2、第二篇.比较形态学-大鼠(2)-zy

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

观察GDM小鼠模型老年期的糖代谢水平及其胰岛的形态学改变「范本」

观察GDM小鼠模型老年期的糖代谢水平及其胰岛的形态学 改变「范本」 观察GDM小鼠模型老年期的糖代谢水平及其胰岛的形态学改变本文关键词：胰岛，形态学，小鼠，代谢，老年 观察GDM小鼠模型老年期的糖代谢水平及其胰岛的形态学改变本文简介：摘要：目的：探讨妊娠期糖尿病（gestationaldiabetesmellitus,GDM）小鼠模型老年期糖代谢特点及孕期二甲双胍治疗对GDM小鼠胰岛素抵抗和胰岛功能的远期影响。方法：将小鼠随机分成对照组（n=6）、GDM组（n=6）、治疗组（n=6），采用高脂饮食诱导建立GDM动物模型，治疗组于 观察GDM小鼠模型老年期的糖代谢水平及其胰岛的形态学改变本文内容： 摘要：目的：探讨妊娠期糖尿病（gestationaldiabetesmellitus,GDM）小鼠模型老年期糖代谢特点及孕期二甲双胍治疗对GDM小鼠胰岛素抵抗和胰岛功能的远期影响。方法：将小鼠随机分成对照组（n=6）、GDM组（n=6）、治疗组（n=6），采用高脂饮食诱导建立GDM动物模型，治疗组于孕11.5~17.5d给予二甲双胍治疗。分娩后均转维持饲料，并定期监测其体质量变化。并于分娩9个月后，应用口服葡萄糖耐量试验（oralglucosetolerancetest,OGTT）及胰岛素耐量试验（insulintolerancetest,ITT）检测糖代谢。利用HE染色法观察胰岛的病理学改变。通过免疫组化染色法检测Ki67蛋白在胰腺组织中的表达。结果：分娩2个月后，与对照组相比，GDM及治疗组小鼠体质量增长明显（F=3.875,P=0.044）。与对照组相比，GDM组腹腔注射胰岛素后血糖下降缓慢（P=0.004）。GDM组胰岛萎缩，数目减少。Ki67在对照组胰岛中呈强阳性表达（P=0.032）。结论：GDM 小鼠模型分娩后，葡萄糖的调节能力可以基本恢复正常，但是胰岛素抵抗持续存在。进入老年后，胰岛组织萎缩，功能逐渐减退，增殖能力降低。而孕期给予二甲双胍治疗可以增强其老年期的胰岛素敏感性，改善胰岛的病理学改变，但不能改变胰岛组织的增殖能力。 关键词：妊娠期糖尿病；二甲双胍；胰岛素抵抗；

