第9章 数学形态学原理(第1讲).

数字图像处理学第9章数学形态学原理

（第一讲）

9.1 数学形态学的发展

“数学形态学（Mathematical Morphology）是一种应用于图像处理和模式识别领域的新的方法。形态学是生物学的一个分支,常用它来处理动物和植物的形状和结构。

“数学形态学”的历史可追溯到十九世纪的Eular.steiner.Crofton和本世纪的Minkowsk i。1964年，法国学者J.Serra对铁矿石的岩相进行了定量分析，以预测铁矿石的可轧性。几乎在同时，G.Matheron研究了多孔介质的几何结构、渗透性及两者的关系，他们的研究成果直接导致“数学形态学”雏形的形成。

随后，J.Serra和G.Matheron在法国共同建立了枫丹白露（Fontainebleau）数学形态学研究中心。在以后的几年的研究中，他们逐步建立并进一步完善了“数学形态学”的理论体系，此后，又研究了基于数学形态学的图像处理系统。

“数学形态学”是一门建立在严格的数学理论基础上的科学。G.Matheron 于1973年出版的《Ens embles aleatoireset geometrie integrate》一书严谨而详尽地论证了随机集论和积分几何，为数学形态学奠定了理论基础。1982年，J.Serra出版的专著《Image Analysis and Mathematical Mor phology》是数学形态学发展的里程碑，它表明数学形态学在理论上已趋于完备，在实际应用中不断深入。

此后，经过科学工作者的不断努力，J.Serra 主编的《Image Analysis and Mathematical Mor phology》Volume2、Volume3相继出版，1986年，CVGIP（Computer Vision Graphics and Image P rocessing）发表了数学形态学专辑，从而使得数学形态学的研究呈现了新的景象。同时，枫丹白露研究中心的学者们又相继提出了基于数学形态学方法的纹理分析模型系列，从而使数学形态学的研究前景更加光明。

随着数学形态学逻辑基础的发展，其应用开始向边缘学科和工业技术方面发展。数学形态学的应用领域已不限于传统的微生物学和材料学领域，80年代初又出现了几种新的应用领域，

如：工业控制、放射医学、运动场景分析等。数学形态学在我国的应用研究也很快，目前，已研制出一些以数学形态学为基础的实用图像处理系统，如：中国科学院生物物理研究所和计算机技术研究所负责，由软件研究所、电子研究所和自动化所参加研究的癌细胞自动识别系统等。

数学形态学的基本运算

第二章数学形态学的基本运算 2.1二值腐蚀和膨胀 二值图象是指那些灰度只取两个可能值的图象，这两个灰度值通常取为0和1。习惯上认为取值1的点对应于景物中的点，取值为0的点构成背景。这类图象的集合表示是直接的。考虑所有1值点的集合(即物体)X，则X与图象是一一对应的。我们感兴趣的也恰恰是X集合的性质。 如何对集合X进行分析呢?数学形态学认为，所谓分析，即是对集合进行变换以突出所需要的信息。其采用的是主观“探针”与客观物体相互作用的方法。“探针”也是一个集合，它由我们根据分析的目的来确定。术语上，这个“探针”称为结构元素。选取的结构元素大小及形状不同都会影响图象处理的结果。剩下的问题就是如何选取适当的结构元素以及如何利用结构元素对物体集合进行变换。为此，数学形态学定义了两个最基本的运算，称为腐蚀和膨胀即1。 2.1 .1二值腐蚀运算 腐蚀是表示用某种“探针”(即某种形状的基元或结构元素)对一个图象进行探测，以便找出图象内部可以放下该基元的区域。它是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的物体。腐蚀的实现同样是基于填充结构元素的概念。利用结构元素填充的过程，取决于一个基本的欧氏空间概念—平移。我们用记号A二表示一个集合A沿矢量x平移了一段距离。即: 集合A被B腐蚀，表示为AΘB，其定义为: 其中A称为输入图象，B称为结构元素。AΘB由将B平移x仍包含在A内的所有点x组成。如果将B看作模板，那么，AΘB则由在将模板平移的过程中，所有可以填入A内部的模板的原点组成。根据原点与结构元素的位置关系，腐蚀后的图象大概可以分为两类: (1)如果原点在结构元素的内部，则腐蚀后的图象为输入图象的子集，如图2.1所示。 (2)如果原点在结构元素的外部，那么，腐蚀后的图象则可能不在输入图象的内部，如图2.2所示。 图2.1腐蚀类似于收缩

自动控制原理第一章习题解答

自编自控教材习题解答 第一章 1-2 图1-17 是液位自动控制系统原理示意图。图中SM为执行电动机。试分析系统的工作原理，指出该系统参考输入、干扰量、被控对象、被控量、控制器，并画出系统的方框图。 图1-17 习题1-2 液位自动控制系统 【解】 系统参考输入：预期液位；被控对象：水箱；被控量：水箱液位；控制器：电动机减速器和控制阀门；干扰量：用水流量Q2。系统的方块图如下 注意：控制系统的工作过程是在原物理系统中提炼出的控制流程，与原系统的物理组成不是完全对应的。有部分同学认为控制阀门是被控对象，只有阀门开度变化才有液位的变化。实际上它应该是执行机构，操纵它来改变被控对象的被控制量。 1-3在过去，控制系统常常以人作为闭环控制系统的一部分，图1-18是人在回路中的水位控制示意图，试画出该控制系统的方框图。 图1-18 习题1-3 阀门控制系统 【解】 略

