形态学图像处理小结

图像处理的工作总结报告
在当今数字化时代，图像处理技术已经成为许多行业中不可或缺的一部分。

从医疗影像到娱乐产业，图像处理技术的应用范围越来越广泛。

作为一名图像处理工程师，我在过去一年中积累了丰富的工作经验，现在我将对我所做的工作进行总结和报告。

首先，我在图像处理方面的主要工作是利用各种算法和工具对图像进行分析、处理和优化。

这包括了图像的去噪、边缘检测、图像增强、图像分割等多项工作。

通过对图像进行处理，我们能够提高图像的质量和清晰度，使其更适合于后续的分析和应用。

其次，我在图像处理方面还进行了一些研究和创新工作。

我尝试了一些新的图像处理算法，并对其进行了评估和优化。

我还参与了一些图像处理项目的设计和实施，为客户提供了定制化的图像处理解决方案。

另外，我还在图像处理技术与其他领域的融合方面进行了一些探索。

比如，我将图像处理技术应用于医疗影像中，帮助医生更准确地诊断疾病。

我还将图像处理技术与人工智能相结合，开发了一些智能图像识别系统，为客户提供了更便捷和高效的服务。

总的来说，我在过去一年中在图像处理领域取得了一些成绩，但也面临了一些挑战。

未来，我将继续不断学习和探索，不断提升自己的技术水平，为图像处理技术的发展做出更大的贡献。

相信随着技术的不断进步，图像处理技术将会在更多领域得到应用，为人们的生活带来更多的便利和惊喜。

《医学图像处理》实验报告摘要本次实验的目的是对二值原始图像进行膨胀和腐蚀，并对经过膨胀和腐蚀后的两张图像进行集合的逻辑运算操作——交集、补集、相减；对二值图像进行边界提取操作；利用阈值处理的方法对二值图像进行连通分量的提取操作；运用上述结果和其他技术解决课本P442的习题9.36。

本次实验的内容是图像腐蚀图像膨胀边界提取连通分量的提取。

一、技术讨论1.1实验原理1.1.1图像的腐蚀腐蚀缩小或细化了二值图像中的物体。

用3X3的结构元，扫描二值图像的每一个元素，将结构元与其覆盖的二值图像做“与”操作，若结果均为1，输出图像的该像素为1，否则输出图像的该像素为0。

图示如下：1.1.2图像的膨胀膨胀会增长或粗化二值图像中的物体。

用3X3的结构元，扫描二值图像的每一个像素，将结构元关于原点的映射与其覆盖的二值图像做“与”操作，若结果均为0，输出图像的该像素为0，否则输出图像的该像素为1。

图示如下：1.1.3图像的边界提取对图像进行边界提取的方法是先对二值图像进行腐蚀，再将经过腐蚀后的输出图像和原始图像做集合差的逻辑运算。

图示如下：1.1.4图像的连通分量提取连通分量是指若像素子集S的全部像素之间存在一个通路，则可以说两个像素p和q之间是连通的，对于S中的任何像素p，S中连通到该像素的像素称为S的连通分量。

图像连通分量的提取方法是先对二值图像进行阈值处理，再对输出图像做腐蚀处理。

1.1.5测地膨胀测地膨胀不是包含一幅输入图像和特定的结构元素而是涉及两幅图像：标记图像和模版图像。

其基本思想是用特定结构元素对标记图像作膨胀运算，并将结果图像限制在模版图像之下。

图示如下：1.2实验函数示例：A．cvErode( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, intiterations=1 )；——对二值图像进行腐蚀处理。

