二值图像形态学处理

1、seie-tju，1，9章二进制形态图像处理binarymorphological eprinting，SEIE-TJU，2，index，数学形态开发简介形态基础形态任务基于形态的二进制图像处理，SEIE-TJU几乎同时，G.Matheron研究了多孔介质的几何结构、渗透性及其关系，他们的研究结果直接引出了“数学形态学”的原型。Serra，J.Serra，G.Matheron在法国共同创立了枫桥数学形态学研究中心。在随后的几年的研究中，他们逐步建立和完善了“数学形态学”的理论体系，之后再次研究了基于数学形态学的图像处理系统。say-tju，4，数学形态学发展简介，“数学形态学”是基于严格数学理

2、论的科学。g . Matheron 1973年出版的ensemlesaleatoiresetgeometrieintegrate严格详细论述了随机集合论和积分几何，为数学形态学奠定了理论基础。1982年，J.Serra出版的专门论文imageanalysistematicalmorphology是数学形态学发展的里程碑，表明数学形态学在理论上已经完备，在实际应用中继续深入。之后，经过科学工作者的持续努力，J.Serra编辑的imageanalysistecalmorphologyvolume 2，Volume3相继出版，1986年cvg IP(computervisionrapid csand

3、imageprocess)，SEIE-TJU，5，数学形态学发展简介，数学形态学方法与其他空域或频域图像处理和分析方法相比有一些明显的优点。例如，在图像恢复处理中，基于数学形态学的形态过滤器可以使用先验几何特征信息，使用形态运算符有效地过滤噪声，保留图像的原始信息。此外，数学形态学算法可以作为并行处理方法有效实现，硬件易于实现。基于数学形态学的边缘信息提取处理优于基于差分运算的边缘提取算法，差分算法对噪声的敏感度低，提取的边缘更平滑。利用数学形态学提取的图像骨架也比较连续，断点少。，SEIE-TJU，6，数学形态学应用于图像处理，SEIE-TJU，7，数学形态学图像处理应用程序，二进制指纹图像

4、，形态处理结果(小区域不填充空白空间)，SEIE-TJU，8，8(b)二进制后的图像；(c)通过开放操作消除噪音。(d)通过腐蚀和膨胀提取每个节点。(e)泵出骨架以分离每条线。(f)直线、节点和端点的最终显示，(a)，(b)，(c) (d)，(e)，(f)，(seie-tju，9，index当结构元素的原点在原始集合的边界上时，背景边界必须足够适合整个结构元素。SEIE-TJU，13，其他形式的结构元素，SEIE-TJU，14，Matlab的形态定义，se=stral (shape，parameter)，SEIE-ttlab 数学形态学发展简介形态基本形态操作包括基于形态的二进制图像处理、SE

5、IE-TJU，18、结构元素在集合中的基本操作、基本形态图像处理过程类似于空域滤波结构元素的中心点横穿图像中所有像素，输出值取决于与结构元素相对应的图像区域内的点的值。 腐蚀和扩张耦合形态操作：开，闭，SEIE-TJU，19，腐蚀，Erosion(腐蚀)集合(结构元素)b对集合a(二进制图像)的腐蚀操作：如果AB，b转换z可以包含在a中，b和a的补充集的交集为空。SEIE-TJU，20，腐蚀过程示例，结构元素，原始图像，processededgelededpixels，SEIE；original bw=im read(circles . png)；Se=流(disk，11)；ErodedBW=

6、imerode(originalBW，se)；Im show (original bw)、figure、im show (eroded bw)、seie-tju、23、腐蚀应用、原始图像、erosion bySEIE-TJU，24，腐蚀的应用，SEIE-TJU，25，膨胀，Dilation结果元素b对于集a膨胀到：AB，如果b的镜像经过转换z，然后与a相交(撞击)，则z点集将构成a对b的膨胀。b的镜像的转换和a的交集不为空。seie-tju，26，扩展，结构化元素，原始图像，定向图像，SEIE-TJU，27，扩展示例，J=；bw=im read(text . png)；Se=流(line，11

