数字图像处理技术：图像形态学详解

"本课程涵盖了图像处理的多个关键领域，包括图像获取、变换、增强与滤波、边缘检测、分割、形态学、特征提取与分析、图像识别与应用以及计算机视觉初步。图像形态学作为其中的重点，涉及到图像的结构分析和形状处理。课程将使用Matlab和VC++作为编程语言，利用ImageProccessingTools工具箱进行实践操作，并推荐了几本参考书籍，如《数字图像处理》（冈萨雷斯）、《数字图像处理学》（阮秋琦）和《图像处理与识别》（张洪刚）。 在图像形态学中，主要涉及以下几个方面： 1. 概述：形态学起源于生物学，但在这里是指一种基于形状分析的数学工具，用于图像分析和识别。它利用集合论为基础，通过特定形状的结构元素来测量和提取图像中的形状，以便简化图像并保留其基本形状特征，同时去除无关的细节。 2. 集合论基础知识：复习了集合的基本概念，如并集、交集、补集和差集。此外，还介绍了集合的反射和平移操作，这些都是形态学运算的基础。 3. 二值形态学：在二值图像中，形态学运算的对象是二值集合。结构元素是一个具有参考点的小图像，用于与图像集合进行交互。基本的二值形态学运算包括腐蚀和膨胀。 - 腐蚀：收缩图像，去除小的噪声点和分离紧密连接的物体。 - 膨胀：扩展图像，连接分离的物体或增加物体的大小。 4. 开操作和闭操作：这两种运算结合了腐蚀和膨胀，用于消除噪声、平滑边界和填充小孔洞。 - 开操作：先腐蚀后膨胀，能消除小物体并平滑大物体的边界。 - 闭操作：先膨胀后腐蚀，能填充小孔洞并连接分离的物体部分。 5. 击中或击不中变换（Hit-or-Miss Transform）：用于检测图像中特定形状的存在，例如寻找边缘或其他特定模式。 6. 形态学的主要应用：形态学方法广泛应用于边界提取、区域填充、连通分量的提取、计算物体的凸壳、细化（细化线条）、粗化（消除细小结构）等任务。 通过学习这些概念和技术，学生能够掌握图像处理中的重要工具，进一步理解和应用到图像识别、计算机视觉等实际问题中。