argv { char *filename =argc ==2?argv[1]:(char *"lena.jpg"; if( (src = cvLoadImage(filename,1 == 0 return -1; dst=cvCloneImage(src; cvNamedWindow("Open/Close",1; cvNamedWindow("Erode/Dilate",1; open_close_pos = erode_dilate_pos = max_iters; cvCreateTrackbar("iterations","Open/Close",&open_close_pos,max_iters* 2+1,OpenClose; cvCreateTrackbar("iterations","Erode/Dilate",&erode_dilate_pos,ma x_iters*2+1, ErodeDilate; for (;; { int c; OpenClose(open_close_pos;
二值数学形态学图像处理和噪声抑制程序设计
*********************** 实践教学 *********************** 兰州理工大学 计算机与通信学院 2009年秋季学期 计算机图象处理综合训练 题目：二值数学形态学图像处理和噪声抑制程序设计 专业班级： 姓名： 学号： 指导教师： 成绩：
目录 摘要 (1) 前言 (1) 一、算法分析与描述： (1) 二、详细设计过程： (3) 三、调试过程中出现的问题及相应解决办法： (3) 四、程序运行截图及其说明 (3) 图像噪声的抑制: (7) 1、均值滤波的方法是 (7) 2、中值滤波的方法是 (7) 二值图像的腐蚀和膨胀开运算和闭运算 (11) 五、简单操作手册 (14) 总结 (15) 参考文献......................................................................................................... 错误！未定义书签。致谢 (17) 附录I (18) 部分源程序 (18)
摘要 图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本文利用matlab以实现图像的二值数学形态学图像处理和噪声抑制程序设计。 噪声抑制针对高斯噪声和椒盐噪声，利用均值滤波和中值滤波对比处理：①均值滤波的方法是，对待处理的当前像素，选择一个模版，该模板为其近邻的若干像素组成，用模板中像素的均值来代替原来像素的方法，此处选取高斯模板来均值处理，即高斯去噪；②中值滤波的方法是，基于排序统计理论的一种能有效的线性信号处理技术。 二值数学形态学图像处理实现图像的腐蚀和膨胀开运算和闭运算。①腐蚀可以粘连的目标物进行分离；②膨胀可以将断开的目标进行接续；③开运算：使用同一个模板对图像先腐蚀再进行膨胀的运算，以达到腐蚀目的，利用腐蚀可以粘连的目标物进行分离；④闭运算：使用同一个模板对图像先膨胀再进行膨腐蚀的运算，以达到膨胀目的，利用膨胀可以将断开的目标进行接续。 【关键词】腐蚀膨胀开运算闭运算中值去噪均值去噪
图像处理基础概念
2.2 图像基本概念 2.2.1 像素与灰度 像素和分辨率在计算机中，有两个大家都熟悉的概念：像素（pixel）和分辨率（resolution）。我们将图像进行采样的单位称为像素，像素是是组成图像的最基本元素，是数字图像显示的基本单位。像素是一个逻辑尺寸单位，比如一台计算机，其屏幕大小为17英寸，可以用800行*1280列个像素（格子）来显示桌面的图像，也可以用768行*1024列来显示桌面图像，不过显示的图像的清晰度会有差别。在计算机编程中，由像素组成的图像也通常叫“位图”或“光栅图像”。而分辨率狭义的是指显示器所能显示的像素的多少，当用户设置桌面分辨率为1280*800时，表示的意思就是在这个屏幕大小的物理尺寸上，显示器所显示的图像由800行*1280列个像素组成；可以看出，在同样大小的物理尺寸上，分辨率越高的图像，其像素所表示的物理尺寸越小，画面也就越精细，整个图像看起来也就越清晰。广义的分辨率是指对一个物体成像数字时化时进行采样的物理尺寸的大小，比如我们嫦娥一号卫星拍摄的月亮的照片，其分辨率是个很大的数（通常称分辨率很低），如几千平方公里，意思是说，在拍摄的月球的照片上，一个像素点相当于月球上几千公里见方。 2.2.2 采样量化 将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。关于这一点，图像包含何种程度的细微的浓淡变化，取决于希望忠实反映图像的程度。 