基于数学形态学的边缘检测算法研究及应用

2009，45（9） 图像边缘是图像局部特性不连续性（灰度变换、颜色突变、纹理结构突变等）的反映，它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始[1-2]。因此，图像边缘信息的提取对于图像处理非常重要。边缘提取首先检测出图像局部特性的不连续性，然后再将这些不连续的边缘像素连成完备的边界[3]。图像边缘检测的任务就是确定和提取边缘信息，为图像分析、目标识别和图像编码做前期准备。 数学形态学（Mathematical Morphology）是一种应用于图像处理和模式识别领域的新的方法，是一门综合了多学科知识的交叉科学，建立在严格的数学理论基础之上，用于描述数学形态学的语言是集合论[4-6]。 利用数学形态学方法进行图像处理具有简化图像数据、保持图像的基本形态特征、除去不相干结构、易于硬件实现等优点，在噪声去除、图像分割、边缘检测、特征提取、纹理分析、图像恢复与重建以及图像压缩等图像处理领域都有着广泛的应用。1数学形态学基本算法 利用数学形态学进行图像处理的基本思想是：用具有一定形状的结构元素（structure element，指具有一定特定结构形状的基本元素，例如一定大小的矩形、圆或菱形等）探测目标图像，通过检验结构元素在图像目标区域中的可放性和填充方法的有效性，来获取有关图像形态结构的相关信息，进而达到图像分析和识别的目的。 1.1结构元素的选取 结构元素是形态学图像处理中的一个关键点，不同结构元素的选择导致运算对不同几何信息的分析和处理，同时结构元素也决定了变换所使用的数据使用量，因此对结构元素的分析是图像边缘检测的重要内容。 一般来讲，结构元素的尺寸大小和结构形状都会影响图像边缘检测效果。小尺寸的结构元素去噪声能力弱，但能检测到 基于数学形态学的边缘检测算法研究及应用 王慧锋1，战桂礼1，罗晓明2 WANG Hui-feng1，ZHAN Gui-li1，LUO Xiao-ming2 1.华东理工大学信息科学与工程学院，上海200237 2.上海市特种设备监督检验技术研究院，上海200062 1.School of Information Science&Engineering，East China University of Science and Technology，Shanghai200237，China 2.Shanghai Institute of Special Equipment Inspection&Technical Research，Shanghai200062，China E-mail：whuifeng@https://www.360docs.net/doc/1b4538836.html, WANG Hui-feng，ZHAN Gui-li，LUO Xiao-ming.Research and application of edge detection operator based on mathe－matical https://www.360docs.net/doc/1b4538836.html,puter Engineering and Applications，2009，45（9）：223-226. Abstract：In order to extract image edge information and eliminate noise，according to enlightenment of three indexes to evaluate the merit and inferior of edge detection by Canny and thinking of multiple structuring elements，two improvements are made to the general mathematic morphology edge detection：first，the image is filtered using compound mathematic morphology filter；sec－ond，the mathematic morphology edge detection operator with multiple structuring elements and noise elimination is constructed using multiple structuring elements thinking.The steps using this improved mathematic morphology edge detection algorithm are summarized.The experimental result indicates that this method can retain more edge information and resolve the conflict between Signal-to-Noise and single edge response to some extent.Finally，this method is used in the leakage test and a new leakage test method is obtained. Key words：mathematic morphology；edge detection；compound filter；multiple structuring elements 摘要：为了更好地提取图像边缘信息并且抑制噪声，根据Canny评价边缘检测性能优劣的三个指标的启示和多结构元思想，对一般数学形态学边缘检测进行两点改进：一是利用复合数学形态学滤波器对图像滤波，二是利用多结构元思想构造多结构元抗噪型数学形态学边缘检测器。同时总结了利用改进的数学形态学边缘检测算法进行边缘检测的步骤。实验结果表明，该方法可以保留更多的边缘信息，一定程度上解决了信噪比和单边缘响应两个性能指标之间的矛盾。最后将其运用到气密性测试中，得到一种新的气密性测试方法。 关键词：数学形态学；边缘检测；复合滤波器；多结构元 DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2009.09.065文章编号：1002－8331（2009）09-0223-04文献标识码：A中图分类号：TP391.4 作者简介：王慧锋（1969-），女，副教授，主要从事测控技术与自动化装置的研究。 收稿日期：2008-01-28修回日期：2008-05-06 Computer Engineering and Applications计算机工程与应用223

比较人体形态学 形态切片资料参考

1、正常心脏(normal heart) 要点(main points): ①心肌细胞（myocardial cell） 心肌细胞核居中，平行排列（the central nuclei and the syncytial arrangement of the fibers） ②闰盘（intercalated disks） 心肌的纵切面可见色深、粗线状的闰盘结构（pale pink intercalated disks）诊断(diagnosis): 2、心肌萎缩(Myocardial atrophy) 要点(main points): ①心肌细胞萎缩（Atrophy of myocardial cell）心肌纤维的纤细，心肌核细长，为心肌萎缩；心肌组织内间质增多。Shrinkage in the size of myocardial cells which reveal narrow and long cellular body and nucleoli in their morphology. ②脂褐素(lipofuscin) 高倍镜下：萎缩心肌细胞两端附近有小堆黄褐色颗粒状色素，它是萎缩细胞胞浆内的细胞器大量退化、部分未能被溶酶体酶降解，形成的残体积聚，即脂褐素。In both ends of myocardial cells, insoluble, brownish-yellow granular intracellular material could be found, so called “wear-and te ar pigment” 3、皮肤肉芽组织Granulation tissue of the skin 要点(main points): 由新生的毛细血管和增生的纤维母细胞构成的疏松结缔组织，伴有炎细胞的浸润。（Highly vascularized loose connective tissue with newly formed capillaries, proliferating fibroblasts, and interspersed inflammatory cells ） 1

