用MATLAB的数学形态学做图像分割的步骤是什么啊？ 先腐蚀在膨胀 还是说先得用到边缘检测什么的？ 膨胀操作，有以下形式：BW2=dilate(BW1，SE)BW2=dilate(BW1，SE，…，n)其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2=dilate(BW1，SE，…，n)表示执行膨胀操作n次。2、erode 函数该函数能够实现二值图像的腐蚀操作，有以下形式：BW2=erode(BW1，SE)BW2=erode(BW1，SE，…，n)其中：BW2=erode(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行腐蚀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2=erode(BW1，SE，…，n)表示执行腐蚀操作n次。3、bwmorph函数该函数的功能是能实现二值图像形态学运算。它的格式如下：① BW2=bwmorph(BW1，operation)② BW2=bwmorph(BW1，operation，n)其中：对于格式①，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算；对于格式②，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算n次。operation为下列字符串之一：‘clean’：除去孤立的像素(被0包围的1)‘close’：计算二值闭合‘dilate’：用结构元素计算图像膨胀‘erode’：用结构元素计算图像侵蚀4、imclose函数该函数功能。
数字图像处理 中数学形态学主要包括哪些研究内容 可以通过以下几个步骤来实现数学形态学算法对数字图百像的处理：步骤 1、提取图像的几何结构特征，也就是针对所要处理的图像找出相应的 几何结构模式。步骤 2、根据步骤 1 找出的几度何结构模式选合适的结构元素，这里结构元 素的选择标准择首先是要能最有效的展知现该几何结构模式，其次该结构元素的形 态还应该尽量的最简。步骤 3、为了得到比原始图像更能显著突出物体特征信息的图像，用步骤 2 选取的结构元素对目标进行相应的数学道形态学变换，如果能对结构元素给予合适 的变量，则还能够内定量的表示出目标的几何结构模式。步骤 4、通过上面的三个步骤，相对于我们的处理需求，目标图像会变得更 加清晰、明了，并且更有利于我们提取出相应的图容像信息。
hit-or-miss transformation是什么意思关于数学形态学的图像处理
什么是形态学图像处理？ 他们的工作奠定了这门学科的理论基础，如击中/击不中变换、开闭运算、布尔模型及纹理分析器的原型等。数学形态学的基本思想是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。数学形态学的数学基础和所用语言是集合论，因此它具有完备的数学基础，这为形态学用于图像分析和处理、形态滤波器的特性分析和系统设计奠定了坚实的基础。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的结构，实现了形态学分析和处理算法的并行，大大提高了图像分析和处理的速度。数学形态学是由一组形态学的代数运算子组成的，它的基本运算有4个：膨胀（或扩张）、腐蚀（或侵蚀）、开启和闭合，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推导和组合成各种数学形态学实用算法，用它们可以进行图像形状和结构的分析及处理，包括图像分割、特征抽取、边界检测、图像滤波、图像增强和恢复等。数学形态学方法利用一个称作结构元素的“探针”收集图像的信息，当探针在图像中不断移动时，便可考察图像各个部分之间的相互关系，从而了解图像的结构特征。数学形
matlab，彩色图像的数学形态学处理---闭运算的源代码，能给一份吗 谢谢，注意是彩色图像 如果用户和密码都验证成功，那么建立一个session(\"name\")=用户名之后跳转到欢迎页面（response.redirect（“页面”））在欢迎页面显示(\"name\")%>；
数学形态学是什么？ 通常被分为两部分研究曲折性的和研究构词的形态学数学形态学编辑数学形态学（Mathematicalmorphology）是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像。
图像处理的形态学 形态学一词通常指生物学的一个分支，它用于处理动物和植物的形状和结构。在数学形态学的语境中也使用该词来作为提取图像分量的一种工具，这些分量在表示和描述区域形状（如边界，骨骼和凸壳）时是很有用的。此外，我们还很关注用于预处理和后处理的形态学技术，如形态学滤波、细化和裁剪。数学形态学的基本运算数学形态学的基本运算有4个：腐蚀、膨胀、开启和闭合。数学形态学方法利用一个称作结构元素的”探针”收集图像的信息，当探针在图像中不断移动时，便可考察图像各个部分之间的相互关系，从而了解图像的结构特征。在连续空间中，灰度图像的腐蚀、膨胀、开启和闭合运算分别表述如下。腐蚀腐蚀“收缩”或“细化”二值图像中的对象。收缩的方式和程度由一个结构元素控制。数学上，A被B腐蚀，记为AΘB，定义为：换言之，A被B腐蚀是所有结构元素的原点位置的集合，其中平移的B与A的背景并不叠加。膨胀膨胀是在二值图像中“加长”或“变粗”的操作。这种特殊的方式和变粗的程度由一个称为结构元素的集合控制。结构元素通常用0和1的矩阵表示。数学上，膨胀定义为集合运算。A被B膨胀，记为A⊕B，定义为：其中，Φ为空集，B为结构元素。总之，A被B膨胀是所有结构。
