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1，圖像的腐蝕和膨脹的卷積怎么計算
2，圖像細化與腐蝕粗化與膨脹在應(yīng)用上有什么區(qū)別
3，什么叫單值模糊化
4，圖像處理的形態(tài)學
5，數(shù)字圖像處理中的膨脹原理是怎樣的
6，圖像處理中的腐蝕與膨脹是什么意思

1，圖像的腐蝕和膨脹的卷積怎么計算

腐蝕的算法：用3x3的結(jié)構(gòu)元素，掃描圖像的每一個像素用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作如果都為1，結(jié)果圖像的該像素為1。否則為0。結(jié)果：使二值圖像減小一圈定義：E = B ? S = { x,y | Sxy?B} 膨脹的算法：用3x3的結(jié)..

圖像的腐蝕和膨脹的卷積怎么計算

2，圖像細化與腐蝕粗化與膨脹在應(yīng)用上有什么區(qū)別

膨脹和腐蝕膨脹和腐蝕這兩種操作是形態(tài)學處理的基礎(chǔ),許多形態(tài)學算法都是以這兩種運算為基礎(chǔ)的.① 膨脹是以得到B的相對與它自身原點的映像并且由z對映像進行移位為基礎(chǔ)的.A被B膨脹是所有位移z的集合,這樣,和A至少有一個元素是重疊的.我們可以把上式改寫為：結(jié)構(gòu)元素B可以看作一個卷積模板,區(qū)別在于膨脹是以集合運算為基礎(chǔ)的,卷積是以算術(shù)運算為基礎(chǔ)的,但兩者的處理過程是相似的.⑴ 用結(jié)構(gòu)元素B,掃描圖像A的每一個像素⑵ 用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作⑶ 如果都為0,結(jié)果圖像的該像素為0.否則為1② 腐蝕對Z中的集合A和B,B對A進行腐蝕的整個過程如下：⑴ 用結(jié)構(gòu)元素B,掃描圖像A的每一個像素⑵ 用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作⑶ 如果都為1,結(jié)果圖像的該像素為1.否則為0腐蝕處理的結(jié)果是使原來的二值圖像減小一圈.⑷ 擊中（匹配）或擊不中變換

額

圖像細化與腐蝕粗化與膨脹在應(yīng)用上有什么區(qū)別

3，什么叫單值模糊化

我挨個說一下吧，也算給自己復(fù)習一下。一邊緣檢測方法很多很多啊。1 常用的是用各種邊緣檢測算子對圖像進行卷積運算，計算出來圖像每個部分的梯度值，由于邊緣有突變的像素值，所以梯度大的地方很可能是邊緣。常見的有 sobel算子等。2 形態(tài)學運算，主要是針對二值化之后的圖比較高效，直接先膨脹再腐蝕，然后相減圖像就是邊緣。3 canny算法，這個用的很多，我也很喜歡，主要是用到強邊緣和弱邊緣進行區(qū)分。4 通過識別feature進行識別，在邊緣不明顯的時候比較有效。二圖像模糊這里你要知道一個概念，什么是模糊呢？咱們近視眼就是一個模糊，這個模糊就是眼睛的成像不能精確的成像在視網(wǎng)膜上吧？你可以想象一下，其實這就是一個尺度變換的問題，你看一張報紙很清楚，但是從五十米外看你這張報紙（我們假設(shè)能看得到），就非常模糊，不能辨認吧？我這里就引出這個模糊的概念：叫做高斯濾波，高斯濾波其實就是一個尺度變換。我再打個比方吧，比如一個圍棋棋盤，黑線是黑線，棋盤是棋盤，即使黑線很細，你也能分清楚是吧？但是如果你摘下眼鏡看呢？黑線變粗了是吧？黑線變暗了是吧？其實真正原因是棋盤的信息進入了原本黑線的地方，而黑線也進入了棋盤的地方。這就是濾波的魅力，可以使像素各個梯度變小，讓圖像的像素點之間的聯(lián)系沒有那么強烈。。既然引出高斯濾波，那就有其他的各種濾波，比如拉普拉斯濾波，中值濾波，均值濾波。實際操作中應(yīng)用的也都是算子求卷積的方法。三灰度化你看電視的時候應(yīng)該知道，電視上的一個彩色點，其實是grb顏色模式，就是綠紅藍三色。對應(yīng)這個rgb顏色模式，你可以通過對這三個顏色通道的值進行處理，比如我就定義 v=(r+g+b)/3。那么這個v就包含了三種顏色的信息了吧？但是一般的我們不直接用三個平均，而是由各個相應(yīng)的系數(shù)相乘得到。這是rgb顏色模式，但是如果你用到hsv顏色模式，問題就簡單多了。什么是hsv模式呢？你遙控器上可能有色度飽和度亮度按鈕吧？這個就是hsv模式，其中這個v 就是亮度 value，這個就直接是灰度信息了。四圖像去霧我對這個去霧的理解是，圖像增強。也可以叫做是圖像銳化，這個過程正好和圖像模糊相對應(yīng)。模糊是讓梯度值變小，銳化就是讓梯度變大。對應(yīng)的方法也是響應(yīng)的算子進行濾波了。而需要注意的是，銳化用的是高通濾波，模糊是低通濾波。因為邊緣信息一般都是頻率高的信號。視頻分析系統(tǒng)團隊風之風信子

