二值图像的膨胀运算及其VC实现.docx

?二值图像的膨胀运算及其VC实现?本文主要对二值图像膨胀的定义、原理以及VC下实现方法进行总结，并通过图像处理结果对图像膨胀操作的功能以及使用场合进行讨论。1、定义?参考冈萨雷斯的经典教材，对Z空间中的集合A和B，使用B对A进行膨胀，可定义为：??可以理解膨胀过程为：首先得到膨胀结构元素相对于自身原点（按照本人的理解，对于对称的结构元素，原点为其对称中心，对于非对称的结构元素，原点由工程师根据相应的应用制定）的映射，然后根据此映射的z平移，如果结构元素的映射与集合A交集非空，则z属于膨胀后的集合。?按照本人的理解，这个定义的意思就是从图像的第一个像素点开始依行遍历全部像素，在每个像素点上，移动结构元素B的映射的中心与其重合，然后判断此位置的结构元素是否有对A集合的覆盖，如果有，则保留这个点，否则对此点取反（按照如下的符号约定，即将改点灰度值设置为0）。2、灰度值及逻辑约定?1）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?2）对于二值化后的图像：黑色表示灰度为0，白色表示灰度为255?3）对于形态学结构元素：黑色代表1，白色表示0?4）值为1的点组成完整的形态学结构元素3、VC实现灰度图的二值膨胀?首先贴上代码，然后再进行说明。作者实现的代码如下：/*************************************************************************?*?*?\函数名称：?*DilationAlgorithm()?*?*?\输入参数:?*pGrayMat:二值图像数据?*pErosionMat:输出的腐蚀图像数据?*???width:图形尺寸宽度?*???height:图形尺寸高度?*nWindows:腐蚀操作结构元素尺寸，当nWindows=3时，如下：?*??????????????????????????????????1????1????1?*??????????????????????????????????1????1????1?*??????????????????????????????????1????1????1?*?\返回值:?*无?*?\函数说明:??实现图像形态学算子－膨胀?*?************************************************************************/?void?CDilationDlg::DilationAlgorithm(CvMat?*pGrayMat,?CvMat?*pErosionMat,?int?width,?int?height,?int?nWindows)??{???int?nSize?=?(int)(nWindows/2);???for(int?i=0;?iheight;?i++)???{???for(int?j=0;?jwidth;?j++)???{???int?nFlag?=?1;//用于控制循环跳出??for(int?m=i-nSize;?m=i+nSize;?m++)???{???for(int?n=j-nSize;?n=j+nSize;?n++)???{???if((m=0)(mheight)(n=0)(nwidth))???{???double?nData?=?cvmGet(pGrayMat,?m,?n);???if((nData?==?0))??//如果覆盖区域有一个黑点，则设置保留当前结构元素中心点??{???nFlag=0;???break;???}?}?}???if(nFlag==0)???break;???}???if(nFlag==0)???{???double?nData?=?0;???cvmSet(pErosionMat,?i,?j,?nData);???}???else??{???double?nData?=?255;???cvmSet(pErosionMat,?i,?j,?nData);???}???}???}??}????对程序实现的主要说明如下：?1）选择腐蚀结构元素：本文对结构元素的选取不做过多的讨论，采用最简单常见的正方形结构元素，其全部像素均为1。这样一个结构元素相对于其原点的映射还是自身，因此在代码实现中没有进行相关的反射操作。所实现的函数DilationAlgorithm中最后一个参数用于控制结构元素尺寸。?2）边界处理：由于结构元素有一定的尺寸，因此当结构元素中心移动到图像边缘的若干个像素时，可能有一部分的结构元素超出了图像边界，这是本程序的处理方法是：将图像进行虚拟扩充，扩充的元素灰度值全部填255(根据上文定义，即为无意义的白色像素填充).?3）原始图像选择：所选择图片是白底上面有几个离散的黑点。这样可容易看出经