二值图像处理与形状分析的连接性和距离

本文主要介绍了数字图像处理中的二值图像处理与形状分析的内容。在第八章中，主要包括了以下几个方面的内容：二值图像的几何概念、二值图像连接成分的变形算法以及二值图像特征提取与描述的方法。这些内容的目的是为了让读者了解二值图像处理的重要性，并掌握二值图像的基本概念和增强算法，熟悉形状特征提取方法，以便为目标识别提供有力依据。 首先，文章介绍了二值图像的连接性和距离。在二值图像特征分析中，最基础的概念就是二值图像的连接性和距离。对于任意像素(i, j)，像素的邻域是指像素(i, j)附近的像素形成的区域。常用的邻域包括4邻域和8邻域。4邻域表示像素的上、下、左、右四个方向的像素，而8邻域则除了上、下、左、右四个方向外，还包括斜对角方向的像素。 其次，文章介绍了像素的连接。对于二值图像中具有相同值的两个像素A和B，如果存在一个像素系列p0(=A),p1,p2,…,pn-1,pn(=B)，使得pi-1和pi互为4/8邻接，那么像素A和B就被称为4/8连通。4连通性表示像素只能通过上、下、左、右的方向相邻，而8连通性则表示像素可以通过上、下、左、右以及斜对角的方向相邻。 接着，文章介绍了二值图像连接成分的变形算法。在图像处理中，常常需要对二值图像进行一些变形操作，以达到特定的目的。在这一部分中，介绍了一些常用的二值图像变形算法，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。这些算法能够改变二值图像的形态，从而提取出感兴趣的目标。 最后，文章介绍了二值图像特征提取与描述的方法。在数字图像处理中，常常需要从图像中提取出有用的特征，以便对图像进行进一步的分析和处理。在这一部分中，介绍了一些常用的二值图像特征提取与描述方法，包括边界提取、轮廓提取、形状因子计算等。这些方法可以从图像中提取出与形状相关的特征，用于进行目标识别和分类等任务。 总之，数字图像处理中的二值图像处理与形状分析是非常重要的内容。通过掌握二值图像的基本概念和增强算法，熟悉形状特征提取方法，我们可以对图像进行有效的分析和处理，为目标识别提供有力的依据。同时，通过理解二值图像的连接性和距离，以及掌握二值图像连接成分的变形算法和二值图像特征提取与描述的方法，我们可以更好地理解和应用数字图像处理的相关知识。