1.void cvDilate( constCvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, intiterations=1 )；--对二值图像进行膨胀处理；2.void cvThreshold( constCvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, intthreshold_type)；--阈值处理函数；二、结果与讨论2.1实验结果（每个实验均要使用3个不同大小的结构元进行处理，并将实验结果列举出来，注明结构元大小）a. Originpicb. intersectionc. img_eroded.img_dilatee. differencingf. Complementation图1.1、图像腐蚀和膨胀（3X3结构元，中心点为1,1）a. Originpicb. intersectionc. img_eroded.img_dilatee. differencingf. Complementation图1.2、图像腐蚀和膨胀（7X7结构元，中心点为3,3）a. Originpicb. intersectionc. img_eroded.img_dilatee. differencingf. Complementation图1.3、图像腐蚀和膨胀（9X9结构元，中心点为4,4）a. Originpicb. img_outc. img_erode图2.1、边界提取（3X3结构元，中心点为1,1）a. Originpicb. img_outc. img_erode图2.2、边界提取（7X7结构元，中心点为1,1）a. Originpicb. img_outc. img_erode图2.3、边界提取（10X10结构元，中心点为1,1）a. Originpicb. img_outc. img_erode图2.4、边界提取（10X10结构元，中心点为5,5）a. Originpicb.img_out1c.img_out2图3.1、连通分量的提取（5X5结构元，中心点为3,3）a. Originpicb.img_singlec.img_intersectd. img_boundary图4.1 problem4-362.2实验讨论（详细说明解决课本习题9.36的具体思路和过程，若有更好地解决课本习题9.36的方法，请详细给出解答思路或过程）1.腐蚀的作用是消除物体边界点，使目标缩小，可以消除小于结构元素的噪声点；膨胀的作用是将与物体接触的所有背景点合并到物体中，使目标增大，可添补目标中的空洞。

形态学图像处理实验1.算法原理1)提取与图像边界融合的颗粒可利用区域填充算法。

如图1所示为源图像，可将图像先转换为二值图像，然后对其进行取反，这样进行区域填充的结果将为与边界相连的颗粒，再与源图像进行比较，即可得出在源图像中与边界相连的颗粒图像。

2)提取彼此交叠的颗粒可利用图像的腐蚀与膨胀操作。

先用模板对图像进行腐蚀操作，由于相交叠的颗粒面积必然比独立的颗粒大，因此腐蚀操作之后剩下的部分为交叠颗粒的部分，再对其进行膨胀，将其与源图像进行比较操作，则可得出交叠的颗粒图像。

3)提取不交叠的颗粒得出交叠的颗粒之后，用源图像对其相减，则得出的为独立分布的颗粒图像。

2.Matlab源代码clear allclcorigin = imread('E:\Documents\BUPT\DIP\第三次作业\grain.jpg');imshow(origin);title('原图');origin = rgb2gray(origin);filterResult = medfilt2(origin);[m,n] = size(origin);%%%%%%%%%%%%取与边界融合的粒子%%%%%%%%%%%%%binaryIm = im2bw(origin);tmp = ~binary Im; %tmp为取反图像fieldFilling = imfill(tmp,'holes');figure, imshow(fieldFilling);title('区域填充结果');boudaryGrains = origin;for i = 1:mfor j = 1:nif fieldFilling(i,j) ==1boudaryGrains(i,j) = 0;endendendfigure, imshow(boudaryGrains);title('与边界融合的粒子结果');%%%%%%%%%%%取交叠与未交叠的粒子%%%%%%%%%%%%mask1 = strel('ball',12,12);%mask2 = ones(13,13);mask2 = strel('ball',7,7);mask3 = strel('disk',4);mask4 = strel('ball',6,6);result1 = imerode(filterResult,ones(15,15));result2 = filter2(fspecial('average',7),im2double(result1)); result2 = medfilt2(result2);result2 = im2uint8(result2);result3 = imdilate(result2,mask1);figure,imshow(result2);title('第一次腐蚀结果'); figure,imshow(result3);title('第一次膨胀结果');result4 = origin;for i = 1:mfor j = 1:nif result3(i,j) <=20result4(i,j) = 0;elseresult4(i,j) = origin(i,j);endendendfigure,imshow(result4);title('阈值处理结果');result5 = imerode(result4,mask4);result6 = imdilate(result5,mask4);figure,imshow(result6);title('交叠粒子结果');result7 = origin-result4;result8 = imerode(result7,mask4);result9 = imdilate(result8,mask4);figure,imshow(result9);title('未交叠粒子结果');3. 运行结果分析1) 提取与边界融合的颗粒原图区域填充结果与边界融合的粒子结果第一次腐蚀所示结果为在腐蚀之后进行了一次中值滤波和一次5X5均值滤波的结果，为使腐蚀的结果更好，去除独立颗粒的腐蚀残留图像。