7、，90)；Bw2=imdilate(bw，se)；Im show (bw)、title (original) figure、im show (bw2)、title (dilated)、seie-tju、29、扩展操作扩展了图像恢复抑郁症。腐蚀和扩张运算不是相互逆向运算。在SEIE-TJU，34，复合运算中，可以使用腐蚀和膨胀的组合来执行最常用于形态操纵的更复杂的复合形态操纵，其中：个闭是中间转换，SEIE-TJU，35，开放操作，a是原始图像，b是结构元素图像，则集合a由结构元素b进行运算，记录为AB，a被b腐蚀，originashape，after erosion，opening，碟形结构运

8、算符，SEIE-TJU，36，打开计算结果的，seie-tju、40、闭合计算示例、structuring element、original image、dilated image、SEIE-TJU、41、闭合计算示例、sstructuring element闭合运算也是平滑图像的轮廓，与开放运算不同，一般是将窄的缝隙和细长的弯曲相加，消除小孔，填补轮廓的缝隙。开放和闭合操作不是互逆操作，SEIE-TJU，44，Matlab实现，j=imopen (I，se)，CLC，clear all，close alloriginal bw=im read(circles . png)；Figure(1)

9、，im show(original bw)；Se=流(disk，10)；ErodeBW=imerode(originalBW，se)；DilateBW=imdilate(erodeBW，se)；Figure(2)、im show(dilate bw)；CloseBW=imopen(originalBW，se)；Figure (3)、im show (close bw)、j=im close (I，se)、CLC、clear all、close alloriginal bw=im read(circles . png)；Figure(1)，im show(original bw)；Se=流(sq

10、uare，3)；Dilate bw=im dilate (original bw，se)；ErodeBW=imerode(dilateBW，se)；Figure(2)，im show(erode bw)；CloseBW=imclose(originalBW，se)；Figure、im show (close bw)、seie-tju、45、使用打开和关闭操作进行处理、消除干涉的小区域、连接断开的地方、SEIE-TJU、46、打开和关闭操作的特性、如果c是d的子集，则为子集。a是集合的子集(子图)。如果c是d的子集，则为子集。SEIE-TJU、47、点击期间无转换、形状期间点击(Hit)转换(H

11、MT)是形状检测的主要工具。HMT转换可以检测图像的内部和外部。HMT通过研究图像的目标对象和图像背景之间的关系，可以获得很好的效果。HMT经常用于解决目标图像识别和模式识别等领域。在点击转换中将结构元素分解为两个，一个定义为前景结构元素，一个定义为背景结构元素。SEIE-TJU，48，点击失败转换，前景结构元素，背景结构元素，a腐蚀到D(所有位置集合到D的原点)，W-D腐蚀交流，SEIE-TJU，49，点击期间无转换其中B1是由与目标相关的元素组成的集合，B2是与该背景相关的元素的集合。示例：SEIE-TJU，51，没有点击转换，SEIE-TJU，52，点击失败转换，SEIE-TJU，53，

12、点击失败转换，SEIE-TJU，54为了正确检测对象B1，B2需要至少包含1个像素宽度的背景周围。在图(a)中查找具有东和南相邻像素(命中)但没有东北、北、西北、西和西南相邻像素(命中)的像素。，a=imread(Fig9.07(a)。jpg)；im show(a)B1=streel(000；011；010)；B2=stral(111；100；100)；%点击和点击转换b=bwhitmiss(a、B1、B2)；Figure、im show (b)、seie-tju、55、index、数学形态学开发简介基于形态的形态工作形态的二进制图像处理、SEIE-TJU、56、图像处理形态算法、边界提取空填充连接元件提取精细将b设置为合适的结构元素，首先将a腐蚀到b，然后找出集合a及其腐蚀的区别。3个ie-tju，58，边界提取，original image，extracted boundary，使用3*3矩形结构元素提取边界的示例，3个ie-tju，59，孔填充，每个孔的点(、SEIE-TJU、60、填充孔、填充孔的基本过程如下：X0是孔填充的起点，b是用于填充的结构元素，AC是Xk=Xk-1的最终填充结果与Xk和边界的组合，SEIE-TJU