数字图像处理中的膨胀原理是怎样的？ 1．图像细化的基本原理⑴ 图像形态学处理的概念数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量，比如边界、骨架以及凸壳，还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等.图像形态学处理中我们感兴趣的主要是二值图像.在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述，二值图像的各个分量是Z2的元素.假定二值图像A和形态学处理的结构元素B是定义在笛卡儿网格上的集合，网格中值为1的点是集合的元素，当结构元素的原点移到点(x，y)时，记为Sxy，为简单起见，结构元素为3x3，且全都为1，在这种限制下，决定输出结果的是逻辑运算.⑵ 二值图像的逻辑运算逻辑运算尽管本质上很简单，但对于实现以形态学为基础额图像处理算法是一种有力的补充手段.在图像处理中用到的主要逻辑运算是：与、或和非（求补），它们可以互相组合形成其他逻辑运算.⑶ 膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀这两种操作是形态学处理的基础，许多形态学算法都是以这两种运算为基础的.① 膨胀是以得到B的相对与它自身原点的映像并且由z对映像进行移位为基础的.A被B膨胀是所有位移z的集合，这样，和A至少有一个元素是重叠的.我们可以把上式改写为：结构元素B。
图像滤波的形态学滤波器
医学图像分析的理论
信号处理中的形态学物理意义？结构元素怎么创建？为什么提示说结构元素只能是0和1？？ 如果是一些小数组成的数学形态学结构元素，那在数学形态学中该怎么使用？物理意义只是简单的匹配程度吗？
如何评价杨高科的《图像处理、分析与机器视觉》一书？ 《图像处理、分析与机器视觉》这本书主要是讲解了数组图像处理的基本原理，以labview为工具实现了常见的图像处理算法，以及labview视觉工业应用展示。龙哥对本书评价：1/图像处理理论讲解完善。对图像处理理论描述全面，对labview视觉从业者，是一个很好的提升理论基础的机会。2/labview视觉自带例程讲解全面。本书对labview视觉自带案例的讲解非常透彻，对于一些参数不知道其含义或者设置方法的时候，可以参考这本书的 讲解。3/定位于labview视觉相关本科或研究生教材。非常适合用于大学labview视觉课程，但对于没有学习过视觉理论的学员，不要直接尝试通过此书学习labview视觉，难度较大。适用群体：有一定视觉经验，了解视觉的基础概念的学生或技术人员。学习顺序：建议初学者按照，1/2/3/4/11/12/13/15/16，其他章节选学即可。下面是本书主要内容介绍1）第一章：主要讲解视觉系统的加搭建2）第二章：主要讲光学成像原理3）第三章：颜色空间，图像存储和显示4）第四章：图像管理，labview中图像内存5）第五章：图像存储6）第六章：标定与矫正7）图像运算与操作8）第八章，灰度分析与变换9）第九章灰度滤波与增强10）频域增强11）第11章：二值化与阈值分割12）第。
灰度形态学中的腐蚀和膨胀到底是怎么定义的？ 膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀这两种操作是形态学处理的基础，许多形态学算法都是以这两种运算为基础的.① 膨胀是以得到B的相对与它自身原点的映像并且由z对映像进行移位为基础的.A被B膨胀是所有位移z的集合，这样，和A至少有一个元素是重zhidao叠的.我们可以把上式改写为：结构回元素B可以看作一个卷积模板，区别在于膨胀是以集合运算为基础的，卷积是以算术运算为基础的，但两者的处理过程是相似的.⑴ 用结构元素B，扫描图像A的每一个像素⑵ 用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作⑶ 如果都为0，结果图像的该像素为答0.否则为1② 腐蚀对Z中的集合A和B，B对A进行腐蚀的整个过程如下：⑴ 用结构元素B，扫描图像A的每一个像素⑵ 用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作⑶ 如果都为1，结果图像的该像素为1.否则为0腐蚀处理的结果是使原来的二值图像减小一圈.⑷ 击中（匹配）或击不中变换
求助`````图像识别技术在车牌识别中的应用 楼上怎么全部列的标题，这样有什么参考价值呢？如果想找资料的话，最好到CNKI上面看看，有很多车牌识别方面的中文文章。不过这个需要学校购买了权限才可以下，外网的就很困难了。
图像算法：图像形态学运算-膨胀、腐蚀、开闭，绪：形态学morhology常应用在生物学中，研究动植物的形态和结构；图像形态学即数学形态学Mathematicalmorhology是一门建立在。
怎样做病理检查？ 怎样做病理检查，病理检查，即用以检查机体器官、组织或细胞中的病理改变的病理形态学方法。为探讨器官、组织或细胞所发生的疾病过程，可采用某种病理形态学检查的方法，。
荧光显微镜和激光共聚焦显微镜的区别 一个高档一个低档而已，看个人需要传统荧光显微镜使用荧光物质标志细胞中的特定结构，不仅图像与背景的对比度增强，而且由于许多荧光显微镜的光源使用短波长的紫外光当所。