关于图形图像处理实训报告总结【九篇】实训报告总结：图形图像处理实训图形图像处理实训是计算机科学与技术专业的基础课程之一。

通过本次实训课程，我深入了解了图形图像处理的基本概念、方法和技术，并通过实际操作来提升了自己的实践能力。

下面是对本次实训的九篇报告总结：1. 实验一：图像读取与显示本次实验主要是学习如何读取和显示图像，以及使用Matplotlib库进行图像展示。

通过实验，我掌握了图像读取和显示的基本方法，并学会了基本的图像处理操作。

2. 实验二：图像的灰度变换实验二主要是学习图像的灰度变换，包括线性变换和非线性变换。

我学会了如何使用不同的灰度变换函数来调整图像的亮度和对比度，进一步提升图像的质量。

3. 实验三：图像的空间域滤波本次实验主要是学习图像的空间域滤波技术，包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

通过实验，我掌握了不同滤波方法的原理和实现方式，并学会了如何选择合适的滤波方法来降噪和模糊图像。

4. 实验四：图像的频域滤波实验四主要是学习图像的频域滤波技术，包括傅里叶变换和频域滤波等。

通过实验，我了解了傅里叶变换的原理和应用，并学会了如何使用频域滤波来实现图像的锐化和平滑。

5. 实验五：图像的形态学处理本次实验主要是学习图像的形态学处理技术，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。

通过实验，我学会了如何使用形态学操作来改变图像的形状和结构，进一步改善图像的质量。

6. 实验六：图像的边缘检测实验六主要是学习图像的边缘检测技术，包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。

通过实验，我了解了不同边缘检测方法的原理和应用，并学会了如何使用边缘检测来提取图像的轮廓和特征。

7. 实验七：图像的分割与聚类本次实验主要是学习图像的分割与聚类技术，包括阈值分割、区域生长和K均值聚类等。

通过实验，我掌握了不同分割与聚类方法的原理和应用，并学会了如何使用分割与聚类来识别和分析图像中的目标和区域。

8. 实验八：图像的特征提取与描述子实验八主要是学习图像的特征提取和描述子技术，包括尺度不变特征变换（SIFT）和方向梯度直方图（HOG）等。

图像处理的工作总结怎么写
图像处理的工作总结。

图像处理是一项重要的技术工作，它涉及到对图像进行编辑、修饰和优化，以
便用于各种用途，如广告、媒体、医学影像等。

在这篇文章中，我们将总结图像处理工作的关键步骤和技术，以及其在不同领域中的应用。

首先，图像处理的关键步骤包括图像采集、预处理、特征提取和图像识别。

在
图像采集阶段，我们需要使用相机或扫描仪等设备来获取原始图像。

然后，在预处理阶段，我们需要对图像进行去噪、增强和裁剪等操作，以确保图像质量和清晰度。

接下来，特征提取是一个关键步骤，它涉及到从图像中提取出有用的信息和特征，以便用于后续的分析和识别。

最后，图像识别阶段则是利用机器学习和深度学习等技术，对图像进行分类、识别和分析。

在实际工作中，图像处理技术被广泛应用于各个领域。

在广告和媒体行业中，
图像处理可以用于制作广告海报、电影特效和动画等；在医学影像领域，图像处理可以用于医学影像的诊断和分析；在安全监控领域，图像处理可以用于人脸识别和行为分析等。