什么叫單值模糊化

4，圖像處理的形態(tài)學

形態(tài)學一詞通常指生物學的一個分支，它用于處理動物和植物的形狀和結(jié)構(gòu)。在數(shù)學形態(tài)學的語境中也使用該詞來作為提取圖像分量的一種工具，這些分量在表示和描述區(qū)域形狀（如邊界，骨骼和凸殼）時是很有用的。此外，我們還很關(guān)注用于預(yù)處理和后處理的形態(tài)學技術(shù)，如形態(tài)學濾波、細化和裁剪。數(shù)學形態(tài)學的基本運算數(shù)學形態(tài)學的基本運算有4個：腐蝕、膨脹、開啟和閉合。數(shù)學形態(tài)學方法利用一個稱作結(jié)構(gòu)元素的”探針”收集圖像的信息，當探針在圖像中不斷移動時，便可考察圖像各個部分之間的相互關(guān)系，從而了解圖像的結(jié)構(gòu)特征。在連續(xù)空間中，灰度圖像的腐蝕、膨脹、開啟和閉合運算分別表述如下。腐蝕腐蝕“收縮”或“細化”二值圖像中的對象。收縮的方式和程度由一個結(jié)構(gòu)元素控制。數(shù)學上，A被B腐蝕，記為AΘB，定義為：換言之，A被B腐蝕是所有結(jié)構(gòu)元素的原點位置的集合，其中平移的B與A的背景并不疊加。膨脹膨脹是在二值圖像中“加長”或“變粗”的操作。這種特殊的方式和變粗的程度由一個稱為結(jié)構(gòu)元素的集合控制。結(jié)構(gòu)元素通常用0和1的矩陣表示。數(shù)學上，膨脹定義為集合運算。A被B膨脹，記為A⊕B，定義為：其中，Φ為空集，B為結(jié)構(gòu)元素?？傊?，A被B膨脹是所有結(jié)構(gòu)元素原點位置組成的集合，其中映射并平移后的B至少與A的某些部分重疊。這種在膨脹過程中對結(jié)構(gòu)元素的平移類似于空間卷積。膨脹滿足交換律，即A⊕B=B⊕A。在圖像處理中，我們習慣令A(yù)⊕B的第一個操作數(shù)為圖像，而第二個操作數(shù)為結(jié)構(gòu)元素，結(jié)構(gòu)元素往往比圖像小得多。膨脹滿足結(jié)合律，即A⊕(B⊕C)=(A⊕B)⊕C。假設(shè)一個結(jié)構(gòu)元素B可以表示為兩個結(jié)構(gòu)元素B1和B2的膨脹，即B=B1⊕B2，則A⊕B=A⊕(B1⊕B2)=(A⊕B1)⊕B2，換言之，用B膨脹A等同于用B1先膨脹A，再用B2膨脹前面的結(jié)果。我們稱B能夠分解成B1和B2兩個結(jié)構(gòu)元素。結(jié)合律很重要，因為計算膨脹所需要的時間正比于結(jié)構(gòu)元素中的非零像素的個數(shù)。通過結(jié)合律，分解結(jié)構(gòu)元素，然后再分別用子結(jié)構(gòu)元素進行膨脹操作往往會實現(xiàn)很客觀的速度的增長。 A被B的形態(tài)學開運算可以記做A?B，這種運算是A被B腐蝕后再用B來膨脹腐蝕結(jié)果，即：開運算的數(shù)學公式為：其中，∪從幾何學上講，A·B是所有不與A重疊的B的平移的并集。想開運算一樣，形態(tài)學閉運算會平滑對象的輪廓。然后，與開運算不同的是，閉運算一般會將狹窄的缺口連接起來形成細長的彎口，并填充比結(jié)構(gòu)元素小的洞?；谶@些基本運算可以推導(dǎo)和組合成各種數(shù)學形態(tài)學實用算法，用它們可以進行圖像形狀和結(jié)構(gòu)的分析及處理，包括圖像分割、特征提取、邊界檢測、圖像降噪、圖像增強和恢復(fù)等。

