数字图像处理 膨胀运算是否增加了像素？按运算程序去掉最后一行第一行最后一列第一列 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}因此，没有增加。
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。
简单解释数字图像处理中的膨胀和腐蚀？ 二者都属于对一幅二值图像的形态操作。膨胀的效果是“生长”或“粗化”图像中的目标，腐蚀的效果是“收缩…
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。
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。
在数字图像处理中图像膨胀的概念是什么 膨胀是形态学处理的一个运算子对于二值图像，膨胀意味着，用结构元素在图像上移动，只要结构元素中有一个点与图像中的点是重叠的就可以了，膨胀的结果是结构元素中心点划过的区域的内部.所以图像的边缘就被扩大了.对于灰.
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。
数字图像处理膨胀的目的 膨胀就是使用算法，将图像的边缘扩大些.作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉.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.