总之，图像处理技术已经成为了现代社会中不可或缺的一部分，它为我们的生活和工作带来了许多便利和效益。

总的来说，图像处理是一项复杂而重要的技术工作，它涉及到多种技术和领域
的知识。

通过对图像处理工作的总结和分析，我们可以更好地了解这一技术领域的发展和应用，为我们的工作和学习提供了有益的参考和启发。

希望我们可以在未来的工作中，更好地应用图像处理技术，为社会和人类的发展做出更大的贡献。

图形图像处理实训报告总结一篇通过这次实训，我收获了很多，一方面学习到了许多以前没学过的专业知识与知识的应用，另一方面还进步了自己动手做工程的才能。

本次实训，是对我才能的进一步锻炼，也是一种考验。

从中获得的诸多收获，也是很可贵的，是非常有意义的。

在实训中我学到了许多新的知识。

是一个让我把书本上的理论知识运用于理论中的好时机，原来，学的时候感慨学的内容太难懂，如今想来，有些其实并不难，关键在于理解。

在这次实训中还锻炼了我其他方面的才能，进步了我的综合素质。

首先，它锻炼了我做工程的才能，进步了独立考虑问题、自己动手操作的才能，在工作的过程中，复习了以前学习过的知识，并掌握了一些应用知识的技巧等。

其次，实训中的工程作业也使我更加有团队精神。

从那里，我学会了下面几点找工作的心态：一、继续学习，不断提升理论修养。

在信息时代，学习是不断地汲取新信息，获得事业进步的动力。

作为一名青年学子更应该把学习作为保持工作积极性的重要途径。

走上工作岗位后，我会积极响应单位号召，结合工作实际，不断学习理论、业务知识和社会知识，用先进的理论武装头脑，用精良的业务知识提升才能，以广博的社会知识拓展视野。

二、努力理论，自觉进展角色转化。

只有将理论付诸于理论才能实现理论自身的价值，也只有将理论付诸于理论才能使理论得以检验。

同样，一个人的价值也是通过理论活动来实现的，也只有通过理论才能锻炼人的品质，彰显人的意志。

必须在实际的工作和生活中潜心体会，并自觉的进展这种角色的转换三、进步工作积极性和主动性。

实习，是开端也是完毕。

展如今自己面前的是一片任自己驰骋的沃土，也清楚感受到了沉甸甸的责任。

在今后的工作和生活中，我将继续学习，深化理论，不断提升自我，努力创造业绩，继续创造更多的价值。

可以说这次实训不仅使我学到了知识，丰富了经历。

也帮助我缩小了理论和理论的差距。

这次实训将会有利于我更好的适应以后的工作。

我会把握和珍惜实训的时机，在将来的工作中我会把学到的理论知识和理论经历不断的应用到实际工作中，为实现理想而努力。

图形图像处理实训报告总结集合9篇作为一个AI助手，我可以为您生成一份图形图像处理实训报告总结集合，但请注意，这些报告仅供参考。

1. 实训报告一本次实训旨在学习数字图像处理的基本知识和常用算法，主要包括图片读取、图像增强、图像分割等内容。

通过实践操作，我们掌握了常见的图像处理方法，如灰度化、二值化、中值滤波、Canny边缘检测等，并通过实验验证了这些算法的效果。

2. 实训报告二本次实训主要内容是光线追踪（Ray Tracing）方法在图形图像处理中的应用。

从基本的光线追踪原理入手，我们逐步学习了光线追踪算法、阴影算法、反射算法、折射算法等，理论和实践相结合，我们通过编写代码实现了一个小型的光线追踪引擎，并将其应用到了图像渲染中。

