闭运算,同一幅图像可以即进行开运算又进行闭运算吗

闭运算,同一幅图像可以即进行开运算又进行闭运算吗详细介绍

本文目录一览： 先开运算后闭运算和先闭运算后开运算结果是否相同

不相同。开运算是先腐蚀再膨胀的过程，可以去除二值图像中的小物体和细小的连通区域，同时保留二值图像中的较大物体和连通区域。闭运算是先膨胀再腐蚀的过程，可以填补二值图像中的小孔洞和细小的裂缝，同时保留二值图像中的较大孔洞和裂缝。先开运算后闭运算和先闭运算后开运算的结果是不相同的。

形态学算法

形态学二值运算包括膨胀，腐蚀，开运算和闭运算基本方法，如下图所示，膨胀运算和闭运算的效果总体上对图像而言是一个区域增长的过程，而腐蚀和开运算是一个区域减少的运算。
Hit and Miss 算法中文称之为“击中击不中变换”，其数学表达式如下所示：

以上计算方式可以认为是对前景进行腐蚀运算，再对背景进行腐蚀运算，最后再求交集，得到Hit and Miss的结果，其运算结果如下所示：
这是一个在前景上fit，背景上Miss的过程，可以用来求取图像上的一些边缘点，顶点或者是一些孤立点，如下图所示，通过Hit and Miss算法能够得到齿轮的顶点。
Hit and Miss算法的实现过程可以分为以下几个步骤：
如下图所示，利用四个表示左上角，右上角，左下角和右下角的SE对原图进行Hit and Miss运算，可以实现一个角度检测的功能。
Pattern Spectrum用来描述粒度尺寸的密度情况，简单来说，也就是表示图像中物体尺寸的分布情况。 对于图像 ,利用一系列大小不同的SE（记为 ）求取Pattern Spectrum（记为 ）的表达式，如下所示：

其中Card表示对当前物体尺寸的数量进行计数。
Pattern Spectrum的计算过程可以描述为以下几个步骤：
注意： 上述步骤的循环过程中，随着 的增加，结构化元素SE的尺寸也会随之扩展，这意味着图像中尺寸较小的目标将会在初始阶段被过滤，而随着SE的扩张，图像中尺寸越来越大的目标也会逐渐消失。
Pattern Spectrum的应用实例如下所示，可以看出，对一个包含不同大小目标的图像而言，随着Pattern Sperctrum过程，利用尺寸不断扩展的SE进行开运算，图像中的物体会根据尺寸大小的不同被逐渐抹去。
最后，通过Pattern Spectrum可以得到图像中不同尺寸目标的分布情况，如下图所示：
Pattern Spectrum不仅可以用来分析图像中不同尺寸目标的分布情况，而且还可以用来分析目标的形状，如下图所示，数字“3”和“5”在形状上具有相似性，所以其Pattern Spectrum的波形也具有相似性。
对一副图像进行多次dilatio的过程称之为recursive dilation，其定义如下所示：

与Recursive Dilation 相对应的一种形态学算法是Recursive Erosion，对一副图像实现递归腐蚀的算法，其数学定义公式如下：
当对图像中的目标实现Recursive Erosion时，目标的尺寸会逐渐减小，直到完全消失。
Recursive可以用来实现图像分割，如下图所示，对一副图像执行Recursive Erosion时，图像的中的目标会逐渐缩小，相连的区域会逐渐分离。
对一副二值图像Rescursive Erosion，每一次Erosion都会抹去图像中的一些像素点，按照Rescursive Erosion的操作，将每次通过Erosion抹去的像素点标记为Erosion的次数，则可以将二值图像转换为灰度图像，此过程被称之为Distance Transform，具体如下图示例所示：
为了更加直观地理解Distance Transform的过程，整个Distance Transform的过程如下图所示：
按照SE的不同，Distance Metrics可以分为以下三类：
City Block Distance的实现，可以从公式中看出，用到了矩形的SE，也就是一个8领域SE，其实现效果如下：
一些DIstance Transform的效果图如下图所示：
通过上述 Distance Transform的效果图可以看出，通过Distance Transform的转换，得到的效果图中，距离图像边缘最远的点，中间会形成一条近似于白色的线，这些白色的线，在形态学中，被定义为Skeleton，如下图所示：
Skeleton的实现，用数学公式可以描述为一下两个步骤：
通过Erosion可以得到一副图像的Skeleton，那么，如果知道Skeleton过程中的一系列 和Skeleton子集 ，那么通过与Erosion相反的运算Dilation，可以将Skeleton恢复成原图，这一过程称之为 Skeleton Reconstruction其数学定义如下图所示： 为了更形象地理解 Skeleton和Skeleton Reconstruction 的实现过程，有如下示例：
如上图，通过Distance Transform可以得到图像中关于像素的一组局部8领域最大值（局部最大值），只要将这些局部最大值提取出来，就得到了原图的Skeleton
而将Skeleton 恢复成原图的过程，可以用下图表示
如上图，Skeleton Reconstruction的过程与求Distance Transform的过程想反，可以表述为，先对SE的size为3的像素点进行Dilation，再对SE的size为2的像素点进行Dilation，最后对SE的size为1的点进行Dilation，最后实现Skelton Reconsturction