1-4图1-19是仓库大门自动控制系统原理图。试说明系统自动控制大门开闭的工作原理，并画出系统的方块图。 图1-19 习题1-4 仓库大门自动系统 【解】 系统参考输入：给定门状态；被控对象：门；被控量： 门位置；控制器：放大器、伺服点击绞盘；系统的方块图如下 1-5 图1-20为水温控制系统示意图。冷水在热交换器中由通入的蒸汽加热，从而得到一定温度的热水。冷水流量变化用流量计测量。试绘制系统方块图，并说明为了保持热水温度为期望值，系统是如何工作的？指出该系统的参考输入、干扰量、被控对象和控制装置各是什么？ 图1-20 习题1-5 水温控制系统示意图 【解】 该系统的参考输入：给定温度；干扰量：冷水流量的变化；被控对象：热交换器；被控量：交换器的水温；控制装置：温度控制器，此时控制器的输出不仅与实际水温有关而且和冷水的流量有关，所以该系统不仅是反馈控制而是反馈+前馈的复合控制方式。它 的主要目的是一旦冷水流量增大或减少时，及时调整蒸汽流量，不用等到水温降低或升高 实际 给定

基于数学形态学的信息识别研究及Matlab实现

2011年9月15日第34卷第18期 现代电子技术 M odern Electro nics T echnique Sep.2011V ol.34N o.18 基于数学形态学的信息识别研究及Matlab 实现 王晓利 (宝鸡文理学院电子电气工程系,陕西宝鸡 721007) 摘 要:为了实现信息快速识别,采用基于数学形态学的模块匹配方法,具体先将典型的信息归一化,然后提取其过线特征、左右轮廓特征,将这些特征组成被分析对象的特征向量,对信息进行初步分类,然后利用模板匹配法对信息进一步细化分类,从而完成信息识别。通过实验,利用M atlab 中Simulink 视频和图像处理模块集进行仿真,得出基于数学形态学的信息识别法定位准确度较高,研究对象阈值分割较好,且算法容易实现,对提高整个系统信息识别的实时性有实用意义。 关键词:数学形态学;信息识别;特征向量;阈值分割 中图分类号:T N911.73-34 文献标识码:A 文章编号:1004-373X(2011)18-0064-03 Research and Matlab Implem entation of In form ation Id entification Based on Mathematical Morphology W A NG Xiao -li (Dept.Electronic s &Elect.Eng n.,Baoji College Arts &Scie nce,Bao j i 721007,China) Abstract :T he module matching based on mathematical mo rphology was used to implement the info rmation faster identification.T he typical information normalization was performed,the line features or so o utline feature were extracted to constitute the characteristic vectors of analysis object,the infor mation was classified preliminarily.T hen the information was further classified by the image processing blockset to complete info rmation identification.T hrough an ex periment,using Simulink video and image processing blockset in M AT LA B to perform a simulation,a conclusio n is gained that po sitioning accuracy of the mathematical morpholog y -based information identification method is higher,the threshold segmentation quality of resear ch objects is good,the optimization alg orithm is easy to realize.It has practical significance for impr oving rea-l time perfo rmance of the system information identification. Keywords :mathematical mo rpho lo gy ;info rmation identif icat ion;featur e v ect or;threshold segmentatio n 收稿日期:2011-04-17 基金项目:宝鸡文理学院重点资助项目(ZK07114) 数学形态学是一门建立在严格数学理论基础上的学科,是一种应用于图像处理和模式识别领域的新的方法,是研究数字图像形态结构特征与快速识别的理论。形态学的基本思想通过对目标影像的形态变换来实现结构分析和特征提取,它的基础是作用于物体形状的非线性算子的代数,这就使它同计算机视觉问题紧密地结合起来。数学形态学的基本思想和方法对图像处理的理论和技术产生了重大影响,许多非常成功的理论模型和信息识别系统都采用了数学形态学算法作为其理论基础或组成部分。1 基本原理 1.1 信息识别基本原理 信息识别属于图像处理范畴的高级阶段,其需要经过前期、中期处理后,再将所得的信息进一步加工处理得出智能化的判断。图像处理的范畴划分如图1所示。1.2 数学形态学用于识别统计的基本原理1.2.1 腐蚀运算 形态学基本算子有腐蚀、膨胀、开、闭等,腐蚀是数 学形态学最基本的运算。 图1 信息识别在图像处理中所处的位置示意图 集合A 被集合B 腐蚀,记为A (B ,定义为: A ( B ={x :B +x

基于数学形态学的图像噪声处理.

基于数学形态学的图像噪声处理 摘要 本文首先介绍了数学形态学的发展简史及其现状，紧接着详细的阐述了数学形态学在图像处理和分析中的理论基础。并从二值数学形态 学出发着重研究了数学形态学的膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等各种 运算和性质，然后根据已有的运算，接着引入了形态滤波器设计、形态学图像处理的实用算法。由于在图像的获取中存在各种可能的噪声，比 如高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声、均匀噪声以及椒盐等 噪声，由于这些噪声的普遍存在，因此，利用数学形态学的腐蚀、膨胀、开启、闭合设计出了一种比较理想的（闭和开）形态学滤波器，并且用MATLAB语言编写程序，反复的使用这种开闭、闭开来处理图像中存在的噪声，其效果比较满意。 关键词:数学形态学图像处理腐蚀膨胀滤波Studies on Mathematical Morphology for Image Processing ABSTRACT In this paper ,we first introduced the brief history and development of mathematical morphology some general theory of mathematical morphology analysis and many experiment results are https://www.doczj.com/doc/f212736673.html,ter ,from the aspect of morphology of dual value, special emphasis on various operations and properties including dilation, erosion,open operation and close operation etc.In addition, morphology analysis method of the dual value image is also discussed and the practical and improved operations of the morphological image processing such as electric filter design, marginal pattern testing are introduced. As the image of the acquisition in the range of possible noise, such as Gaussian noise, Rayleigh noise, Gamma noise, Uniform noise Salt and Pepper noise and so on. As the prevalence of such noise, so using mathematical morphology of erosion,dilation, opening, closing designed a more ideal (open and closed morphological filter, And repeated to use opening and closing, closing and opening handle image processing in the noise. It is satisfied with its results.And the simulation results is more satisfactory after the use of MATLAB language programming. Keyword：mathematical morphology image processing erosion dilation

