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1、数字图像技术(DigitalImageProcessingTechnology）李鹤喜2009本课程的主要内容1、图像的获取2、图像变换3、图像的增强与滤波4、图像的边缘检测5、图像的分割6、图像形态学7、图像的特征提取与分析8、图像识别与应用9、计算机视觉初步图像处理上机实践编程语言：Matlab语言与VC++语言工具箱：ImageProccessingTools参考书：数字图像处理（冈萨雷斯）数字图像处理学（阮秋琦）图像处理与识别（张洪刚）第5章图像形态学概述集合论基础知识膨胀和腐蚀(Dilation&Erosion)
2、：产生滤波器作用开操作和闭操作(Opening&Closing)：产生滤波器作用击中或击不中变换(Hit-or-MissTransform)形态学的主要应用：边界提取、区域填充、连通分量的提取、凸壳、细化、粗化等概述形态学:一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支数学形态学（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数学基础和所用语言是集合论形态学图像处理的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特性，
3、并除去不相干的结构形态学图像处理的基本运算有4个：膨胀、腐蚀、开操作和闭操作集合论基础知识复习集合的并、交、补、差集合论基础知识集合B的反射，定义为={w
4、w=−b,b∈B}即关于原集合原点对称集合A平移到点z=(z1,z2),表示为(A)z，定义为(A)z={c
5、c=a+z,a∈A}二值形态学二值形态学中的运算对象是集合。设A为图像集合，S为结构元为结构元素，数学形态学运算是用S对A进行操作。需要指出，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
6、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。二值形态学中两个最基本的运算是腐蚀与膨涨膨胀和腐蚀膨胀：使图像扩大A和B是两个集合，A被B膨胀定义为：上式表示：B的反射进行平移与A的交集不为空B的反射：相对于自身原点的映象B的平移：对B的反射进行位移膨胀和腐蚀膨胀的另一个定义上式表示：B的反射进行平移与A的交集是A的子集适合算法实现.其过程如下:将结构元素B的原点移至集合A的某一点,将结构元素中点的坐标与集合A中该点坐标相加,得到对集合中一点的膨胀运算结果.对集合对集合中所有元素重复该过程膨胀应用举例桥接
7、文字裂缝优点：在一幅二值图像中直接得到结果，对比低通滤波方法膨胀和腐蚀腐蚀：使图像缩小A和B是两个集合，A被B腐蚀定义为：集合B称为结构元素将结构元素B相对于集合A进行平移,只要平移后结构元素都包含在集合中,那么这样的平移点都是对一个给定的目标图像X和一个结构元素S，将S在图像上移动。在每一个当前位置x，S+x只有三种可能的状态第一种情形说明S+x与X相关最大，第二种情形说明S+x与X不相关，而第三种情形说明S+x与X只是部分相关X用S腐蚀的结果是所有使S平移x后仍在后仍在X中的x的集合。换句话说，用S来腐蚀来腐蚀X得到的
8、集合是S完全包括在X中时S的原点位置的集合。腐蚀在数学形态学运算中的作用是消除物体边界点。如果结构元素取3×3的像素块，腐蚀将使物体的边界沿周边减少一个像素。腐蚀可以把小于结构元素的物体(毛刺、小凸起)去除，这样选取不同大小的结构元素，就可以在原图像中去掉不同大小的物体。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，通过腐蚀运算可以将两个物体分开。腐蚀运算的示例图(a)中的阴影部分为集合X，图(b)中的中的阴影部分为结构元素S，而图(c)中黑色部分给出了结果。由图可见，腐蚀将图像（区域）收缩小了。腐蚀应用举例使用腐
9、蚀消除图像的细节部分，产生滤波器的作用包含边长为1,3,5,7,9和15像素正方形的二值图像使用13×13像素大小的结构元素腐蚀原图像的结果使用13×13像素大小的结构元素膨胀图b，恢复原来15×15尺寸的正方形（a）集合A，（b）窗口W和与W有关的X的局部背景（W-X），（c）A的补集，（d）用X对A腐蚀，（e）用（W-X）对A腐蚀，（f）（d）和（e）的交集，显示了我们希望得到的X的原点位置开操作和闭操作开操作：使图像的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物使用结构元素B对集合A进行开操作，定义为：AoB=(AΘ
10、B)⊕B含义：先用B对A腐蚀，然后用B对结果膨胀另一个定义AoB=∪{(B)z
11、(B)z⊆A}开操作和闭操作闭操作：同样使图像的轮廓变得光滑，但与开操作相反，它能消除狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并填补轮廓线中的裂痕使用结构元素B对集合A进行闭操作，定义为：A•B=(A⊕B)ΘB含义：先用B对A
