图像分割和二值数学形态学图象处理

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1、* 实践教学 * 兰州理工大学 计算机与通信学院 2009 年秋季学期 计算机图象处理综合训练 题 目： 图像分割和二值数学形态学图象处 理程序设计 专业班级： 姓 名： 学 号： 指导教师： 成 绩： 目录 摘 要.1 一、前 言.2 二、算法分析与描述.3 三、详细设计过程.5 3.1 区域生长法 .5 3.1 图像腐蚀 .5 四、调试过程中出现的问题及相应解决办法.7 4.1 程序调试中出现的问题及解决办法 .7 4.2 程序运行过程中出现的问题 .8 五、程序运行截图及其说明.9 六、简单操作手册.12 参考资料.15 致 谢.16 附 录.171 摘 要 用计算机进行数字图像处理的目

2、的有两个，一是产生更适合人类视觉观察 和识别的图像， 二是希望计算机能够自动进行识别和理解图像。数字图像处理 包括的内容主要有:图像数字化，图像增强，图像几何变换，图像恢复，图像重 建，图像隐藏，图像变换，图像编码，图像识别与理解。在这里主要研究图像 分割中的区域生长法和二值图像处理中的腐蚀。 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。首先， 对每个要分割的区域找一个种子点，然后将种子像素周围邻域中域种子像素由 相同或相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的 种子点继续进行上面的过程，直到没有满足条件的像素点时停止生长。 腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部

3、收缩的过程，可以消除小且无意义 的目标物。腐蚀处理可以表示成用结构元素对图像进行探测，找出图像中可 以放下该结构元素的区域。 在图像处理中主要用 MATLAB 和VC+编写图像处理程序，这里主要 用VC+编写图像处理程序并调用 C+图像处理的部分内部函数进行处理。 关键词 数字图象处理；区域生长法；图像腐蚀；2 一、前 言 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它 是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。 在图像分析中，通常需要将所关心的目标从图像中提取出来，这种从图像 中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理，就是

4、图像分割。因 为图像分析处理实际就是区分图像中的“前景目标”和“背景” ，所以通常又称 之为图像的二值化处理。图像分割在图像分析、图像识别、图像检测等方面占 有非常重要的地位。 在图象处理中，二值数学形态学是一种经典的算法，在图象处理与分析技 术中，许多场合下对所拍摄的图象进行二值化处理，然后对分割出的目标区域 进行几何特征的测量。 二值图象中的一种主要处理是对所提取的目标图形进行形态分析。二值图 像中的一种主要处理是对所提取的目标图形进行形态分析。腐蚀处理的作用是 将目标图形收缩，为了实现腐蚀，数学形态学提出了结构元素的概念。所谓结 构元素是指具有某种确定形状的基本结构元素，例如，一定大小的

5、矩形、圆或 者菱形等。腐蚀处理可以表示成用结构元素对图像进行探测，找出图像中可以 放下该结构元素的区域。3 二、算法分析与描述 2.1区域生长法 图像分割的目的是要把一幅图像划分成一些区域，最直接的方法就是把点 组成区域。为此需要以下三个步骤：确定区域的数目；确定一个区域与其他区 域相区别的特征；产生有意义分割的相似性判据。 由此，假定已知要划分的区域数目以及每个区域内某一点的位置，就可以 推导出图像分割的一种算法，即区域生长法。区域生长的基本思想是将具有相 似性质的像素集合起来构成区域。首先，对每个要分割的区域找一个种子点， 然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素合并到种子

6、像 素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子点继续进行上面的过程，直到没 有满足条件的像素点时停止生长。 其中相似性准则可以是灰度级、彩色、组织、梯度或其他特性。相似性的 测度可以由所确定的阈值来决定从上例可知，区域生长方法的实现有三个关键 点：种子点的选取；生长准则的确定；区域生长停止的条件。 选取的种子点原则上是待提取区域的有代表性的点可是单个像素，也可是 包括若干个像素的子区域。 生长准则原则上是评价与种子点相似程度的度量。生长准则多采用与种子 点的距离度量。种子点可以随着区域的生长而变化，也可以设定为一个固定的 数值。区域生长的停止条件，对于渐变区域进行生长时的停止判断非常重要。 一般