基于数学形态学的边缘检测算法研究及应用

2009，45（9） 图像边缘是图像局部特性不连续性（灰度变换、颜色突变、纹理结构突变等）的反映，它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始[1-2]。因此，图像边缘信息的提取对于图像处理非常重要。边缘提取首先检测出图像局部特性的不连续性，然后再将这些不连续的边缘像素连成完备的边界[3]。图像边缘检测的任务就是确定和提取边缘信息，为图像分析、目标识别和图像编码做前期准备。 数学形态学（Mathematical Morphology）是一种应用于图像处理和模式识别领域的新的方法，是一门综合了多学科知识的交叉科学，建立在严格的数学理论基础之上，用于描述数学形态学的语言是集合论[4-6]。 利用数学形态学方法进行图像处理具有简化图像数据、保持图像的基本形态特征、除去不相干结构、易于硬件实现等优点，在噪声去除、图像分割、边缘检测、特征提取、纹理分析、图像恢复与重建以及图像压缩等图像处理领域都有着广泛的应用。1数学形态学基本算法 利用数学形态学进行图像处理的基本思想是：用具有一定形状的结构元素（structure element，指具有一定特定结构形状的基本元素，例如一定大小的矩形、圆或菱形等）探测目标图像，通过检验结构元素在图像目标区域中的可放性和填充方法的有效性，来获取有关图像形态结构的相关信息，进而达到图像分析和识别的目的。 1.1结构元素的选取 结构元素是形态学图像处理中的一个关键点，不同结构元素的选择导致运算对不同几何信息的分析和处理，同时结构元素也决定了变换所使用的数据使用量，因此对结构元素的分析是图像边缘检测的重要内容。 一般来讲，结构元素的尺寸大小和结构形状都会影响图像边缘检测效果。小尺寸的结构元素去噪声能力弱，但能检测到 基于数学形态学的边缘检测算法研究及应用 王慧锋1，战桂礼1，罗晓明2 WANG Hui-feng1，ZHAN Gui-li1，LUO Xiao-ming2 1.华东理工大学信息科学与工程学院，上海200237 2.上海市特种设备监督检验技术研究院，上海200062 1.School of Information Science&Engineering，East China University of Science and Technology，Shanghai200237，China 2.Shanghai Institute of Special Equipment Inspection&Technical Research，Shanghai200062，China E-mail：whuifeng@https://www.doczj.com/doc/f212736673.html, WANG Hui-feng，ZHAN Gui-li，LUO Xiao-ming.Research and application of edge detection operator based on mathe－matical https://www.doczj.com/doc/f212736673.html,puter Engineering and Applications，2009，45（9）：223-226. Abstract：In order to extract image edge information and eliminate noise，according to enlightenment of three indexes to evaluate the merit and inferior of edge detection by Canny and thinking of multiple structuring elements，two improvements are made to the general mathematic morphology edge detection：first，the image is filtered using compound mathematic morphology filter；sec－ond，the mathematic morphology edge detection operator with multiple structuring elements and noise elimination is constructed using multiple structuring elements thinking.The steps using this improved mathematic morphology edge detection algorithm are summarized.The experimental result indicates that this method can retain more edge information and resolve the conflict between Signal-to-Noise and single edge response to some extent.Finally，this method is used in the leakage test and a new leakage test method is obtained. Key words：mathematic morphology；edge detection；compound filter；multiple structuring elements 摘要：为了更好地提取图像边缘信息并且抑制噪声，根据Canny评价边缘检测性能优劣的三个指标的启示和多结构元思想，对一般数学形态学边缘检测进行两点改进：一是利用复合数学形态学滤波器对图像滤波，二是利用多结构元思想构造多结构元抗噪型数学形态学边缘检测器。同时总结了利用改进的数学形态学边缘检测算法进行边缘检测的步骤。实验结果表明，该方法可以保留更多的边缘信息，一定程度上解决了信噪比和单边缘响应两个性能指标之间的矛盾。最后将其运用到气密性测试中，得到一种新的气密性测试方法。 关键词：数学形态学；边缘检测；复合滤波器；多结构元 DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2009.09.065文章编号：1002－8331（2009）09-0223-04文献标识码：A中图分类号：TP391.4 作者简介：王慧锋（1969-），女，副教授，主要从事测控技术与自动化装置的研究。 收稿日期：2008-01-28修回日期：2008-05-06 Computer Engineering and Applications计算机工程与应用223

