图像几何变换程序的设计.doc

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2012年秋季学期 计算机图象处理课程设计 题 目： 图像几何变换程序设计 专业班级： 姓 名： 学 号： 指导教师： 成 绩： 目录 摘要 3 一、前言 4 二、算法分析与描述 5 三、 详细设计过程 7 四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 10 五、程序运行截图及其说明 11 六、 简单操作手册 14 设计总结 16 参考文献 17 致谢 18 附录 19  摘要 本次我的课程设计题目是二值数学形态图像处理(DigitalImageProcessing)，它是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本文利用matlab以实现图像的二值数学形态学图像处理程序设计。 二值数学形态学图像处理实现图像的腐蚀和膨胀开运算和闭运算。 【关键词】腐蚀； 膨胀； 开运算； 闭运算 一、前言 数字图像处理技术是20世纪60年代开始发展起来的一门新兴学科。近40年来，由于大规模集成电路和计算机技术的迅速发展，离散数学的创立及理论上的不断突破，以及军事、医学和工业等方面应用需求的不断增长，数字图像处理的理论和方法发展迅速，图像处理技术不断完善，不仅在理论研究上取得了很大的进展，而且其应用领域也日益扩大。随着科技的进步以及人类需求的多样化发展，多学科的交叉、融合已成为现代科学发展的突出特色和重要途径。因此，数字图像处理学科正逐步向其他学科领域渗透，并为其他学科的研究和发展提供基础性支持。 数字图像处理技术无论是对于21世纪的科学理论研究，还是工程应用都将具有重要的影响。国内外许多有识之士指出，从某种意义上讲，数字图像处理是实现智能计算机、智能机器人或多媒体通信系统的基础，未来计算机及智能机器人的发展与进步将在一定程度上依赖于机器视觉信息处理理论和技术的突破。虽然相对于经典学科，数字图像处理还很年轻，但日趋成熟的数字图像处理技术已经在很多方面得到深入而广泛的应用，一定程度上改变了人类的生活，给人们的日常生活、学习、工作带来极大的方便。 目前，数字图像处理技术已在工程科学、计算机科学、信息科学、遥感、遥测、采矿、地质勘探、工业探伤、自动控制、机器人、军事、公安、生物学、医学、视频、多媒体、统计学甚至社会科学等领域得到了广泛应用，并显示出了更加诱人的前景，成为了包括计算机科学与技术、信息科学、航空航天和生物医学工程等在内的多学科的研究重点和热点。这些学科的研究成果又促使了图像处理技术向更高水平发展，数字图像处理技术正是在这种应用的迫切需要和自身的不断发展之中逐步完善的新兴学科。未来，图像处理技术的发展及应用与经济建设联系之紧密、影响之深远是不可估量的。 二、算法分析与描述 2.1二值图像数学形态学 2.1.1图像的膨胀和腐蚀 膨胀和腐蚀是两个基本的数学形态学运算。膨胀将像素添加到图像中物体的边缘，腐蚀则删除对象边缘的像素。添加或删除的像素数目与用于处理图像的结构元素的大小和形状。 下面介绍的内容有： 提供有关膨胀和腐蚀函数如何工作的重要信息； 描述结构函数和如何创建他们； 描述如何进行数学形态学膨胀和腐蚀； 2.1.1.1理解图像的膨胀和腐蚀 运算 规则 膨胀 输出像素的值是输入像素所有相邻像素的最大值。二值图像中，如果任何相邻像素的值为1，则输出像素的值设置为1.。 膨胀 输出像素的值是输入像素所有相邻像素值的最小值。二值图像中，如果任何相邻像素的值为0，则输出像素的值设置为0。 表2—1灰度膨胀和腐蚀的规则 2.1.1.3结构元素 膨胀和腐蚀运算的核心内容就是结构元素。二维或者说平面结构元素由元素0和1的矩阵组成，一般结构元素比进行处理的图像要小的多。结构元素的中心像素，即原点可以确定目标像素。结构元素中包含1的像素定义结构元素的领域。这些像素在进行膨胀和腐蚀时都要进行考虑。 2.1.1.4 处理图像边缘的像素 数学形态学函数在输入图像中的目标像素上确定结构元素原点的位置。对于图像边缘的像素，结构元素所定义的部分领域可以扩展到图像边界以外。 为了处理边界像素，数学形态学函数给这些没有定义的像素制定了一个值。就好像这些函数已经用额外的行和列填补了图像。这些填补的像素更具膨胀和腐蚀运算有所不同。 表2—2填补图像的规则 运算 规则 膨胀 图像边界外的像素值为所提供的数据类型的最大值，对于二值图像，假定这些像素的值为