膨胀卷积，图像的腐蚀和膨胀的卷积怎么计算

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1，图像的腐蚀和膨胀的卷积怎么计算
2，图像细化与腐蚀粗化与膨胀在应用上有什么区别
3，什么叫单值模糊化
4，图像处理的形态学
5，数字图像处理中的膨胀原理是怎样的
6，图像处理中的腐蚀与膨胀是什么意思

1，图像的腐蚀和膨胀的卷积怎么计算

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..

图像的腐蚀和膨胀的卷积怎么计算

2，图像细化与腐蚀粗化与膨胀在应用上有什么区别

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

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图像细化与腐蚀粗化与膨胀在应用上有什么区别

3，什么叫单值模糊化

我挨个说一下吧，也算给自己复习一下。一边缘检测方法很多很多啊。1 常用的是用各种边缘检测算子对图像进行卷积运算，计算出来图像每个部分的梯度值，由于边缘有突变的像素值，所以梯度大的地方很可能是边缘。常见的有 sobel算子等。2 形态学运算，主要是针对二值化之后的图比较高效，直接先膨胀再腐蚀，然后相减图像就是边缘。3 canny算法，这个用的很多，我也很喜欢，主要是用到强边缘和弱边缘进行区分。4 通过识别feature进行识别，在边缘不明显的时候比较有效。二图像模糊这里你要知道一个概念，什么是模糊呢？咱们近视眼就是一个模糊，这个模糊就是眼睛的成像不能精确的成像在视网膜上吧？你可以想象一下，其实这就是一个尺度变换的问题，你看一张报纸很清楚，但是从五十米外看你这张报纸（我们假设能看得到），就非常模糊，不能辨认吧？我这里就引出这个模糊的概念：叫做高斯滤波，高斯滤波其实就是一个尺度变换。我再打个比方吧，比如一个围棋棋盘，黑线是黑线，棋盘是棋盘，即使黑线很细，你也能分清楚是吧？但是如果你摘下眼镜看呢？黑线变粗了是吧？黑线变暗了是吧？其实真正原因是棋盘的信息进入了原本黑线的地方，而黑线也进入了棋盘的地方。这就是滤波的魅力，可以使像素各个梯度变小，让图像的像素点之间的联系没有那么强烈。。既然引出高斯滤波，那就有其他的各种滤波，比如拉普拉斯滤波，中值滤波，均值滤波。实际操作中应用的也都是算子求卷积的方法。三灰度化你看电视的时候应该知道，电视上的一个彩色点，其实是grb颜色模式，就是绿红蓝三色。对应这个rgb颜色模式，你可以通过对这三个颜色通道的值进行处理，比如我就定义 v=(r+g+b)/3。那么这个v就包含了三种颜色的信息了吧？但是一般的我们不直接用三个平均，而是由各个相应的系数相乘得到。这是rgb颜色模式，但是如果你用到hsv颜色模式，问题就简单多了。什么是hsv模式呢？你遥控器上可能有色度饱和度亮度按钮吧？这个就是hsv模式，其中这个v 就是亮度 value，这个就直接是灰度信息了。四图像去雾我对这个去雾的理解是，图像增强。也可以叫做是图像锐化，这个过程正好和图像模糊相对应。模糊是让梯度值变小，锐化就是让梯度变大。对应的方法也是响应的算子进行滤波了。而需要注意的是，锐化用的是高通滤波，模糊是低通滤波。因为边缘信息一般都是频率高的信号。视频分析系统团队风之风信子