实验五、数学形态学

实验六、形态学图像处理 一．实验目的及要求 1．利用MATLAB研究二值形态学图像处理常用算法； 2．掌握MATLAB形态学图像处理基本操作函数的使用方法； 3．了解形态学的基本应用。 二、实验原理 1．编程实现二值图像的基本形态学处理（腐蚀、膨胀、开运算和闭运算）；选择不同结构元素筛选图像目标。 2．用形态学运算实现灰度图像的噪声平滑和图像边缘提取。 三、实验原理 数学形态学图像处理的基本思想是利用一个称作结构元素的“探针”收集图像的信息。当探针在图像中不断移动时，便可考察图像各个部分间的相互关系，从而了解图像各个部分的结构特征。作为探针的结构元素，可直接携带知识（形态、大小、以及灰度和色度信息）来探测所研究图像的结构特点。 二值形态学中的运算对象是集合，通常给出一个图像集合和一个结构元素集合，利用结构元素对图像进行操作。其基本运算有四种：腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。基于这些基本运算和组合来进行图像形状和结构的分析及处理。 如果 A是图像集合，B是结构元素（ B本身也是一个图像集合），形态学运算将使用B 对A进行操作。结构元素往往比图像小得多。基本运算将遵循这个原则。 ●膨胀和腐蚀 膨胀是在二值图像中“加长”或“变粗”的操作。这种特殊的方式和变粗的程度由一个称为结构元素的集合控制。 腐蚀“收缩”或“细化”二值图像中的对象。像在膨胀中一样，收缩的方式和程度由一个结构元素控制。 ●开运算和闭运算 在图像处理的实际应用中，更多地以各种组合的形式来使用膨胀和腐蚀，它们可以级连结合使用。膨胀后再腐蚀，或者腐蚀后再膨胀，通常不能恢复成原来图像（目标），而是产生一种新的形态变换，这就是开运算和闭运算。 当处理二值图像时，采用上述的形态学变换组合，主要应用于提取某一区域的边界线、图像边缘轮廓、物体骨架特征和目标识别等众多的实际应用。 更多内容青参考教材p402有关内容。 三、实验内容 1、二值图像的形态学变换 需要编写的二值图像形态学变换函数： function newbuf=BwFilter(oldbuf,select) 该函数调用MATLAB关于膨胀、腐蚀和图像筛选算法的相关函数，对二值图像进 行相应的处理，最后结果存放在newbuf数组中。 用于二值图像形态学变换的MATLAB函数有： Strel 构造结构元素函数 Imdilate 膨胀函数 Imerode 腐蚀函数 Imcrop 裁剪函数 Imopen 开运算函数 用help查看相关函数的使用方法，编程实现BwFilter()函数的功能。结构元素也

自动控制原理答案——第一章

第1章 习 题 1-1 日常生活中存在许多控制系统，其中洗衣机的控制是属于开环控制还是闭环控制？卫生间抽水马桶水箱蓄水量的控制是开环控制还是闭环控制？ 解：洗衣机的洗衣过程属于开环控制，抽水马桶的蓄水控制属于闭环控制。 1-2 用方块图表示驾驶员沿给定路线行驶时观察道路正确驾驶的反馈过程。 解：驾驶过程方块图如图 所示。 图 驾驶过程方块图 1-3自动热水器系统的工作原理如图T1.1所示。水箱中的水位有冷水入口调节阀保证，温度由加热器维持。试分析水位和温度控制系统的工作原理，并以热水出口流量的变化为扰动，画出温度控制系统的原理方块图。 图T1.1 习题1-3图 解：水位控制：输入量为预定的希望水位,设为H r, 被控量为水箱实际水位,设为H。当H=H r时，浮子保持一定位置，冷水调节阀保持一定开度，进水量=出水量，水位保持在希望水位上。当出水量增加时，实际水位下降，浮子下沉，冷水入口调节阀开大，进水量增加，水位上升直到H=H r。同理，当出水量减少时，实际水位上升，浮子上升，冷水入口调节阀关小，进水量减少，水位下降直到H=H r。 温度控制：在热水电加热器系统中，输入量为预定的希望温度（给定值），设为T r，被控量（输出量）为水箱实际水温，设为，控制对象为水箱。扰动信号主要是由于放出热水并注入冷水而产生的降温作用。当T=T r时，温控开关断开，电加热器不工作，此时水箱中水温保持在希望水温上。当使用热水时，由于扰动作用使实际水温下降，测温元件感受T

基于数学形态学的图像分割方法研究

基于数学形态学的图像分割方法研究 专业：电子信息科学与技术 班级：2005级1班 姓名：杨晓琦

引言 3 1 图像分割基本理论7 1.1 图像分割的概念7 1.2 传统的图像分割方法9 1.3 特殊理论工具的图像分割方法 12 1.4 图像分割的评价 13 2 数学形态学基本理论16 2.1 形态学的概念 16 2.2 结构元素的选取 16 2.3 二值形态学理论 18 2.4 灰值形态学理论 20 2.5 形态学重建 21 2.6 形态学边缘检测 22 3 Matlab在图像分割处理中的应用 24 3.1 Matlab简介.24 3.2 Matlab在图像处理方面的应用.24 3.3 基于Matlab的图像分割.26 4 车牌图像分割的相关理论研究28 4.1 车牌定位算法简介 28 4.2 车牌的字符图像分割 37 5 基于数学形态学车牌图像分割42 5.1 形态学车牌定位 42 5.2 形态学字符图像分割 53 5.3 本章小结 61 结论62 致谢63 参考文献64附录1 源程序清单 68

本文运用形态学方法对车牌定位算法和车牌字符分割算法进行了系统的研究。这两种算法的研究为车牌识别做了先期准备，是智能交通中非常重要的组成部分。在车牌定位算法部分，提出了一种基于二值面积形态学的车牌定位算法。首先将车牌的灰度图像二值化，然后逐步缩小车牌候选区的面积，计算车牌图像中连通区域的面积，并根据车牌图像的实际情况确定面积阈值，并用形态学的方法对车牌图像进行处理运算，以实现车牌的精确定位。仿真实验结果表明此算法定位精度高，而且能适应复杂天气环境，能达到满意的定位效果。在字符分割算法部分，对投影分割算法进行了改进，将其与数学形态学分割算法进行了结合。首先将车牌图像二值化，然后用数学形态学分割方法结合水平与垂直投影分割方法，确定车牌字符宽和高并校正车牌实际位置，通过两次投影，校正车牌角度，去除车牌边框，确定车牌上下边界及中心点，最后分割提取车牌字符。实验结果表明该算法能有效的保持车牌字符边缘，获得较好的分割效果。 关键词： 图像分割；数学形态学；车牌定位；字符分割； Matlab