经采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理。将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数，用G表示。灰度级数就代表一幅数字图像的层次。图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。一般来说，G=2g，g就是表示存储图像像素灰度值所需的比特位数。若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级，灰度取值范围一般是0~255的整数，由于用8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常称8 bit 量化。从视觉效果来看，采用大于或等于6比特位量化的灰度图像，视觉上就能令人满意。一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g （bit）。 图2.4 分辨率与图像清晰度图2.5 量化等级与图像清晰度 一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大，如图2.4所
数字图像的数学形态学处理与应用
数字图像的数学形态学处理与应用研究 何照文，石乐健，王伟，毕艳亮 摘要：伴随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术日益受到人们的重视，并在生产、生活的各个领域发挥出越来越大的作用。传统的数字图像处理方法一般直接在图像的空间域中进行；或在图像的变换域上间接进行，如傅里叶变换，在变换处理完成后再通过相应的逆变换回到空间域。区别于传统方法，本文研究了基于数学形态学的数字图像处理方法。本文首先研究了数学形态学的相关运算，包括二值图像形态学运算以及灰度图像形态学运算，在此基础上研究了数学形态学处理的相关应用，如边缘检测、图像分割等，最后给出了对数学形态学处理未来的展望。 关键词：数字图像处理数学形态学 1.引言 传统的数字图像处理方法一般直接在图像的空间域中进行；或在图像的变换域上间接进行，如傅里叶变换，在变换处理完成后再通过相应的逆变换回到空间域。本文研究的基于数学形态学的数字图像处理方法不同于传统方法，它从集合的角度来刻画和分析图像，因此拥有完备的理论体系，并在实际应用中不断深入。数学形态学是一门建立在集合论基础之上的学科，是几何形态学分析和描述的有力工具，该方法着重研究数字图像的几何结构，以图像的形态特征为研究对象，其历史可追溯到19世纪的Eular，Steiner，Crofton和90年代的Minkowski，Matheron和Serra。数学形态学的蓬勃发展，由于其算法简洁快速，易于实现，已引起学者们和工程师的普遍重视。目前，数学形态学已在计算机视觉、信号处理与图像分析、模式识别等领域有着非常广泛的应用。 数学形态学可以用来解决滤除噪声、特征提取、边缘检测、图像分割、形态骨架提取等图像处理问题。本文将主要对数学形态学的基本理论与算法，及其在数字图像处理的应用进行研究。 2.数字图像的形态学处理 数学形态学处理方法比起其它空间域或频率域图像处理和分析的方法具有一些明显的优势。利用形态学算法可以有效滤除噪声，同时保留图像中的原有信息，突出图像的几何特征便于进一步分析图像。该方法以形态结构元素为基础，在形态学中，结构元素是最基本最重要的概念，其在形态变换中的作用相当于信号处理中的“滤波窗口”，该方法的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。因此，结构元素的选择对于我们能否有效提取图像的有关信息至关重要。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们的基本形态特征，并除去不相干的结构。 数学形态学的基本运算有4个：膨胀、腐蚀、开启、闭合。它们在二值图像和灰度图像中各有特点。基于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。 2.1二值图像的数学形态学运算
图像形态学处理