3. 实训报告三本次实训内容是图像识别，我们学习了图像识别的基本知识和算法，并通过实验实现了一些基本的图像识别功能，如人脸识别、手写数字识别等。

我们更深入地研究了卷积神经网络（CNN）的原理和应用，搭建了一个深度学习模型，并对其进行了训练和验证，得到了很好的识别效果。

4. 实训报告四本次实训主要内容是图像处理中的变换算法，我们学习了常见的几何变换和像素变换，如旋转、缩放、平移、镜像、色彩空间转换等。

通过实践操作，我们掌握了这些算法的原理和具体实现方法，并对其效果进行了验证。

在实践中，我们发现不同的变换算法的效果和适用范围有很大的差异，需要根据具体需求进行选择。

5. 实训报告五本次实训内容是图像处理中的形态学操作，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。

我们学习了这些算法的原理和实现方法，并通过实验验证了它们的效果。

我们还研究了基于形态学操作的图像分割方法，并编写代码实现了一个基本的图像分割引擎。

通过实践，我们更加深入地认识了形态学操作在图像处理中的应用。

6. 实训报告六本次实训的主题是图像特征提取与匹配。

我们学习了常见的图像特征提取算法，如SIFT、SURF、ORB等，并通过实验了解了它们的实现方法和效果。

课程：数字图像处理课程作业实验报告实验名称：Morphological and Other Set Operations实验编号：签名：姓名：学号：截止提交日期：年月日摘要：本实验学习一些基本的形态学图像处理知识。

掌握数学形态学集合的基本运算；编程实现二值图像的膨胀和腐蚀处理，掌握一些基本的形态学算法，如：边界提取；针对灰度图像编程实现膨胀和腐蚀处理，编写函数实现灰度图像形态学梯度处理和顶帽变换，最后对形态学梯度变换结果和顶帽变换结果进行比较。

一、技术论述1、图像的逻辑运算及数学形态学很多应用是以形态学概念为基础的，并涉及二值图像。

数学形态学的语言是集合论。

同样，形态学为大量的图像处理问题提供了一种一致的有力方法。

数学形态学中的集合表示图像中的不同对象。

例如，在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述。

在二值图像中，正被讨论的集合是二维整数空间 (P)的元素，在这个二维整数空间中，集合的每个元素都是一个多元组(二维向量)，这些多元组的坐标是一个黑色(或白色，取决于事先的约定)像素在图像中的坐标(x,y)。

灰度级数字图像可以表示为Z空间(Z3)上分量的集合。

在这种情况下，集合中每个元素的两个分量是像素的坐标，第3个分量对应于像素的离散灰度级值。

更高维度空间中的集合可以包含图像的其他属性，比如颜色和随时间变化的分量。

集合运算尽管本质上很简单，但对于实现以形态学为基础的图像处理算法是一种有力的补充手段。

本实验中，我们关注的是涉及二值图像和灰度图像的逻辑运算。

在图像处理中用到的主要集合运算是：并、交、补、差、位移和镜像。

图1中总结了这些运算的性质。

图1 主要的集合运算在两幅或多幅图像的对应像素间逐像素进行逻辑运算。

因为只有在两个变量都是1时，两个二进制变量的“与”运算才为1，所以只有两幅输人图像的对应像素均为1时，“与”运算的结果才是1。

图2显示了涉及图像逻辑运算的不同例子。

这里，黑色表示1，而白色表示0（这里使用两种约定的说法，有时会颠倒黑色和白色二值的意义，取决于在给定情况下哪种表达更清楚。

医学图像处理中的形态学操作医学图像处理一直是医学领域里非常重要的研究领域之一，这种领域主要涉及到对人体内部特定区域的图像进行分析、处理和重建。

其中，形态学操作是一种基本的图像分析技术，它可以帮助医生或研究人员更好地对图像进行处理和分析，提取出感兴趣的区域和特征，从而对临床诊断和治疗提供更准确有效的帮助。