7、是结合生长准则来进行合理的设定。判定生长停止的阈值可以是确定的值， 也可是随生长而变化的值。 2.1图像腐蚀4 形态学运算是针对二值图象依据数学形态学(Mathematical Morphology)的 集合论方法发展起来的图象处理方法。数学形态学起源于岩相学对岩石结构的 定量描述工作，近年来在数字图象处理和机器视觉领域中得到了广泛的应用， 形成了一种独特的数字图象分析方法和理论。 通常形态学图象处理表现为一种邻域运算形式，一种特殊定义的邻域称之 为“结构元素”（Structure Element），在每个象素位置上它与二值图象对应 的区域进行特定的逻辑运算，逻辑运算的结果为输出图象的相应象素

8、。形态学 运算的效果取决于结构元素的大小、内容以及逻辑运算的性质。 给定二值图象I(x,y)和作为结构元素的二值模板T(i,j)，则典型的腐蚀运 算可表示成： ) , ( int m_nSupp; int m_nDWTCurDepth; 2.类的行为说明： int InitDocVariable(); int FreeDocVariable(); virtual void AssertValid() const; virtual void Dump(CDumpContext BOOL DIBDWTStep(CDib* pDib, int nInv); C06500131panzhangrong

9、Doc* GetDocument(); afx_msg void OnEdgeRoberts(); afx_msg void OnEdgeSobel(); afx_msg void OnEdgePrewitt(); afx_msg void OnEdgeLaplace(); afx_msg void OnEdgeCanny(); afx_msg void OnEdgeTrack(); afx_msg void OnRegionGrow(); RegionGrow()；pUnRegion指针指向的数据区存储了区域生长的结果，其 中1（逻辑）表示，对应象素为生长区域，0表示为非生长区域。 3.2.

10、图像腐蚀 1、程序运行中用到的运算： VErosion() 图象进行垂直方向上的腐蚀运算 HErosion() 图象进行水平方向上的腐蚀运算 VHErosion() 图象进行全方向腐蚀6 2、主要函数说明 1）.函数名称：VErosion() 参数: HDIB hDIB - 待处理的DIB 返回值:void - 无返回值 说明:该函数对图象进行垂直方向上的腐蚀 2）. 函数名称：HErosion() 参数:HDIB hDIB - 待处理的DIB 返回值:void - 无返回值 说明:该函数对图象进行水平方向上的腐蚀 3). 函数名称：VHErosion() 参数:HDIB hDIB - 待处理

11、的DIB 返回值:void - 无返回值 说明:该函数对图象进行全方向腐蚀7 四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 4.1 程序调试中出现的问题及解决办法 void RegionSegFixThreshold(CDib * pDib, int nThreshold) /遍历图象的纵坐标 int y; /遍历图象的横坐标 int x; /图象的长宽大小 CSize sizeImage = pDib-GetDimensions(); int nWidth = sizeImage.cx ; int nHeight = sizeImage.cy ; /图像在计算机在存储中的实际大小 CSize si

12、zeImageSave = pDib-GetDibSaveDim(); /图像在内存中每一行象素占用的实际空间 int nSaveWidth = sizeImageSave.cx; /图像数据的指针 LPBYTE pImageData = pDib-m_lpImage; for(y=0; ynHeight ; y+ ) for(x=0; xnWidth ; x+ ) if() *(pImageData+y*nSaveWidth+x) = 0; 程序中判断条件空，程序无法顺利执行 改正为： void RegionSegFixThreshold(CDib * pDib, int nThreshold) /遍历图象的纵坐标 int y;