课程: 数字图像处理实验日期: 2012年 5 月日成绩： 实验四图像形态学处理 一．实验目的及要求 1．利用MATLAB研究二值形态学图像处理常用算法； 2．掌握MATLAB形态学图像处理基本操作函数的使用方法； 3．了了解形态学的基本应用。 二、实验原理 数学形态学是一门建立在集论基础上的学科，是几何形态学分析和描述的有力工具。数学形态学可以用来解决抑制噪声、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建、图像压缩等图像处理问题。数学形态学是以形态结构元素为基础对图像进行分析的数学工具。它的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。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特征，并除去不相干的结构。数学形态学的基本运算有4个：膨胀、腐蚀、开启和闭合。它们在二值图像中和灰度图像中各有特点。 二值形态学：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。其形态算子的实质是表达物体或形状的集合与结构元素间的相互作用，结构元素的形状就决定了这种运算所提取的信号的形状信息。形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素，然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算。基本的形态运算是腐蚀和膨胀。 三、实验内容 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1．膨胀与腐蚀(Dilation and Erosion) (1)对简单二值图像进行膨胀与腐蚀 clear all, close all BW = zeros(9,10); BW(4:6,4:7) = 1; BW SE = strel('square',3) BW1 = imdilate(BW,SE) BW2 = imerode (BW,SE) figure(1), subplot(1,2,1), imshow(BW,'notruesize'), title(' Original Image '); subplot(1,2,2), imshow(BW1,'notruesize'), title(' Dilated Image '); figure(2),
图像处理基本概念计算公式
1亮度处理—图像整体变亮或变暗 实现方法：加大或减小每个像素的三基色值 计算式：V=V'*(1+d) V —调整后颜色值 V'—原颜色值 d —亮度调整系数，-1<=d<=1 2. 对比度处理—图像亮处更亮暗处更暗 实现方法：以亮度的中间值为基准，加大较大的颜色值，减小较小的颜色值 中间值的取法：ⅰ固定取127；ⅱ取所有像素点各基色的平均值 计算公式：V=127+(V'-127)*(1+d) V —调整后颜色值 V'—原颜色值 d —对比度调整系数，-1<=d<=1 3. 色阶处理 将给定的输入范围映射到给定的输出范围，输出范围一般默认为[0,255] 公式：121'255)(d d d V V -?-= d 1——输入范围的下界值 d 2——输入范围的上界值 4. 图像平滑 目的：消除图像中的噪声 噪声即叠加在图像上的正负随机亮度值 均值平滑：取本身及周围9个像素点的颜色平均值 中值平滑：取本身及周围9个像素点的颜色中间值 5. 水平一阶微分法 求各像素点与左侧像素点颜色值的绝对值得到边缘强度值，以各点的边缘强度值为灰度形成一幅边缘检测结果灰度图像。 6. 垂直一阶微分法 像素点与上边像素点颜色差值的绝对值 7. 双向一阶微分法 水平、垂直分别求边缘值，取最大者 8. 锐化-即加大边缘处的颜色差异 9. 双向一阶微分锐化 对每个像素点的每种基色值，分别求与左侧和上侧点的差值，将两者均值叠加到当前值上。
10. 镜像（垂直翻转、水平翻转） 围绕图像中心点，像素进行左右置换或上下置换。 垂直翻转可逐行进行，水平翻转函数要逐行逐点进行处理。 11. 缩小 缩小：图像画面面积减小，像素减少，图像等比例缩小 裁剪：图像画面面积减小，像素减少，但图像不变，只是局部处于画面中，多出部分丢弃 宽度与高度方向的缩小比例可以不同 实现方法：抽点发—采样法 12. 放大 图像放大：图像画面增大，像素增多，图像等比例放大 画布放大：图像画面增大，图像不变，图像周围为空白画面 实现方法：插值法—线性插值、二次插值、三次插值 采样法 放大采样法的处理程序与缩小采样法程序完全相同 双向线性插值方法例子： 设dw=biWidth/dWidth=0.7，dh=0.7 则新图像中的点（6，8）对应于原图像中的位置为（4.2，5.6） 当采用采样法时，将取离该位置最近的点（4，6）填入新图像的（6，8）点。 当采用双向线性插值时，则取该位置周围的四个点，插值计算该点的值。如下图： V 1 V 3 34 则有：V12＝V1*(1－0.6)＋V2*0.6 V34＝V3*(1－0.6)＋V4*0.6 V ＝V12*(1－0.2)＋V34*0.2 ＝V1*(1－0.6)*( 1－0.2)＋V2*0.6*( 1－0.2) ＋V3*(1－0.6)*0.2＋V4*0.6*0.2