形态学操作，简单来说，就是对一个图像或一组图像进行形状变换。

这种变换可以通过一些数学操作来实现，当应用到医学图像处理中时，可以对图像中的结构、纹理和形状等特征进行准确的提取和描述。

中心对称和扩张缩小是形态学操作中常见的两种操作。

中心对称操作可以将原始图像中不规则的区域变为一个规则的圆形；而扩张缩小操作则可以将区域内边缘和中心点位置进行修改，从而改变图像中边缘或内部的形状。

在外科手术前，医生通常需要对患者的CT扫描图像进行分析和处理，以确定手术方式和确保手术的成功。

利用形态学操作可以将图像中的组织区域分割出来，准确描述各个器官的形态和位置。

通过对CT扫描图像进行中心对称操作和扩张缩小操作，可以将其转换为更便于分析的形态，准确描述并确定手术范围。

除了CT扫描图像外，形态学操作还可以应用于MRI图像分析、X光图像分析、超声波图像分析和眼底图像诊断等多个领域。

例如，在糖尿病视网膜病变的诊断中，医生可以利用形态学运算算法来提取图像中的权值特征，从而更好地判断病变区域的位置和范围。

又例如，对血管病变或导致血管壁变薄的其他因素进行分析，形态学运算可以有效提取出血管区域的形态特征，发现狭窄或扩张等异常情况。

总之，形态学操作作为医学图像处理中基本的技术方法之一，可以帮助医生和研究人员更好地分析、诊断和治疗各种疾病。

在医学图像处理的应用中，形态学操作不仅可以提高手术或治疗的成功率，还可以更好地了解人体内部组织和器官的形态特征，推动医学科学的发展。

图像增强:1.空域增强:直接在图像所在的二维空间进行处理，即直接对每一像素的灰度值进行处理。

2.频域增强:首先经过傅里叶变换将图像从空间域变换到频率域，然后在频率域对频谱进行操作和处理，再将其反变换到空间域，从而得到增强后的图像。

1.灰度变换就是将图像的灰度值按照某种映射关系映射为不同的灰度值从而改变相邻像素点之间的灰度差，达到将图像对比度增强或减弱的目的。

线性灰度变换:g(x)=α*f(x)+c(a为变换系数，c亮度系数。

a>1 对比度增大0<a<1 对比度减小 a<0 暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补分段线性变换非线性灰度变换imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) 对图像进行灰度变换gamma指定曲线的形状gamma=1是线性变换gamma<1低灰度区扩展，高灰度区压缩。

(加权至更高更亮) gamma>1高灰度区扩展，低灰度区压缩。

（加权至更低更暗）2.灰度直方图是灰度值的函数，描述的是具有某灰度值像素的个数。

其横坐标是像素的灰度级别（0到255），纵坐标是某灰度值出现的频率（像素的个数）。

h=imhist(f,n) 功能：显示图像f的直方图。

n为灰度级的个数，默认值为256。

直方图均衡化：对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。

P(rk)=nk/n Sk=P(rk)的累加g=histeq(f,nlev)%f为输入图像，nlev是输出图像的灰度级数，默认值为64，通常我们设置为256。

g=histeq(f,hspec)%f为输入图像，hspec为指定的直方图。

3.空域滤波器1、平滑（smoothing）滤波器。

图像平滑的目的主要是消除图像中的噪声；2、锐化(sharpening)滤波器。

而图像锐化的则是为了增强被模糊的细节如图像的边缘等。

邻域均值滤波器:将一个像素及其邻域内的所有像素的平均灰度值赋给平滑图像中对应的像素3*3模板H0=1/9[1 1 1,1 1 1,1 1 1]处理的是中间那个数（领域的平均值赋给中间个数）作用：减噪，去除不相干的细节，对灰度级不足引起的伪轮廓进行平滑等等邻域平均法虽然可以平滑图像，但在消除噪声的同时，会使图像中的一些细节变得模糊。

