矿大信电学院二值图像膨胀腐蚀实验

"该实验主要涉及二值图像的膨胀和腐蚀操作，是矿大信电学院课程中的一个实践环节，由蔡利梅教授指导。实验目的是让学生掌握这两种基本的二值图像处理方法，并能通过编程实现。实验内容包括在应用程序Clm中添加相应功能菜单，编写响应函数，以及使用对话框类进行交互。实验步骤详细描述了如何执行膨胀和腐蚀操作，包括内存管理、结构元素的选择以及遍历像素的过程。" 二值图像膨胀和腐蚀是图像处理中的基本操作，主要应用于二值图像（黑白色图像）中。这些操作对于图像分析、边缘检测、噪声去除等具有重要意义。 **膨胀**是一种使图像的白色区域（通常表示对象）扩张的操作。它通过使用结构元素（如不同大小的方形或圆形）在图像上滑动，将结构元素中心周围所有黑色像素替换为白色。膨胀可以连接分离的白色区域，填充物体内部的小孔洞，增强物体边界，使边界更加明显。 **腐蚀**则是收缩图像的白色区域，消除小的白色噪声点和细化物体边界。它与膨胀相反，会减小物体的尺寸，使得物体边界更瘦。腐蚀操作常用于消除孤立噪声点，分离紧密相邻的对象，或者提取物体的外轮廓。 在实验中，学生需要使用Clm应用程序，首先在程序菜单中添加“二值图像处理”的下拉菜单，包含“膨胀”和“腐蚀”两个子菜单。接着，创建对应的响应函数OnDilation()和OnErosion()，并在函数中实现膨胀和腐蚀的算法逻辑。 实验中，通过对话框类CNeighborDlg选择不同的结构元素类型（如3x1、1x3、3x3、5x5的矩形），然后遍历图像，根据所选结构元素的大小，对每个像素及其周围的像素进行处理。在膨胀操作中，如果当前像素周围有足够多的白色像素（根据结构元素定义），则将该像素设置为白色；在腐蚀操作中，如果当前像素周围有黑色像素，就将该像素设置为黑色。 为了进行这些操作，实验还涉及内存管理，例如使用new运算符动态分配内存来存储处理后的图像数据。实验步骤中展示了如何为图像开辟临时空间，用以存放处理结果。 通过这个实验，学生不仅能理论学习膨胀和腐蚀的概念，还能动手实践，提升对图像处理算法的理解和应用能力。