基于形态学边缘检测的轮廓图像分割算法

基于形态学边缘检测的轮廓图像分割算法 Ying-Tung Hsiao*, Cheng-Long Chuang#, Joe-Air Jiang#, and Cheng-Chih Chien* 淡江大学电机系，台北，台湾国立台湾大学生物机电工程系，台北，台湾 Tel: +886-2-26215656 Ext. 2786 Tel: +886-2-33665341 E-mail: hsiao@https://www.360docs.net/doc/1b4538836.html,.tw E-mail: jajiang@https://www.360docs.net/doc/1b4538836.html,.tw 摘要——本文提出了一种新颖的基于边缘的图像分割算法。图像分割和目标提取在基于内容检索的图像编码、索引和重构中起着重要的作用，但是它在图像分割中始终是一项艰难的任务。我们提出一个图像分割的算法,将数学形态学边缘检测与区域生长技术相结合。首先用 形态学的闭运算对图像进行增强, 然后用形态学膨胀滤波检测图象的边缘。接着,我们使用种子生长成边缘检测程序得到图像边缘。经过交叉对比区域生长的结果和前面检测出边缘结果，就可以形成图像的分割线。在这篇文章中,我们介绍了理论背景和所提出的程序的设计方法。此外, 我们程序是用C++语言编写的，对一些图像的测试也取得了令人满意的结果。。 关键词：数学形态学细小边缘检测图像分割轮廓特征区域生长 1.简介 图像分割是计算机视觉和模式匹配、视频编码的重要任务。计算机视觉明显受到图像分割的结果的影响。图像分割技术也可应用于视频对象的概念平面(VOP)视频编码标准MPEG-4 [1] ，它提供了许多新的特点,以应付未来的多媒体应用,使使物体与视频相互作用. 传统上, 是把图象分割成若干个组件的方式,尽量减少一些电子零件或部件之间的边界的具体函数成本。分割图像的常用方法是迭代分割图像分割成两个以上的部件，直到满足最终标准，被称为双重分割。 在分割的科研领域还有许多研究工作。最相关的著作包括边缘点的组合[ 2-3 ] 区域分割和合并的方法[4-5]，这些行之有效的简单改造和组合方法[2-3]很容易受到光照变化,渐变或观察点改变，和多元概率建模[6] 的影响。已提出过的许多自动分割算法[ 7-10 ],这些图像分割的方法的共同特征就是图像和功能测试, 假设由明示或暗示作出决定。 本文中，我们结合目前数学形态学的算法和区域生长法，把分割图象成若干个有意义的组件。主要目的是数学形态滤波中提出的算法来产生图像特征的高关联边缘。形态残留方法能描绘出的所有像素的变化中从它的腐蚀或膨胀的结果减去原来的图像。然后用预先设定的大量种子填充提取的边缘。每个生长种子具有特定的识别号码，然后用填充该区域的像素的值识别相应的种子。在该地区的成长过程，采用临时边界条件来防止生长过程中的失控。最后根据从形态学边缘检测和区域生长过程得到的边缘，把无关的地区合并到一起,进行了分割边界,然后就生成了边缘。 本文组织如下:第二节介绍了数学形态学和形态边缘检测。第三节提出的地域概念越来越强,临时-能源类边界条件的使用算法. 第四节全面描述了如何用该算法分割图形图像成