5，數(shù)字圖像處理中的膨脹原理是怎樣的

1．圖像細化的基本原理 ⑴ 圖像形態(tài)學處理的概念數(shù)字圖像處理中的形態(tài)學處理是指將數(shù)字形態(tài)學作為工具從圖像中提取對于表達和描繪區(qū)域形狀有用處的圖像分量，比如邊界、骨架以及凸殼，還包括用于預(yù)處理或后處理的形態(tài)學過濾、細化和修剪等。圖像形態(tài)學處理中我們感興趣的主要是二值圖像。在二值圖像中，所有黑色像素的集合是圖像完整的形態(tài)學描述，二值圖像的各個分量是Z2的元素。假定二值圖像A和形態(tài)學處理的結(jié)構(gòu)元素B是定義在笛卡兒網(wǎng)格上的集合，網(wǎng)格中值為1的點是集合的元素，當結(jié)構(gòu)元素的原點移到點(x,y)時，記為Sxy，為簡單起見，結(jié)構(gòu)元素為3x3，且全都為1，在這種限制下，決定輸出結(jié)果的是邏輯運算。 ⑵ 二值圖像的邏輯運算邏輯運算盡管本質(zhì)上很簡單，但對于實現(xiàn)以形態(tài)學為基礎(chǔ)額圖像處理算法是一種有力的補充手段。在圖像處理中用到的主要邏輯運算是：與、或和非（求補），它們可以互相組合形成其他邏輯運算。 ⑶ 膨脹和腐蝕膨脹和腐蝕這兩種操作是形態(tài)學處理的基礎(chǔ)，許多形態(tài)學算法都是以這兩種運算為基礎(chǔ)的。 ① 膨脹是以得到B的相對與它自身原點的映像并且由z對映像進行移位為基礎(chǔ)的。A被B膨脹是所有位移z的集合，這樣，和A至少有一個元素是重疊的。我們可以把上式改寫為：結(jié)構(gòu)元素B可以看作一個卷積模板，區(qū)別在于膨脹是以集合運算為基礎(chǔ)的，卷積是以算術(shù)運算為基礎(chǔ)的，但兩者的處理過程是相似的。 ⑴ 用結(jié)構(gòu)元素B，掃描圖像A的每一個像素 ⑵ 用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作 ⑶ 如果都為0，結(jié)果圖像的該像素為0。否則為1 ② 腐蝕對Z中的集合A和B，B對A進行腐蝕的整個過程如下： ⑴ 用結(jié)構(gòu)元素B，掃描圖像A的每一個像素 ⑵ 用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作 ⑶ 如果都為1，結(jié)果圖像的該像素為1。否則為0 腐蝕處理的結(jié)果是使原來的二值圖像減小一圈。 ⑷ 擊中（匹配）或擊不中變換假設(shè)集合A是由3個子集X，Y和Z組成的集合，擊中（匹配）的目的是要在A中找到X的位置，我們設(shè)X被包圍在一個小窗口W中，與W有關(guān)的X的局部背景定義為集合的差（W－X），則X在A內(nèi)能得到精確擬合位置集合是由X對A的腐蝕后由（W－X）對A的補集Ac腐蝕的交集，這個交集就是我們要找的位置，我們用集合B來表示由X和X的背景構(gòu)成的集合，我們可以令B＝（B1，B2），這里B1＝X，B2＝（W－X），則在A中對B進行匹配可以表示為： A⊙B 我們稱為形態(tài)學上的擊中或擊不中變換。 ⑸ 細化圖像細化一般作為一種圖像預(yù)處理技術(shù)出現(xiàn)，目的是提取源圖像的骨架，即是將原圖像中線條寬度大于1個像素的線條細化成只有一個像素寬，形成“骨架”，形成骨架后能比較容易的分析圖像，如提取圖像的特征。細化基本思想是“層層剝奪”，即從線條邊緣開始一層一層向里剝奪，直到線條剩下一個像素的為止。圖像細化大大地壓縮了原始圖像地數(shù)據(jù)量，并保持其形狀的基本拓撲結(jié)構(gòu)不變，從而為文字識別中的特征抽取等應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。細化算法應(yīng)滿足以下條件： ① 將條形區(qū)域變成一條薄線； ② 薄線應(yīng)位與原條形區(qū)域的中心； ③ 薄線應(yīng)保持原圖像的拓撲特性。細化分成串行細化和并行細化，串行細化即是一邊檢測滿足細化條件的點，一邊刪除細化點；并行細化即是檢測細化點的時候不進行點的刪除只進行標記，而在檢測完整幅圖像后一次性去除要細化的點。常用的圖像細化算法有hilditch算法，pavlidis算法和rosenfeld算法等。注：進行細化算法前要先對圖像進行二值化,即圖像中只包含“黑”和“白”兩種顏色。還可以參考:http://blog.csdn.net/sunny3106/archive/2007/08/15/1745485.aspx 關(guān)鍵詞是數(shù)學形態(tài)學，