(完整版)自动控制原理课后习题及答案

第一章 绪论 1-1 试比较开环控制系统和闭环控制系统的优缺点. 解答：1开环系统 (1) 优点:结构简单，成本低，工作稳定。用于系统输入信号及扰动作用能预先知道时，可得到满意的效果。 (2) 缺点：不能自动调节被控量的偏差。因此系统元器件参数变化，外来未知扰动存在时，控制精度差。 2 闭环系统 ⑴优点：不管由于干扰或由于系统本身结构参数变化所引起的被控量 偏离给定值，都会产生控制作用去清除此偏差，所以控制精度较高。它是一种按偏差调节的控制系统。在实际中应用广泛。 ⑵缺点：主要缺点是被控量可能出现波动，严重时系统无法工作。 1-2 什么叫反馈？为什么闭环控制系统常采用负反馈？试举例说 明之。 解答：将系统输出信号引回输入端并对系统产生控制作用的控制方式叫反馈。 闭环控制系统常采用负反馈。由1-1中的描述的闭环系统的优点所证明。例如，一个温度控制系统通过热电阻（或热电偶）检测出当前炉子的温度，再与温度值相比较，去控制加热系统，以达到设定值。 1-3 试判断下列微分方程所描述的系统属于何种类型（线性，非 线性，定常，时变）？ （1）22 ()()() 234()56()d y t dy t du t y t u t dt dt dt ++=+ （2）()2()y t u t =+ （3）()()2()4()dy t du t t y t u t dt dt +=+ （4）() 2()()sin dy t y t u t t dt ω+= （5）22 ()() ()2()3()d y t dy t y t y t u t dt dt ++= （6）2() ()2() dy t y t u t dt +=

数学形态学去噪

目录 一绪论 (1) 1.1 数学形态学简介 (1) 1.2 数学形态学与数字图像处理 (1) 1.3 本次课程设计的目的与要求 (2) 二数学形态学的基本运算 (3) 2.1 基本概念 (3) 2.1.1结构元素 (3) 2.1.2膨胀与腐蚀 (3) 2.2 二值形态学图像处理 (4) 2.2.1 膨胀 (4) 2.2.2 腐蚀 (6) 2.2.3 开运算 (7) 2.2.4 闭运算 (8) 2.3 灰度形态学图像处理 (9) 2.3.1 膨胀 (9) 2.3.2 腐蚀 (10) 2.3.3 开运算与闭运算 (11) 2.4 综述 (13) 三数学形态学滤波器去噪 (15) 3.1 概述 (15)

3.2噪声模型 (16) 3.2.1 高斯噪声 (16) 3.2.2 椒盐噪声 (16) 3.3形态学滤波器 (17) 3.4形态学图像去噪原理 (20) 3.5形态学图像去噪的应用 (20) 小结与体会 (21) 参考文献 (22) 附录 (23) 一绪论 1.1数学形态学简介 数学形态学作为一门新兴的图像处理与分析学科，1964年由法国的G.Mathern和J.Serra在积分几何的基础上首次创立。70年代初，采用数学形态学的学者们开拓了图像分析的一个新的领域。经过十多年的理论与实践探索，G.Mathern和J.Serra等人在研究中认识到，对图像先作开运算接着再作闭运算，可以产生一种幂等运算;采用递增尺寸的交变开闭序列作用于图像，可有效地消除图像的噪声，1982年他们正式提出了形态学滤波器的概念。90年代数学形态学有两个显著的发展趋势，第一个是致力于运动分析，包括编码与运动景物描述;第二个是算法与硬件结构的协调发展，用于处理数值函数的形态学算子的开发与设计。

基于数学形态学的图像边缘检测方法研究文献综述

文献综述 课题：基于数学形态学的图像边缘检测方法研究 边缘检测是图像分割的核心容，而图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置，对图象的特征测量有重要的影响。图像分割及基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。从而边缘检测在图像工程中占有重要的地位和作用。因此对边缘检测的研究一直是图像技术研究中热点，人们对其的关注和研究也是日益深入。 首先，边缘在边界检测、图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。边缘是边界检测的重要基础，也是外形检测的基础。同时，边缘也广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间,基元与基元之间，是图像分割所依赖的重要特征。其次，边缘检测对于物体的识别也是很重要的。第一，人眼通过追踪未知物体的轮廓而扫视一个未知的物体。第二，如果我们能成功地得到图像的边缘，那么图像分析就会大大简化，图像识别就会容易得多。第三，很多图像并没有具体的物体，对这些图像的理解取决于它们的纹理性质，而提取这些纹理性质与边缘检测有极其密切的关系。 理想的边缘检测是能够正确解决边缘的有无、真假、和定向定位。长期以来，人们一直关心这一问题的研究，除了常用的局

部算子及以后在此基础上发展起来的种种改进方法外，又提出了许多新的技术，其中，比较经典的边缘检测算子有 Roberts cross算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子等，近年来又有学者提出了广义模糊算子，形态学边缘算子等。这些边缘检测的方法各有其特点，但同时也都存在着各自的局限性和不足之处。 本次研究正是在已有的算法基础上初步进行改进特别是形 态学边缘算子，以期找到一个更加简单而又实用的算子，相信能对图像处理中的边缘检测方法研究以及应用有一定的参考价值。 一、课题背景和研究意义： 伴随着计算机技术的高速发展，数字图像处理成为了一门新兴学科，并且在生活中的各个领域得以广泛应用。图像边缘检测技术则是数字图像处理和计算机视觉等领域最重要的技术之一。在实际图像处理中，图像边缘作为图像的一种基本特征，经常被用到较高层次的图像处理中去。边缘检测技术是图像测量、图像分割、图像压缩以及模式识别等图像处理技术的基础，是数字图像处理重要的研究课题之一。 边缘检测是图像理解、分析和识别领域中的一个基础又重要的课题, 边缘是图像中重要的特征之一，是计算机视觉、模式识别等研究领域的重要基础。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较强烈的地方，也即通常所说的信号发生奇异变化的地