什么叫单值模糊化

4，图像处理的形态学

形态学一词通常指生物学的一个分支，它用于处理动物和植物的形状和结构。在数学形态学的语境中也使用该词来作为提取图像分量的一种工具，这些分量在表示和描述区域形状（如边界，骨骼和凸壳）时是很有用的。此外，我们还很关注用于预处理和后处理的形态学技术，如形态学滤波、细化和裁剪。数学形态学的基本运算数学形态学的基本运算有4个：腐蚀、膨胀、开启和闭合。数学形态学方法利用一个称作结构元素的”探针”收集图像的信息，当探针在图像中不断移动时，便可考察图像各个部分之间的相互关系，从而了解图像的结构特征。在连续空间中，灰度图像的腐蚀、膨胀、开启和闭合运算分别表述如下。腐蚀腐蚀“收缩”或“细化”二值图像中的对象。收缩的方式和程度由一个结构元素控制。数学上，A被B腐蚀，记为AΘB，定义为：换言之，A被B腐蚀是所有结构元素的原点位置的集合，其中平移的B与A的背景并不叠加。膨胀膨胀是在二值图像中“加长”或“变粗”的操作。这种特殊的方式和变粗的程度由一个称为结构元素的集合控制。结构元素通常用0和1的矩阵表示。数学上，膨胀定义为集合运算。A被B膨胀，记为A⊕B，定义为：其中，Φ为空集，B为结构元素。总之，A被B膨胀是所有结构元素原点位置组成的集合，其中映射并平移后的B至少与A的某些部分重叠。这种在膨胀过程中对结构元素的平移类似于空间卷积。膨胀满足交换律，即A⊕B=B⊕A。在图像处理中，我们习惯令A⊕B的第一个操作数为图像，而第二个操作数为结构元素，结构元素往往比图像小得多。膨胀满足结合律，即A⊕(B⊕C)=(A⊕B)⊕C。假设一个结构元素B可以表示为两个结构元素B1和B2的膨胀，即B=B1⊕B2，则A⊕B=A⊕(B1⊕B2)=(A⊕B1)⊕B2，换言之，用B膨胀A等同于用B1先膨胀A，再用B2膨胀前面的结果。我们称B能够分解成B1和B2两个结构元素。结合律很重要，因为计算膨胀所需要的时间正比于结构元素中的非零像素的个数。通过结合律，分解结构元素，然后再分别用子结构元素进行膨胀操作往往会实现很客观的速度的增长。 A被B的形态学开运算可以记做A?B，这种运算是A被B腐蚀后再用B来膨胀腐蚀结果，即：开运算的数学公式为：其中，∪从几何学上讲，A·B是所有不与A重叠的B的平移的并集。想开运算一样，形态学闭运算会平滑对象的轮廓。然后，与开运算不同的是，闭运算一般会将狭窄的缺口连接起来形成细长的弯口，并填充比结构元素小的洞。基于这些基本运算可以推导和组合成各种数学形态学实用算法，用它们可以进行图像形状和结构的分析及处理，包括图像分割、特征提取、边界检测、图像降噪、图像增强和恢复等。

5，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0。否则为1 ② 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）或击不中变换假设集合A是由3个子集X，Y和Z组成的集合，击中（匹配）的目的是要在A中找到X的位置，我们设X被包围在一个小窗口W中，与W有关的X的局部背景定义为集合的差（W－X），则X在A内能得到精确拟合位置集合是由X对A的腐蚀后由（W－X）对A的补集Ac腐蚀的交集，这个交集就是我们要找的位置，我们用集合B来表示由X和X的背景构成的集合，我们可以令B＝（B1，B2），这里B1＝X，B2＝（W－X），则在A中对B进行匹配可以表示为： A⊙B 我们称为形态学上的击中或击不中变换。 ⑸ 细化图像细化一般作为一种图像预处理技术出现，目的是提取源图像的骨架，即是将原图像中线条宽度大于1个像素的线条细化成只有一个像素宽，形成“骨架”，形成骨架后能比较容易的分析图像，如提取图像的特征。细化基本思想是“层层剥夺”，即从线条边缘开始一层一层向里剥夺，直到线条剩下一个像素的为止。图像细化大大地压缩了原始图像地数据量，并保持其形状的基本拓扑结构不变，从而为文字识别中的特征抽取等应用奠定了基础。细化算法应满足以下条件： ① 将条形区域变成一条薄线； ② 薄线应位与原条形区域的中心； ③ 薄线应保持原图像的拓扑特性。细化分成串行细化和并行细化，串行细化即是一边检测满足细化条件的点，一边删除细化点；并行细化即是检测细化点的时候不进行点的删除只进行标记，而在检测完整幅图像后一次性去除要细化的点。常用的图像细化算法有hilditch算法，pavlidis算法和rosenfeld算法等。注：进行细化算法前要先对图像进行二值化,即图像中只包含“黑”和“白”两种颜色。还可以参考:http://blog.csdn.net/sunny3106/archive/2007/08/15/1745485.aspx 关键词是数学形态学，

6，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。腐蚀就是使用算法，将图像的边缘腐蚀掉。作用就是将目标的边缘的“毛刺”踢除掉。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。使用相同次数的腐蚀与膨胀，可以使目标表面更平滑。扩展资料：1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像参考资料来源：百度百科-图像处理

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：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b205d630100sgk1.html

将图形表面不断扩散以达到支除小孔的效果，这样的处理称为扩张，也可称为膨胀；反复去除图形表面像素，将图形逐步缩小，以达到消去点状图形的效果，这样的处理称为收缩，也可称为腐蚀。

开操作时先腐蚀后膨胀，用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。数字图像由各点像素组成，灰度图像可以看成是一个二维矩阵，比如对于320×240的图像来说，共有320×240个点的值构成该图像，灰度图像与背景图像作减法就是对应的320×240个点的值相减，对应点相差值比较大时，断定该点为前景点。这应该属于运动目标检测的方面的知识。

腐蚀就是使用算法，将图像的边缘腐蚀掉。作用就是将目标的边缘的“毛刺”踢除掉。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。使用相同次数的腐蚀与膨胀，可以使目标表面更平滑

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