《数字图像处理课件第6章二值图像》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字图像处理课件第6章二值图像（132页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、第六章 二值图像处理,6.1 灰度图像转二值图 6.2 二图像形态学处理 6.3 二值图的几何特征 6.4 二值图的形状特征,图像的二值化处理就是常用的阈值化处理， 即选择 一阈值，将图像转换为黑白二值图像。图像的二值化处理 的变换函数表达式为：,此图像的二值化处理的关键是求出阈值T。,6.1 灰度图像转二值图,当直方图具有双峰特性时，图像中的目标和背景分别形成两个波峰。用其双峰之间的谷低处灰度值作为阈值T,可对图像进行的二值化处理。如下图，阈值可确定为130。,利用直方图求阈值,6.2 二图像形态学处理,6.1.1 数学形态学基础,数学形态学的数学基础和所用语言是集合论。数学形态 学的应用可
2、以简化图像数据，保持它们基本的形状特性， 并除去不相干的结构。,一幅图像可称为一个集合。 对于二值图像，景物取值为1，用阴影表示，背景取值 为0，用白色表示。 值为1的点的集合A与图像是一一对应的。 对于图像A，点a在A区域内， 则a是A的元素，记为aA，否则，记作a A。,1. 元素和集合,2. 交集、 并集和补集,3.击中（Hit）与击不中（Miss） 设两幅图像A和B， AB，称B击中A，记为BA， AB=， 称B击不中A。,4.平移和反射 设A是一幅数字图像，b是一个点。 定义：A被b平移后的结果为Abab| aA， A的反射是A中的每个点取反AVa| -aA。,5. 目标和结构元素
3、被处理的图像称为目标图像。为了确定目标图像的结构， 必须逐个考察与检验图像各部分之间的关系， 最后得到一个 各部分之间关系的集合。 在考察目标图像各部分之间的关系时，需要设计一种 “结构元素”。在图像中不断移动结构元素， 就可以考察图像 之间各部分的关系。,6.2.2 二值图像的腐蚀与膨胀,二值形态学中的运算对象是集合。二值形态学中两个最 基本的运算腐蚀与膨胀。,(3) S+xX与S+xXC均不为空 S+x与X部分相关,1 腐蚀 设目标图像X和结构元素S， S在X上移动。在每一个当前位置x,， S+x只有三种可能的状态：,(1) S+xX S+x与X相关最大,(2) S+x XC S+x与X不
4、相关, X用S腐蚀的结果是所有使S平移x后仍在X中的x的集合。 用集合的方式定义,腐蚀在数学形态学运算中的作用是消除物体边界点。 腐蚀可以把小于结构元素的物体(毛刺、 小凸起)去除; 如果两个物体之间有细小的连通，结构元素足够 大时，通过腐蚀运算可以将两个物体分开。,1 腐蚀,腐蚀运算示例,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀,1 腐蚀
5、,1 腐蚀,1 腐蚀,n = Val(Text1) For j = n 2 To h - 1 - n 2 For i = n 2 To w - 1 - n 2 m = 0 For y = -n 2 To n 2 For x = -n 2 To n 2 If pic(i + x, j + y, 0) = 255 Then m = 1 Next x Next y If m = 0 Then Picture2.PSet (i, j) Else Picture2.PSet (i, j), RGB(255, 255, 255) End If Next i Next j,1 腐蚀,程序演示,2 膨胀 将X中的每一个点x扩大为S+x，它的定义为 XS = x| S+xx ,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,2 膨胀,
