数字图像处理 膨胀和腐蚀算法 如何进行数字图像处理中的膨胀和腐蚀计算

数字图像处理中，膨胀和腐蚀的结构元素一定是二值的吗，有没有非二值结构元素？是否必须用形如：0 1 01 1 10 1 0这样的结构元素，可否用如下的结构元素进行形态学操作呢？。膨胀算法和腐蚀算法在图像处理中怎么应用啊？ 腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的物体。膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。可以用来填补物体中的空洞。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。如何进行数字图像处理中的膨胀和腐蚀计算 腐蚀的算法：用3x3的结构元素，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：使二值图像减小一圈定义：E=B ？ S={ x，y|Sxy？B}膨胀的算法：用3x3的结构元素，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0，结果图像的该像素为0。否则为1结果：使二值图像扩大一圈定义：E=B ？ S={ x，y|Sxy∩B≠Ф}膨胀源码BOOL Dilation(HWND hWnd，BOOL Hori){DWORD OffBits，BufSize；LPBITMAPINFOHEADER lpImgData；LPSTR lpPtr；HLOCAL hTempImgData；LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData；LPSTR lpTempPtr；HDC hDc；HFILE hf；LONG x，y；unsigned char num；int i；为了处理的方便，仍采用256级灰度图，不过只调色板中0和255两项if(NumColors。256){MessageBox(hWnd，\"Must be a mono bitmap with grayscale palette。Error Message\"，MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION)；return FALSE；}OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER)；BufSize为缓冲区大小BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes；为新的缓冲区分配内存if((hTempImgData=LocalAlloc(LHND，BufSize))=NULL){。图像处理中的腐蚀与膨胀是什么意思？ 图像处理分为多种，对于不同的图像腐蚀和膨胀的定义不同.1.形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素，然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算；先腐蚀后膨胀的过程称为开运算.它具有消除细小物体，在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用.先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算.它具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用.2.对灰度图像的膨胀（或腐蚀）操作有两类效果：（1）如果结构元素的值都为正的，则输出图像会比输入图像亮（或暗）；（2）根据输入图像中暗（或亮）细节的灰度值以及它们的形状相对于结构元素的关系，它们在运算中或被消减或被除掉.3.腐蚀和膨胀的算法有多种，如果需要源码可参考：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，膨胀和腐蚀的结构元素一定是二值的吗，有没有非二值结构元素？ 你看啊，这里你要明白膨胀腐蚀的深处含义。如果你用的是二值图，那么只有二值的structure element(结构元素)。如果你用的是灰度图形态学运算，这里的结构元素就很随意了，但是算法也和二值的不同。冈萨雷斯有灰度形态学的解释，你得自己去看啦~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。图像处理中的腐蚀与膨胀是什么意思？ 图像处理分为多种，对于不同的图像腐蚀和膨胀的定义不同。1、形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素，然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算；先腐蚀后。

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