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。

病理1适应在形态学上的一般表现萎缩增生肥大化生

1适应在形态学上的一般表现萎缩增生肥大化生 2适应：细胞和由其构成的组织、器官对于内、外环境中的持续性刺激和各种有害因子而产生的非损伤性应答反应 3萎缩：指已发育正常的细胞、组织或器官的体积缩小 4病理性萎缩分为：营养不良性萎缩失用性萎缩压迫性萎缩去神经性萎缩内分泌性萎缩5化生：一种分化成熟的细胞类型被另一种分化成熟的细胞类型所取代的过程 6化生的类型：通常发生在同源性细胞之间，分为上皮组织的化生和间叶组织的化生上皮组织的化生又分为鳞状上皮的化生和柱状上皮的化生 7细胞可逆性损伤的形态学变化称为变性，是指细胞或细胞间质受损后，由于代谢障碍，使细胞内或细胞间质内出现异常物质或正常物质异常积蓄的现象，通常伴有细胞功能低下 8细胞可逆性损伤的类型：细胞水肿脂肪变玻璃样变淀粉样变粘液样变病理性色素沉着病理性钙化 9玻璃样变可分为：细胞内玻璃样变纤维结缔组织玻璃样变细小动脉壁玻璃样变 10病理性钙化可分为：营养不良性钙化转移性钙化 11坏死时细胞核的变化：核固缩核碎裂核溶解 12坏死的类型：凝固性坏死液化性坏死纤维样坏死干酪样坏死脂肪坏死坏疽 13坏死的结局：溶解吸收分离排除机化与包裹钙化 14修复可分为再生和纤维性修复 15属于永久性细胞的有：神经细胞骨骼肌细胞心肌细胞 16肉芽组织的形态结构功能：肉芽组织为幼稚的纤维结缔组织，肉眼呈红色、细颗粒状、柔软，状似肉芽。光镜下主要由成纤维细胞和新生的毛细血管组成，伴有炎细胞浸润。功能：抗感染保护创面填补创口及其他组织缺损机化或包裹坏死、血栓炎性渗出物和其他异物 17一期愈合：见于组织缺损少、创缘整齐、无感染、经黏合或缝合后创面对合严密的伤口 18二期愈合：见于组织缺损较大、创缘不整、无法整齐对合，或伴有感染的伤口.一期愈合和二期愈合的区别；①坏死组织多或由于感染继续引起局部组织变性，坏死，炎症反应，只有等感染被控制，坏死组织被清除再生才能开始。②伤口大，伤口收缩明显，从伤口底部及边缘长出大量肉芽组织将伤口填平③愈合时间长，形成的瘢痕较大。 19骨折愈合：血肿形成纤维性骨痂形成骨性骨痂形成骨痂改建或再塑

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

植物凋亡细胞的形态学观察

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 植物凋亡细胞的形态学观察 实验二植物凋亡细胞的形态学观察一、实验目的 1、掌握细胞凋亡的概念、生物学意义。 2、掌握细胞凋亡与细胞坏死的区别。 3、掌握诱导和观察细胞凋亡的方法。 二、实验原理（一）概念凋亡(apoptosis) 一词来自希腊语， apo 指分离， ptosis 指落下。 凋亡的原意是枯萎的树叶或花瓣自然凋落。 1972 年澳大利亚昆士兰大学的 kerr 等人在许多组织中发现了一种散在的自发的细胞死亡现象，认为这是一种不同于细胞坏死的细胞生理性死亡，并首次提出了细胞凋亡的新概念。 多细胞生物在发生、发展过程中，为了保持正常的生理机能，一部分的细胞发生自发性细胞死亡，这种细胞死亡是被细胞内一系列相关的分子所调控，并伴随有典型的形态学改变，这种现象被称为细胞凋亡。 细胞坏死是细胞受到化学因素（如强酸、强碱、有毒物质）、物理因素（如热、辐射）和生物因素（如病原体）等环境因素的伤害，引起细胞死亡的现象。 细胞凋亡和细胞坏死的区别区别细胞凋亡细胞坏死起因生理或病理性病理性变化或剧烈损伤范围少数散在细胞大片组织或成群细胞细胞膜保持完整破损染色质凝聚在核膜下呈半月 1 / 4