图像处理中的腐蚀与膨胀是什么意思？

图像处理分为多种，对于不同的图像腐蚀和膨胀的定义不同。
1、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；先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。
它具有消除细小物体，在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用。先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。它具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用。
2、对灰度图像的膨胀（或腐蚀）操作有两类效果：
（1）如果结构元素的值都为正的，则输出图像会比输入图像亮（或暗）；
（2）根据输入图像中暗（或亮）细节的灰度值以及它们的形状相对于结构元素的关系，它们在运算中或被消减或被除掉。
腐蚀就是使用算法，将图像的边缘腐蚀掉。作用就是将目标的边缘的“毛刺”踢除掉。
膨胀就是使用算法，将图像的边缘扩大些。作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉。使用相同次数的腐蚀与膨胀，可以使目标表面更平滑。
扩展资料：
1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像
参考资料来源：百度百科-图像处理

形态学操作

· 形态学操作主要包括：腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，形态学梯度运算，顶帽运算，黑帽运算，击中击不中
将图像的边界点消除，使图像沿着边界向内收敛，也可以将小于指定结构体元素的部分去除
其中kernel可以自定义生成，也可以通过函数cv2.getStructuringElement()生成
使用更大的核，更多的迭代次数，图像腐蚀就越严重
对图像的边界进行扩张，如果图像内两个对象的距离较近，那么在膨胀过程中，两个对象可能会连通在一起
其中op表示操作类型，有以下几种
作用：去噪，计数
作用： 关闭前景物体内部的小孔 ，或 去除物体上的小黑点 ，还可以将不同的前景图像进行 连接
作用：获取图像的 噪声信息 或者得到 比原始图像边缘更亮的边缘信息
作用：获取图像内部的小孔，或者前景色中的小黑点，或者得到比原始图像的边缘更暗的边缘部分
对于kernel，可以 自定义生成 ，也可以通过 cv2.getStructuringElement() 构造
观察不同的核
观察不同核对形态学操作的影响

matlab，彩色图像的数学形态学处理---闭运算的源代码，能给一份吗 谢谢，注意是彩色图像

(1)闭运算函数：imclose()
如：xx=imclose(x,SE);
说明：x 为待处理图像，SE为结构元素。
(2) 结构元素SE的构建函数：strel
如：SE=strel(shape,parameters);
创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有：'arbitrary'///'pair'/'periodicline'/'diamond'/'disk'/'rectangle'/'line'/'square'/'octagon'/'ball',参数parameters一般控制se的大小。
如果用户和密码都验证成功，那么建立一个session("name")=用户名
之后跳转到欢迎页面（response.redirect（“页面”））
在欢迎页面显示<%=session("name")%>

同一幅图像可以即进行开运算又进行闭运算吗

一开始使用小点的音量煲，然后循序渐进的增加音
这个貌似可以的吧
可以的
可以的
可以的
可以的
可以，一般先开运算去除背景噪声，然后可以再继续闭运算填充目标内的孔洞

MATLAB imopen 开运算 是什么意思 有什么用，求大神解答啊

开运算属于形态学图像处理，是先腐蚀后膨胀，作用是：可以使边界平滑，消除细小的尖刺，断开窄小的连接,保持面积大小不变等。
引用格式：
a=imread('104.tif');
b=strel('square',2);
c=imopen(a,b);
开运算属于形态学图像处理，先腐蚀后膨胀。作用：可以使边界平滑，消除细小的尖刺，断开窄小的连接,保持面积大小不变。
开运算数学上是先腐蚀后膨胀的结果，开运算的结果为完全删除了不能包含结构元素的对象区域，平滑了对象的轮廓，断开了狭窄的连接，去掉了细小的突出部分。闭运算在数学上是先膨胀再腐蚀的结果，闭运算的结果也是会平滑对象的轮廓，但是与开运算不同的是，闭运算一般会将狭窄的缺口连接起来形成细长的弯口，并填充比结构元素小的洞。
实现形态学开闭和闭开运算的matlab程序：
i=imread('image.jpg');
i1=rgb2gray(i); 转灰度图像
i2=im2bw(i1); 二值化
i3 = bwmorph(i2,'close'); 闭运算
imshow(i3)
i4 = bwmorph(i2,'open'); 开运算
figure, imshow(i4)
bwmorph还支持类似bothat tophat th

英文的数学题 求解答和讲解 就是细致点

在整数域N上定义二元运算方法*，使m*n=mn+2(m+n)
i 解释为什么是闭运算
ii 证明交换率
iii 如果满足结合律，证明；如果不满足结合律，给出反例。
解答
i 乘法与加法在整数域上都是闭运算（结果仍为整数），因此这种复合运算*也是闭运算
ii m*n=mn+2(m+n)=nm+2(n+m)=n*m
iii m=1 n=1 k=2 m*(n*k)=26 (m*n)*k=24 可见存在m*(n*k)不等于(m*n)*k的情况 不满足结合律

一幅图像是先进行开运算还是先进行闭运算

i=imread('image.jpg'); i1=rgb2gray(i); 转灰度图像 i2=im2bw(i1); 二值化 i3 = bwmorph(i2,'close'); 闭运算 imshow(i3) i4 = bwmorph(i2,'open'); 开运算 figure, imshow(i4) bwmorph还支持类似bothat tophat thin等操作 个体看下help参数说...