自动控制原理第一章教案

第一章绪论 一、自动控制技术 自动控制技术被大量应用于工农业生产、医疗卫生、环境监测、交通管理、科研开发、军事领域、特别是空间技术和核技术。自动控制技术的广泛应用不仅使各种生产设备、生产过程实现了自动化，提高了生产效率和产品质量，尤其在人类不能直接参与工作的场合，就更离不开自动控制技术了。自动控制技术还为人类探索大自然、利用大自然提供了可能和帮助。 二、自动控制理论的发展过程 1.1945年之前，属于控制理论的萌芽期。1945年，美国人伯德（Bode）的“网络分析与放大器的设计”奠定了控制理论的基础，至此进入经典控制理论时期，此时已形成完整的自动控制理论体系。 2.二十世纪六十年代初。用于导弹、卫星和宇宙飞船上的“控制系统的一般理论”（卡尔曼Kalman）奠定了现代控制理论的基础。现代控制理论主要研究多输入-多输出、多参数系统，高精度复杂系统的控制问题，主要采用的方法是以状态空间模型为基础的状态空间法，提出了最优控制等问题。

3.七十年代以后，各学科相互渗透，要分析的系统越来越大，越来越复杂，自动控制理论继续发展，进入了大系统和智能控制时期。例如智能机器人的出现，就是以人工智能、神经网络、信息论、仿生学等为基础的自动控制取得的很大进展。 三、自动控制技术与人类历史发展 1.自动计时漏壶：古代利用滴水、沙多少来计量时间的一种仪器。水漏是以壶盛水，利用水均衡滴漏原理，观测壶中刻箭上显示的数据来计算时间。历史可追溯到夏、商时期。沙漏是为了避免水因气温变化而影响计时精度而设计的。其原理是通过流沙推动齿轮组，使指针在时刻盘上指示时刻。最早记载见于元代。 2.记里鼓车：记里鼓车是中国古代用于计算道路里程的车，行一里路打一下鼓的装置，故名“记里鼓车”。记里鼓车这是一种会自动记载行程的车辆，是中国的科学家、发明家研制出的自动机械物体，被机器人专家称为是一种中国。记里鼓车的记程功能是由完成的。车中有一套减速齿轮系，始终与车轮同时转动，其最末一只在车行一里时正好回转一周，车子上层的木人受牵动，由绳索拉起木人右臂击鼓一次，以示里程。 3.指南车：指南车又称司南车，是中国古代用来指示方向的一种装置。它与指南针利用地磁效应不同，它不用磁性。它是利用机械传动系统来指明方向的一种机械装置。其原理是，靠人力来带动两轮的指南车行走，依靠车内的机械传动系统来传递转向时两车轮的差动来带动车上的指向木人与车转向的方向相反角度相同，使车上的木人指示方向，不论车子转向何方，木人的手始终指向指南车出发时设置木人指示的方向，“车虽回运而手常指南”。 4.伺服机构(servomechanism)系指经由闭和回路控制方式达到一个机械系统位置、速度、或加速度控制的系统，其中被控量为机械位置或机械位置对时间的。一个伺服系统的构成通常包含受控体(plant)、致动器(actuator)、(sensor)、(controller)等几个部分。 1.1.1 自动控制和自动控制系统

(完整版)自动控制原理第1章习题参考答案

第1章习题参考答案 1-1 自动控制系统通常由哪些环节组成？它们在控制过程中担负什么功能? 解:见教材P4- 1-2 试比较开环控制系统和闭环控制系统的优缺点。 解:见教材P4-6 1-7题1-7图是仓库大门自动控制系统原理示意图。试说明系统自动控制大门开闭的工作原理并画出系统原理方框图。 解: 当合上开门开关时， 电桥会测量出开门位置与开门实际位置间的偏差电压，偏差电压经放大器放大后，驱动伺服电动机带动绞盘转动，将大门向上提起，与此同时，和大门连在一起的电刷也向上移动，直到桥式测量电路达到平衡，电动机停止转动，大门达到开启位置。反之，当合上关门开关时，电动机带动绞盘使大门关闭，从而可以实现大门远距离开闭自动控制,系统原理方框如下图所示。 电桥电路放大器电动机绞盘大门 _ 期望门位实际门位 仓库大门控制系统原理方框图 1-8 电冰箱制冷系统工作原理如题1-8图所示。试简述系统的工作原理，指出系统的被控对象、被控量和给定量，画出系统原理方框图。 题1-8图电冰箱制冷系统工作原理 题1-7图仓库大门自动开闭控制系统原

解: 电冰箱制冷系统结构如下图 电冰箱制冷系统结构图 系统的控制任务是保持冰箱内温度c T 等于给定温度r T 。冰箱体是被控对象；箱内温度是被控量，希望的温度r T 为给定量（由电位器的输出电压r U 对应给出）；继电器、压缩机、蒸发器、冷却器所组成制冷循环系统起执行元件的作用。 温度控制器中的双金属温度传感器（测量元件）感受冰箱内的温度并转换为电压信号c U ，与控制器旋钮设定的电位器输出电压r U （对应于希望温度r T ）相比较，构成偏差电压c r U U U -=?（表征希望温度与实际温度的偏差），控制继电器K 。当U ?大到一定值时，继电器接通，压缩机启动，将蒸发器中的高温低压制冷剂送往冷却器散热，降温后的低温低压制冷剂被压缩成低温高压液态进入蒸发器，急速降压扩展成气体，吸收箱体内的热量，使箱体的温度下降；而高温低压制冷剂又被吸入冷却器。如此循环，使冰箱达到制冷的效果。电冰箱控制系统的原理方框图如下图所示。 电冰箱控制系统的原理方框图