状呈絮状细胞器无明显变化肿胀、内质网崩解细胞体积固缩变小肿胀变大凋亡小体有无基因组 DNA 有控降解，电泳图谱呈梯状随机降解，电泳图谱呈涂抹状蛋白质合成有无调节过程受基因调控被动进行（二）生物学意义①清除无用的、多余的细胞。 无用的细胞大多在发育早期阶段即发生凋亡。 如果发育过程中某些细胞产生过多，也会发生凋亡。 例如，人胚胎肢芽发育过程中指(趾) 间组织，通过细胞凋亡机制被清除而形成指(趾) 间隙。 ②清除受损、突变或衰老的细胞。 受损不能修复的细胞通过凋亡而被清除。 受病毒感染的细胞通过凋亡使DNA发生降解，整合于其中的病毒 DNA也随之破坏，阻止了病毒复制。 （三）主要特征凋亡细胞的主要特征是： ①染色质聚集、分块、位于核膜上，胞质凝缩，最后核断裂，细胞通过出芽的方式形成许多凋亡小体；②凋亡小体内有结构完整的细胞器，还有凝缩的染色体，可被邻近细胞吞噬消化，因始终有膜封闭，没有内溶物释放，故不会引起炎症；③凋亡细胞中仍需要合成一些蛋白质，但是在坏死细胞中 ATP 和蛋白质合成受阻或终止；④核酸内切酶活化，导致染色质 DNA 在核小体连接部位断裂，形成约 200bp 整数倍的核酸片段，凝胶电泳图谱呈梯状； ⑤凋亡通常是生理性变化，而细胞坏死是病理性变化。

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

Matlab一种二值化图像的形态学操作程序

Matlab中将一幅图像阈值分割二值化非常简单，若需要通过阈值th2二值化保留一些大面积的、且有灰度值含有大于th1的点的前景区域，而不需要小面积的区域（th1大于th2），这时会遇到这样的问题：当阈值选为th2时会把一些小面积区域也保留下来；若把阈值增大到th1，小面积的区域没了，但是原来大面积的区域又会减小；若要直接去掉阈值th2二值化图像中面积小于某一值的的区域，需要计算每个区域的面积，计算量大，而且有的区域中并没有含有大于th1的点。 下面利用数学形态学的方法来解决上述问题。 这里主要是采用数学形态学中的腐蚀与膨胀操作，采用均值滤波、灰度图像高阈值二值化、种子点选择、灰度图像低阈值二值化和选择滤波相结合的方法，具体来说：腐蚀过程采用均值滤波和高阈值对第一细分图像二值化，滤掉面积较小的区域，得到较大的区域，然后选择每个区域的种子点；膨胀过程采用低阈值对第一细分图像二值化，保留含有种子点的区域，其它的均过滤掉。经过腐蚀和膨胀操作后，得到所希望的结果，见下图。 程序如下： wmf10=imread('mwf1.bmp'); %读取图像 wmf1=wmf10(:,:,1);%由于是灰度图像，三个页面相同，故只对第一页面数据操作

figure(1); subplot(121);imagesc(wmf1);colormap(gray); %显示原图象 h=fspecial('average',3); wmf1_filted=uint8(round(filter2(h,wmf1))); %均值滤波 th1=0.94*max(max(wmf1)); %确定阈值th1 wmf1th1=(wmf1_filted>th1); %按阈值th1二值化 [wmf1th1_label numth1_label]=bwlabel(wmf1th1,8); rc=zeros(2,numth1_label); %选择种子点坐标 for i=1:numth1_label [r c]=find(wmf1th1_label==i); rc(1,i)=r(2);rc(2,i)=c(2); end r=rc(1,:); c=rc(2,:); coe=1.4; th2=mean2(wmf1)+coe*std2(wmf1); %确定阈值th2 wmf1th2=(wmf1>th2); %按阈值th2二值化 wmf1th2_select=bwselect(wmf1th2,c,r,8); %保留含有种子点的前景区域subplot(122);imagesc(wmf1th2_select);colormap(gray); 上述程序主要是采用了bwlabel和beselect函数，虽然没有直接使用Matlab的形态学操作的膨胀、腐蚀函数，但其实质过程和达到的效果是遵循形

