Matlab与VC++实现图像形态学：从理论到实践

图像处理上机实践专注于图像形态学这一核心主题，它在数字图像处理领域中占有重要地位。本课程涵盖了一系列关键内容，包括图像的获取、变换、增强与滤波，以及边缘检测、图像分割、特征提取与分析等。通过MATLAB语言与VC++语言的实践，学生将掌握Image Processing Tools工具箱的运用，从而深入理解形态学的基本概念和操作。 形态学，源于生物学中的形态研究，但在数学图像处理中，它被定义为一种基于形态的图像分析工具。其基本思想是利用具有特定形状的结构元素（如矩形、圆形或自定义形状），来测量和识别图像中的相似结构，以实现对图像的简化、特征提取和结构分析。数学基础主要建立在集合论之上，包括集合的并、交、补、差等概念。 课程的重要组成部分是二值形态学，它涉及的对象是二值图像集合，即图像中只有两种像素值：黑和白。结构元素S在这种情况下扮演着关键角色，作为形态学运算的载体。腐蚀和膨胀是二值形态学的两大基础操作： 1. 膨胀：通过对结构元素B进行反射和平移并与图像A相交，如果交集非空，则表示A被B膨胀。膨胀的效果是扩大图像的白色区域，增强边缘或者填补孔洞。 2. 腐蚀：与膨胀相反，腐蚀是通过减小图像的白色区域来实现的。它通过结构元素B与A的交集操作，如果交集为空则表示A被B腐蚀。 除了膨胀和腐蚀，课程还介绍开操作和闭操作，它们分别是先腐蚀后膨胀或先膨胀后腐蚀的过程，分别用于去除小的噪声点和连接孤立的物体。此外，课程还涉及击中或击不中变换、边界提取、区域填充、连通分量提取、凸壳生成、细化和粗化等高级应用，这些都是图像形态学在计算机视觉和图像识别中的实际应用。 学习过程中，学生将参考的经典教材包括《数字图像处理》（冈萨雷斯）、《数字图像处理学》（阮秋琦）以及《图像处理与识别》（张洪刚）。通过这些书籍，学员能够建立起坚实的理论基础，并通过Matlab和VC++的实际编程练习，提升图像形态学的实践能力。这门课程对于理解图像处理的深度和广度，以及在数字化世界中进行有效信息处理都至关重要。