数学形态学概念

数字图像处理中的形态学 一引言 数学形态学是一门建立在集论基础上的学科，是几何形态学分析和描述的有力工具。数学形态学的历史可回溯到19世纪。1964年法国的Matheron和Serra在积分几何的研究成果上，将数学形态学引入图像处理领域，并研制了基于数学形态学的图像处理系统。1982年出版的专著《Image Analysis and Mathematical Morphology》是数学形态学发展的重要里程碑，表明数学形态学在理论上趋于完备及应用上不断深入。数学形态学蓬勃发展，由于其并行快速，易于硬件实现，已引起了人们的广泛关注。目前，数学形态学已在计算机视觉、信号处理与图像分析、模式识别、计算方法与数据处理等方面得到了极为广泛的应用。 数学形态学可以用来解决抑制噪声、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建、图像压缩等图像处理问题。该文将主要对数学形态学的基本理论及其在图像处理中的应用进行综述。 二数学形态学的定义和分类 数学形态学是以形态结构元素为基础对图像进行分析的数学工具。它的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特征，并除去不相干的结构。数学形态学的基本运算有4个：膨胀、腐蚀、开启和闭合。它们在二值图像中和灰度图像中各有特点。基于这些基本运算还可以推导和组合成各种数学形态学实用算法。 （1）二值形态学 数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程。其形态算子的实质是表达物体或形状的集合与结构元素间的相互作用，结构元素的形状就决定了这种运算所提取的信号的形状信息。形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素，然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算。 基本的形态运算是腐蚀和膨胀。 在形态学中，结构元素是最重要最基本的概念。结构元素在形态变换中的作用相当于信号处理中的“滤波窗口”。用B（x）代表结构元素，对工作空间E 中的每一点x，腐蚀和膨胀的定义为：

自动控制原理第三版第一章课后习题

习题 1-1 根据图1-15所示的电动机速度控制系统工作原理图，完成： (1) 将a ，b 与c ，d 用线连接成负反馈状态； (2) 画出系统方框图。 图1-15速度控制系统原理图 1-2图1-16是仓库大门自动控制系统原理示意图。试说明系统自动控制大门开、闭的工作原理，并画出系统方框图。 图1-16 仓库大门自动开闭控制系统 1-3图1-17为工业炉温自动控制系统的工作原理图。分析系统的工作原理，指出被控对象、被控量和给定量，画出系统方框图。 图1-17 炉温自动控制系统原理图 1-4 图1-18是控制导弹发射架方位的电位器式随动系统原理图。图中电位器1P 、2P 并联后跨接到同一电源0E 的两端，其滑臂分别与输入轴和输出轴相联结，组成方位角的给定元件和测量反馈元件。输入轴由手轮操纵；输出轴则由直流电动机经减速后带动，电动机采用电枢控制的方式工作。

试分析系统的工作原理，指出系统的被控对象、被控量和给定量，画出系统的方框图。 图1-18 导弹发射架方位角控制系统原理图 1-5 采用离心调速器的蒸汽 机转速控制系统如图1-19所示。 其工作原理是：蒸汽机在带动负载 转动的同时，通过圆锥齿轮带动一 对飞锤作水平旋转。飞锤通过铰链 可带动套筒上下滑动，套筒内装有 平衡弹簧，套筒上下滑动时可拨动 杠杆，杠杆另一端通过连杆调节供 汽阀门的开度。在蒸汽机正常运行 时，飞锤旋转所产生的离心力与弹簧的反弹力相平衡，套筒保持某个高度，使阀门处于一个平衡位置。如果由于负载增大使蒸汽机转速ω下降，则飞锤因离心力减小而使套筒向下滑动，并通过杠杆增大供汽阀门的开度，从而使蒸汽机的转速回升。同理，如果由于负载减小使蒸汽机的转速ω增加，则飞锤因离心力增加而使套筒上滑，并通过杠杆减小供汽阀门的开度，迫使蒸汽机转速回落。这样，离心调速器就能自动地抵制负载变化对转速的影响，使蒸汽机的转速ω保持在某个期望值附近。 指出系统中的被控对象、被控量和给定量，画出系统的方框图。 1-6 摄像机角位置自动跟踪系统如图1-20所示。当光点显示器对准某个方向时，摄像机会自动跟踪并对准这个方向。试分析系统的工作原理，指出被控对象、被控量及给定量，画出系统方框图。