试验九动物线虫病常见病原的形态学观察

实验九动物线虫病常见病原的形态学观察（二） 一、实验目的及要求 熟悉线虫的基本构造，掌握小动物常见线虫的主要形态特征。 二、实验器材 1．器械。光学显微镜、手持放大镜、镊子、解剖针、平皿、载玻片与盖玻片等。 2．试剂。乳酸酚透明液等。 3．标本。 （1）浸渍标本。 钩口科线虫：犬钩口线虫、锡兰钩口线虫及管形钩口线虫等。 尾旋科线虫：狼尾旋线虫。 双瓣科线虫：犬恶丝虫。 尖尾科线虫：疑似钉尾线虫。 异刺科线虫：鸡异刺线虫等。 比翼科线虫：斯氏比翼线虫、气管比翼线虫。 裂口科线虫：鹅裂口线虫。 毛细科线虫：有轮毛细线虫、鸽毛细线虫和膨尾毛细线虫等。 锐形科线虫：旋锐形线虫和钩状锐性线虫。 龙线科线虫：四川鸟蛇线虫和台湾鸟蛇线虫。 （2）病理标本。异刺线虫引起的鸡盲肠病变、锐形线虫引起的鸡腺胃和肌胃病变、鸟蛇线虫引起鸭下颌和腿部瘤样肿块等。 三、实验方法、步骤和操作要领 1．挑取犬钩口线虫、旋锐形线虫或钩状锐性线虫的雌雄虫各一条，分别放在两张载片上，滴加乳酸酚透明液1-2滴，盖上盖片，在光学显微镜下观察透明虫体的详细构造。 2．用肉眼或借助手持放大镜观察虫体浸渍标本及病理标本。 四、实验注意事项 1．乳酸酚透明液具有一定的腐蚀性，因此不宜滴加太多，以防溢出载玻片之外而腐蚀光学显微镜的载物台。 2．虫体在滴加乳酸酚透明液后，应尽快放到光学显微镜下进行观察，若虫体透明过度，则不利于虫体内部形态构造的观察。 五、实验报告 1．绘犬钩口线虫虫体头端、雄虫尾端构造；或绘出旋锐形线虫与钩状锐性线虫的前部、雌虫及雄虫后部的形态构造图，并标出各部的名称。 2．列出实验中所观察线虫的中间宿主、终末宿主与寄生部位。 附：参考资料 （一）小动物常见线虫的形态特征 1．犬、猫钩虫。钩口科（Ancylostomatidae）的钩口属 (Ancylostoma)、板口属 (Necator)和弯口属 (Uncinaria)的一些线虫寄生于犬、猫的小肠（主要以十二指肠为主），是犬、猫较为常见的重要线虫之一。主要的种类有：犬钩口线虫(A.caninum)、锡兰钩口线虫(A.ceylanicum)、管形钩口线虫