6，圖像處理中的腐蝕與膨脹是什么意思

圖像處理分為多種，對于不同的圖像腐蝕和膨脹的定義不同。1、形態(tài)學圖像處理是在圖像中移動一個結(jié)構(gòu)元素，然后將結(jié)構(gòu)元素與下面的二值圖像進行交、并等集合運算；先腐蝕后膨脹的過程稱為開運算。它具有消除細小物體，在纖細處分離物體和平滑較大物體邊界的作用。先膨脹后腐蝕的過程稱為閉運算。它具有填充物體內(nèi)細小空洞，連接鄰近物體和平滑邊界的作用。2、對灰度圖像的膨脹（或腐蝕）操作有兩類效果：（1）如果結(jié)構(gòu)元素的值都為正的，則輸出圖像會比輸入圖像亮（或暗）；（2）根據(jù)輸入圖像中暗（或亮）細節(jié)的灰度值以及它們的形狀相對于結(jié)構(gòu)元素的關(guān)系，它們在運算中或被消減或被除掉。腐蝕就是使用算法，將圖像的邊緣腐蝕掉。作用就是將目標的邊緣的“毛刺”踢除掉。膨脹就是使用算法，將圖像的邊緣擴大些。作用就是將目標的邊緣或者是內(nèi)部的坑填掉。使用相同次數(shù)的腐蝕與膨脹，可以使目標表面更平滑。擴展資料：1、圖像變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。2、圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特數(shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。3、圖像增強和復(fù)原：圖像增強和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節(jié)明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復(fù)原要求對圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過程建立“降質(zhì)模型”，再采用某種濾波方法，恢復(fù)或重建原來的圖像參考資料來源：百度百科-圖像處理

圖像處理分為多種，對于不同的圖像腐蝕和膨脹的定義不同。1. 形態(tài)學圖像處理是在圖像中移動一個結(jié)構(gòu)元素，然后將結(jié)構(gòu)元素與下面的二值圖像進行交、并等集合運算；先腐蝕后膨脹的過程稱為開運算。它具有消除細小物體，在纖細處分離物體和平滑較大物體邊界的作用。先膨脹后腐蝕的過程稱為閉運算。它具有填充物體內(nèi)細小空洞，連接鄰近物體和平滑邊界的作用。2. 對灰度圖像的膨脹（或腐蝕）操作有兩類效果：（1）如果結(jié)構(gòu)元素的值都為正的，則輸出圖像會比輸入圖像亮（或暗）；（2）根據(jù)輸入圖像中暗（或亮）細節(jié)的灰度值以及它們的形狀相對于結(jié)構(gòu)元素的關(guān)系，它們在運算中或被消減或被除掉。3. 腐蝕和膨脹的算法有多種，如果需要源碼可參考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b205d630100sgk1.html

將圖形表面不斷擴散以達到支除小孔的效果，這樣的處理稱為擴張，也可稱為膨脹；反復(fù)去除圖形表面像素，將圖形逐步縮小，以達到消去點狀圖形的效果，這樣的處理稱為收縮，也可稱為腐蝕。

開操作時先腐蝕后膨脹，用來消除小物體、在纖細點處分離物體、平滑較大物體的邊界的同時并不明顯改變其面積。數(shù)字圖像由各點像素組成，灰度圖像可以看成是一個二維矩陣，比如對于320×240的圖像來說，共有320×240個點的值構(gòu)成該圖像，灰度圖像與背景圖像作減法就是對應(yīng)的320×240個點的值相減，對應(yīng)點相差值比較大時，斷定該點為前景點。這應(yīng)該屬于運動目標檢測的方面的知識。

腐蝕就是使用算法，將圖像的邊緣腐蝕掉。作用就是將目標的邊緣的“毛刺”踢除掉。膨脹就是使用算法，將圖像的邊緣擴大些。作用就是將目標的邊緣或者是內(nèi)部的坑填掉。使用相同次數(shù)的腐蝕與膨脹，可以使目標表面更平滑

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4，圖像處理的形態(tài)學

5，數(shù)字圖像處理中的膨脹原理是怎樣的

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