数字图像处理中，像素的邻接性和连通性有什么区别？邻接、连接、连通又是怎么区别的？ 邻域与连通不同，4邻域只考虑两像素间的位置关系，p的4邻域是指他上下左右的四个相邻像素组成的集合，而连通除了要求相邻外，还需要他们的灰度值满足相似性原则
数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题 图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。目录1 解决方案2 常用的信号处理技术o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念3 典型问题4 应用5 相关相近领域6 参见解决方案几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字。
数字图像处理中，像素的邻接性和连通性有什么区别？邻接、连接、连通又是怎么区别的？例如4邻域和4连通是一样的意思吗？什么又是m邻接？好乱呀，求指点。
数字图像处理中4连通 8连通 m连通的区别
Matlab 图像处理 连通性 不是有现成的bwlabel函数吗？
数字图像处理：说明膨胀与腐蚀的应用场合 这两种都属于形态学运算，腐蚀可以用来用来提取骨干信息，去除噪声，腐蚀和膨胀都可以改变图像的连通性。
数字图像处理里的腐蚀和膨胀到底是指什么 膨胀定义：D=X ⊕ S={ x，y|Sxy∩X≠Ф}意义：当结构元素 S 的原点移动到（x，y）位置，如果 S与物体X有任何一点同时为 1，则新图象上相应点为 1；如果 S与 X完全没有相交，新图象上点为 0。算法：用结构元素，扫描图像的每一个像素用结构元素与其覆盖的二值图像做“或”操作。如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为 1。S是由B映像的位移与X至少有一个像素相同时B的中心点位置的集合。膨胀的作用：用 3x3的结构元素时，使物体的边界沿周边增加一个像素。把图象周围的背景点合并到物体中。如果两个物体距离比较近，通过膨胀可能连通在一起。对于填补图象分割后物体中的空洞十分有用腐蚀定义：E=X Θ S={ x，y|Sxy？X}意义：当结构元素 S 的原点移动到(x，y)位置，如S 完全包含在 X 中，则新图象上该点为 1，否则为 0。算法：用结构元素，扫描图像的每一个像素用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作。如果都为 1，结果图像的该像素为 1。否则为 0。结果图像E是由S完全包括在X中时S的当前位置的集合作用：用 3x3的结构元素时，使物体的边界沿周边减少一个像素。去掉小于结构元素的物体，选择不同大小的结构元素，可以去掉大小不同的物体。如果两物体之间。
数字图像处理中，像素的邻接性和连通性有什么区别？邻接、连接、连通又是怎么区别的？