基于数学形态学的图像边缘检测

第27卷　第5期 武汉理工大学学报?信息与管理工程版 Vol .27No .52005年10月 JOURNAL OFWUT (I N FORMATI O N &MANAGE MENT ENGI N EER I N G ) Oct .2005文章编号:1007-144X (2005)05-0025-03 收稿日期:2005-05-15. 作者简介:雷艳敏(1980-),女,河南濮阳人,武汉理工大学信息工程学院硕士研究生.基金项目:湖北省自然科学基金资助项目(2002AB041). 基于数学形态学的图像边缘检测 雷艳敏,黄秋元 (武汉理工大学信息工程学院,湖北武汉430070) 摘　要:图像边缘检测通常是以类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征,其任务是使图像边缘准确定位和抑制噪声。分析了两种基于数学形态学的边缘检测技术,即基于多尺度形态梯度的边缘检测和基于形态学多级平均的图像边缘检测,并对其进行了理论分析和比较,得出了相应结论。关键词:边缘检测;图像处理;数学形态学中图法分类号:T N911.73 文献标识码:A 1　引　言 边缘是图像中灰度变化剧烈的地方,在数字图像处理和分析中具有重要的作用,但是到目前为止,还没有关于边缘精确且被广泛承认的数字 定义[1] 。现有的边缘检测方法是以一定的图像为处理对象,没有一个统一适用的方法。传统的边缘检测方法是基于空间运算的,借助空域微分算子进行,通过将其模板与图像卷积完成,根据模板的大小和元素值的不同有不同的算子。这些空域边缘检测算子对噪声都比较敏感并且常常会在检测边缘的同时加强噪声。 数学形态学的图像处理是应用具有一定形态的结构元素去量度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。数学形态学对信号的处理具有直观上的简单性和数学上的严谨性,在描述信号形态特征上具有独特的优势。因而,将数学形态学用于边缘检测,既能有效地滤除噪声,又可保留图像中的原有细节信息,是边缘检测技术的一个重大突破。 2　边缘检测 图像边缘表达图像的基本形状,表示了信号 的突变,包含图像的主要特征信息。因此,图像边缘信息的提取对于图像处理非常重要。图像边缘检测的任务就是确定和提取边缘信息,使边缘精确定位和噪声被抑制。 一般说来,对检测出的边缘有以下几个要求:①边缘的定位精度要高,不发生边缘漂移;②对不 同尺度的边缘都有良好的响应并尽量减少漏检;③对噪声不敏感,不致因噪声造成虚假检测;④检测灵敏度受边缘方向影响小。 3　基于数学形态学的边缘检测 形态学图像处理是以几何学为基础的,它着重研究图像的集合结构。数学形态学边缘检测的基本思想是对图像用一定的结构元素进行操作后,与原图像相减。在边缘检测的过程中,还要考虑边缘的连通性。 数学形态学是在集合论的基础上发展起来的。数学形态学基于集合的观点非常重要,这也决定了它的运算必须由集合运算(并、交、补)来定义,所有的图像都必须以合理的方式转换为集合。数学形态学用具有一定结构和特征的结构元素(实际上也是一个集合)去量度图像中的形态,进而解决问题。从集合论的角度来看,数学形态学包含了从一个集合转换到另外一个集合的运算方法。这种转换的目的是要找到原始集合的特定集合结构,而转换后的集合包含了这种特定结构的信息。当然,这种转换是靠具有一定特征的结构元素去实现的,因此得到的结果与结构元素的特性有关。 3.1　形态学两种基本变换 数学形态学定义了两种基本的变换,即腐蚀(Er osi on )与膨胀(D ilati on ),形态学的其他运算都 是由这两种基本运算复合而成的。腐蚀和膨胀变换的定义:

形态学观察在细菌鉴定中的应用

新桥医院
检验科
形态学观察 在细菌鉴定中的应用
邱 宗 文 2013年5月
资料提供：邱宗文
重庆
图片拍摄：曾祺
幻灯制作：邱宗文 唐朋

新桥医院
检验科
? 如痰培养时，往往在平板上长出多种菌落
p长出的菌落都要涂片染色吗？ 否！ 没有必要！
p长出的细菌都需要鉴定及药敏吗？
? 那我们该怎么做呢？
p对不能确定的菌先涂片染色观察菌体形态 p主要针对致病菌做鉴定及药敏试验
资料提供：邱宗文
幻灯制作：邱宗文 唐朋
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新桥医院
检验科
菌落形态特征
? 在适宜环境下是相对稳定的，任何菌都有特定的菌落特征，只是部分 菌落特点仅靠肉眼无法观察和识别 ? 受培养方法、培养基、培养时间等因素影响 ? 一般选取培养24～48h内的细菌 ? 主要是利用肉眼来初步观察
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新桥医院
检验科
肉眼观察什么呢？
? 培养基上菌落特征及生长情况 ? 血琼脂平板上的溶血 ? 菌落气味 ? 菌落色素 ? 在鉴别培养基上需观察其生长情况是否与预期相一致
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检验科
菌落观察的意义何在呢？
? 熟悉常见菌落形态可提高工作效率 ? 有助于初步确定可能的致病菌 ? 对细菌鉴定及药敏具有“导航”作用
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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),

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。

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