图像处理小组结题总结报告[大全五篇]第一篇：图像处理小组结题总结报告图像处理小组结题总结报告转眼间，我们图像处理小组已经到了结题的时候。

回想从开题到写结题报告的这段日子，总是有着许多的感慨和追忆……开题的时候，总是最茫然的时候，我们小组中的大部分人基本上都没怎么学过MATLAB方面的知识，突然要求用软件完成刚学习的图像处理的任务，心里都是相同的忐忑不安。

不过既然决定要做，就要克服生疏和缺少时间的困难好好地做出结果。

第一次开会，是决定分工和初步计划的会。

大家讨论得都很热烈，正确地估计了面临的困难，但也下了要做就做好的决心。

会开完了，分工分好了，大家也就真正进入了认真负责地完成各自学习积累知识，编程，查资料，调试……等等任务的动手阶段。

第二次开会，是阶段性的成果汇总和总结。

不能不说，在大家都尽到了自己的一份力的情况下，收获的也比想象中的好。

基本的程序框架已经构架，初步的处理图像已经完成，大概的程序也已经编写完成等待完善。

会上，大家在成绩的激励下，都再次表明要更加再接再厉地投入到了后期的完善和测试调整中去。

最后一次开会，是结题前的会，但是这时候大家却没有了第二次会的高情绪－－因为最后图像处理结果中出现了类似尾影的问题，但大家却还没有找到差错究竟出在哪里，还是说这是正常的但却有瑕疵的结果？大家讨论到最后也没有结果，只好在散会后分头去逐条检查。

真的是勤能补拙，就当大家准备接受这个结果的时候，终于发现了产生问题的原因－－有一条计算中后面漏乘了个5！原因原来就这么简单！虽然最后问题解决了，但是大家也因此深刻反省到自身对于细节不仔细不细心带来的严重后果。

不过，经验和教训的收获，是我们最有价值最值得珍惜的收获！对于编写的MATLAB程序我们的思路大体是这样的。

在主函数code1/code2中，初始化赋值和定义后，调用函数function c=be_count(x)以及function c=be_count2(x)，采用了for循环语句和if条件语句，以读入计算图像灰度直方图，即原图的像素和灰度值。