基于数学形态学的医学图像分割

第２５卷第１０期２００５年１０月 计算机应用 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｖ０１．２５Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ．２００５ 文章编号：１００１—９０８１（２００５）１０一２３８１—０２ 基于数学形态学的医学图像分割 王蜀，李永宁，陈楷民，黄戈 （四川大学计算机学院，四川成都６１００６４） （ｙｅｌｉｌｌ２ｌ＠１６３．ｃｏｍ） 摘要：采用分水岭算法对医学图像进行分割，并针对其容易产生过分割的缺点，作了两点改进：首先对原始图像进行自适应加权的多尺度形态滤波，然后引入浮点活动图像作为分水岭算法的输入。 实验表明，该方法算法简单，能有效地抑制过分割现象，得到较好的分割效果。 关键词：数学形态学；分水岭算法；自适应加权的多尺度形态滤波；浮点活动图像 中图分类号：ＴＰ７５文献标识码：Ａ ＭｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＭｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ＷＡＮＧＳｈｕ，ＵＹｏｎｇ—ｎｉｎｇ，ＣＨＥＮＫａｉ—ｍｉｎ，ＨＵＡＮＧＧｅ （ｓｃｂｏｆ０，ｃｏｍｐｍｅｒ＆拓Ｍｅ，５ｉｃ＾眦ｎ‰如ｅ璐咖ｃ＾ｅｎｇ也ｓｉｃ＾∞ｎ６１００６４，吼讥口）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｗａｔｅｒｓｈｅｄａＩｇｏｄｔｈｍｔｏｓｅｇｍｅｎｔｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｓｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅｔｗｏｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄｓ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｏｖｅｒ．ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｍｅｎａｏｆｗａｔｅｒｓｈｅｄａｌｇｏｒｉｔｈＩｎｗｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｆｉｒｓｔ，ｇｅｔｔｈｅｏｒｉ舀ｎａＩｉｍａｇｅｔｈｍｕｇｈｍｕｌｔｉ．ｓｃａｌｅｍｏｒｐｈｏｌｏ百ｃａｌｆｉｌｔｅｒｗｉｔｈａｕｔｏ—ａｄａｐｔｅｄｄｅｔｅｒｎｌｉｎａｔｉｏｎｓｗｅｉｇｈｔｓ，ａｎｄｔｈｅｎ，ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｎｏ“ｎｇ—ｐｏｉｎｔａｃｔｉｖｅｉｍａｇｅａｓｔｈｅｉｎｐｕｔｏｆｗａｔｅｒｓｈｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｅ】【ｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｖｅｒｙｓｉｍｐｌｅ，ａＩｌｄｃａｎｒｅｓｔｒａｉｎｔｈｅｏＶｅ卜ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｍｅｎａｄｆｅｃｔｉＶｅｌｙ，ｓｏｃａｎｏｂｔａｉｎｇｏｏｄｒｅｓｕｌｔｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ；ｗａｔｅｒｓｈｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ：ｍｕｌｌｉ—ｓｃａｌｅ ｍｏｒｐｈ０１０舀ｃａｌｆｉｌｔｅｒｗｉｔｈａｕｔｏ．ａｄ印ｔｅｄ ｄｅｔｅｎｎｉｎａｔｉｏｎｓｗｅ培ｈｔｓ；ｎｏａｔｉｎｇ—ｐｏｉｎｔａｃｔｉｖｅｉｍａｇｅ ０引言 医学图像处理是数字图像处理技术的一个重要应用领域。但是，由于医学图像的特点，复杂的人体解剖组织结构和形状，以及个体之间的差别，导致医学图像分割成为一项经典的难题。 目前，从医学应用的角度来看，常用的分割算法有¨１：基于阈值的分割、基于模糊连接度的分割、交互式的分割、基于形态学和多尺度理论的分割方法等等。随着数学形态学在图像处理中的应用日渐受到重视，更多的系统都采用形态学算子对图像进行预处理或后处理。本文针对医学图像的特点，在现有分水岭算法的基础上作了改进，得到了较好的效果。１分水岭算法 数学形态学理论在图像分 割的应用中比较有代表性的是 分水岭（ｗａｔｅ瑙ｈｅｄ）算法¨Ｊ。 该算法的思想来源于地理学 （如图１所示），它将梯度幅值 图像看成一幅地形图，而梯度 幅值对应海拔高度，图像中不 同梯度值的区域就对应于山峰 和山谷间的盆地。设想在各个图ｌ 局部极小值点的位置打一个洞，然后将地形图逐渐侵入一个湖中，全局极小值点的盆地先进水。水位逐渐升高漫过盆地， 当相邻两个盆地的水即将合并时，在两个盆地问建坝拦截。此过程将图像划分为许多个山谷盆地，分水岭就是分隔这些盆地的堤坝，而这些“集水盆地”则分别对应于待分割图像中的均匀一致区域。 基于分水岭变换的图像分割方法具有计算负担轻、分割精度高的优点嵋Ｊ，但是其性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法。传统的形态梯度算法会受噪声和量化误差的影响，在均匀一致的区域内部产生过多的局部“谷底”，而梯度图像的每个“谷底”在分水岭变换中将引入一个“集水盆地”，因此最终将导致“过分割”，即生成大量的小区域，使得目标物体的轮廓线掩埋在杂乱的分水线中。克服这一缺点的方法有两种日１：一种是在分水岭变换之前，对图像滤波，进行标记提取，另一种是在分水岭变换以后，进行区域合并。但是，传统的滤波算子元法在去除局部”谷底”的同时，保留模糊边界上的“谷底”，对感兴趣区域的标记需要有关待分割对象和背景的先验知识，而且执行区域合并或松弛标号等步骤的计算负担比分水岭变换本身还重，这就大大降低了整个分割过程的速度。因此，本文采用自适应加权的多尺度形态滤波对图像进行预处理，并引入浮点活动图像作为分水岭变换的输入，这样可以更好地保持轮廓，经过分水岭变换后，也能有效地抑制过分割现象。在此基础上，针对医学图像的特点及专家知识，可以进行有效的区域合并。 ２自适应加权的多尺度形态滤波 ２．１数学形态学滤波的基本原理 基本的形态学变换包括腐蚀，膨胀，开／闭运算等ｈ５。。为 收稿日期：２００５一０４—１３；修订日期：２００５一０６—２２ 作者简介：王蜀（１９８１一），女，四川成都人，硕士研究生，主要研究方向：数字图像处理与计算机图形学；李永宁，男，四川成都人，研究员；陈楷民（１９７７一），男，四川成都人，硕士研究生，主要研究方向：数字图像处理、三维图形、虚拟现实；黄戈（１９７５一），男，四川成都人，硕士研 究生．主要研究方向：数字图像处理与计算机图形学． 　万方数据