形态学图像处理技术研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了快速的发展。

形态学图像处理技术是一种重要的图像处理技术，它可以帮助我们完成诸如图像分割、边缘检测、纹理分析等任务。

在下面的文章中，我将深入探讨形态学图像处理技术及其应用。

一、形态学基础知识形态学是一种用于图像处理的数学分支。

形态学基础包括两个基本算子：膨胀和腐蚀。

膨胀就是将与内核相交的像素提取出来，然后用内核的形状来扩展图像。

腐蚀则是与膨胀相反的操作，它将内核覆盖住的像素压缩到形状相同的内核区域中。

通过组合这两种变换，我们可以创造出一系列新型的形态学操作。

在形态学中，最基本的概念是结构元素（SE）。

结构元素是一个小的二值矩阵，用于描述与之相邻的像素之间的关系。

许多形态学算子都是通过与结构元素进行滤波来实现有效的像素操作。

二、形态学图像处理技术形态学图像处理技术可以应用于一系列图像处理任务中，包括以下几个方面：1、图像分割：形态学处理对于图像分割具有很强的效果。

采用不同种类的结构元素可以得到不同风格的边缘图像。

2、边缘检测：腐蚀与膨胀操作可以检测出图像中的物体边缘，形成新的边缘信息。

采用结构元素可以获得更加准确的边缘信息。

3、纹理分析：通过形态学处理得到的更丰富的信息，可以更好的分析和刻画纹理。

图像中的纹理信息可以得到更好的保留和提取，使得图像纹理得到更好的处理。

4、形态学重构：通过形态学重构，可以得到更加精确和清晰的物体边缘信息。

在这个过程中形态学方法结合了全局和局部信息，取得了良好的图像分割结果。

三、研究展望形态学图像处理技术具有很强的适应性和灵活性，可以应用于如计算机视觉、图像识别、医学图像处理等多个领域。

未来，在形态学基础上，将进一步研究其优化算法和性能，以应用各种场景中的对图像处理需求，提高图像处理的效率和精度。

同时，形态学图像处理技术也正展现出其应用的重要性和广泛性。

未来，随着人工智能和深度学习技术的发展，预计其应用会更加广泛，这也需要更多的研究和探索。

实验3 图像增强及形态学图像处理实验目的：1.掌握均值滤波和中值滤波的原理及实现；2.掌握锐化模板prewitt，sobel和laplacian的使用方法；3.了解形态学的基本理论和方法；4.掌握对图像进行膨胀/腐蚀的方法；5.掌握开闭运算；实验内容：1、（1）给图像headCT分别添加椒盐噪声和高斯噪声，分别采用线性的均值滤波函数imfilter和非线性的中值滤波函数medfilt2滤波进行处理，两种滤波的掩模都分别尝试定义为3*3和7*7。

由得到的实验结果，分析哪种滤波对这种噪声处理的效果比较好？掩模大小对噪声处理效果有什么影响？f=imread('headCT.tif');>> g=imnoise(f,'gaussian');>> h=imnoise(f,'salt & pepper');掩膜：>> w=ones(3);>> w1=ones(7);高斯噪声:>> g1=imfilter(g,w);>> g2=imfilter(g,w1);>> imshow(g1,[])>> imshow(g2,[])>> g3=medfilt2(g);>> g4=medfilt2(g,[7 7]);椒盐噪声：>> h1=imfilter(h,w);>> h2=imfilter(h,w1);>> imshow(h1,[])>> imshow(h2,[])>> h3=medfilt2(h);>> h4=medfilt2(h,[7 7]);对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。

•原因：•椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。

•中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。

DIP实验报告-形态学图像处理课程：数字图像处理课程作业实验报告实验名称：Morphological and Other Set Operations实验编号：签名：姓名：学号：截止提交日期：年月日摘要：本实验学习一些基本的形态学图像处理知识。

掌握数学形态学集合的基本运算；编程实现二值图像的膨胀和腐蚀处理，掌握一些基本的形态学算法，如：边界提取；针对灰度图像编程实现膨胀和腐蚀处理，编写函数实现灰度图像形态学梯度处理和顶帽变换，最后对形态学梯度变换结果和顶帽变换结果进行比较。

一、技术论述1、图像的逻辑运算及数学形态学很多应用是以形态学概念为基础的，并涉及二值图像。

数学形态学的语言是集合论。

同样，形态学为大量的图像处理问题提供了一种一致的有力方法。

数学形态学中的集合表示图像中的不同对象。

例如，在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述。

在二值图像中，正被讨论的集合是二维整数空间 (P)的元素，在这个二维整数空间中，集合的每个元素都是一个多元组(二维向量)，这些多元组的坐标是一个黑色(或白色，取决于事先的约定)像素在图像中的坐标(x,y)。

灰度级数字图像可以表示为Z空间(Z3)上分量的集合。

在这种情况下，集合中每个元素的两个分量是像素的坐标，第3个分量对应于像素的离散灰度级值。

更高维度空间中的集合可以包含图像的其他属性，比如颜色和随时间变化的分量。

集合运算尽管本质上很简单，但对于实现以形态学为基础的图像处理算法是一种有力的补充手段。

本实验中，我们关注的是涉及二值图像和灰度图像的逻辑运算。

在图像处理中用到的主要集合运算是：并、交、补、差、位移和镜像。

图1中总结了这些运算的性质。

图1 主要的集合运算在两幅或多幅图像的对应像素间逐像素进行逻辑运算。

因为只有在两个变量都是1时，两个二进制变量的“与”运算才为1，所以只有两幅输人图像的对应像素均为1时，“与”运1、二值图像腐蚀：对Z中的集合A和B，使用B对A进行腐蚀定义为：（式9.2-1）这个公式说明，使用B对A进行腐蚀是所有B中包含于A中的点z的集合用z平移。