DSP王帥影象腐蝕

《dsp技術與應用》課程研究**

基於dsp的影象腐蝕

**作者姓名：王帥

作者學號： 2009237050

所在學院：物理學院

所學專業：通訊工程

教師姓名：李永軍

**完成時間：2023年06月10 日

摘要： 1

1 緒論2

1.1 課題研究的目的與意義3

1.2相關理論研究工作動態3

2 影象腐蝕相關理論3

2.1影象處理技術演算法背景4

2.2腐蝕的通俗講解 4

2.3腐蝕的專業化講解 4

2.3腐蝕的演算法講解 5

3 腐蝕的應用 5

3.1腐蝕的matlab實現 5

3.2腐蝕的**實現 6

參考文獻 8

在乙個影象處理系統中，從影象的獲取，到影象的傳送.傳輸.接收.

輸出（顯示）.複製等等，每乙個環節都會產生干擾，都會使影象質量下降。如何對這些「降質」影象進行處理，滿足實際需要，使影象處理的基本要求。

影象的腐蝕與膨脹是影象處理主要內容之一，是影象處理系統中預處理部分的重要一環。影象腐蝕與膨脹的結果直接影響到影象的高階處理與編譯。

。關鍵詞：影象處理，dsp，腐蝕

1.1 課題研究的目的與意義

隨著電子計算機技術的進步，計算機影象處理近年來得到飛躍的發展，已經成功的應用到幾乎所有與成像有關的領域，並正發揮著相當重要的作用。它利用計算機對數字影象進行系列操作，從而獲得某種預期的結果，對影象進行處理時，經常運用影象處理技術以改善影象的質量。

由於影象在成像、傳輸和轉換過程中受到裝置條件、傳輸通道和照明等客觀因素的限制，所獲得的影象往往存在某種程度上的質量下降。由ccd（攝像頭）獲得的影象經過a/d轉換（模/數轉換）、線路傳送都會產生雜訊汙染等。輕者表現為影象不乾淨、難以看清細節；重者表現為影象模糊不清楚概貌也看不清。

影象的腐蝕就是通過對影象的某些特徵如邊緣、輪廓進行強調和銳化，去除毛刺現象，同時減弱或去除不需要的資訊，它的目的主要是改善影象的視覺效果，提高影象成分的清晰度。

一般來說，影象處理並不考慮影象降質的原因，所以經過處理改善之後的影象不一定逼近原影象。處理之後的效果通常都與具體的影象有關，靠人的主觀感覺加以評論。

1.2相關領域研究工作於動態

影象的腐蝕在影象處理技術中主要屬於數學形態處理技術。

數學形態學是用具有一定形態的結果元素去量度和提取影象的對應形狀，以達到對影象分析和識別的目的，它的數學基礎是集合論，最基本的形態學運算元有腐蝕、膨脹、開和閉。應用數學形態學技術進行影象灰度增強時，可以利用數學形態學運算元的有效的去除雜訊，同時又可以增強影象中原有資訊。

隨著網路技術和多**技術的飛速發展,以internet應用為核心的網路多**技術成為資訊時代的關鍵技術之一。在影象處理領域,高速和超高速的數字影象處理技術應運而生,成為解決科學研究和工程領域諸多應用的重要手段。數字影象處理所涉及的知識非常廣泛,具體的方法種類繁多。

傳統的影象處理技術主要集中在影象的獲取,變換,增強,恢復,壓縮編碼的方面,並且隨著新工具,新方法的不斷出現,這些影象處理技術也在不斷發展。由於影象資訊豐富,資料量大,用最小的時間開銷和最小的空間開銷是影象處理的關鍵所在。

影象處理演算法，闡明了影象處理最基本的原理。在整個數字影象技術與影象處理理論發展中，可以稱之為最經典的演算法。

對z中的集合a和b，b對a進行腐蝕的整個過程如下：

⑴ 用結構元素b，掃瞄影象a的每乙個畫素

⑵ 用結構元素與其覆蓋的二值影象做「與」操作

⑶ 如果都為1，結果影象的該畫素為1。否則為0

腐蝕處理的結果是使原來的二值影象減小一圈。

還有一種更通俗的講解，就是把饅頭放到一群魚的水裡，然後你盯著饅頭看，饅頭發生的變化就相當於腐蝕。對比的講膨脹就是把饅頭放到水裡，過一段時間之後在看的，其變化就是膨脹。

腐蝕「收縮」或「細化」二值影象中的物件。收縮的方式和程度由乙個結構元素控制。數學上，a被b腐蝕，記為aθb，定義為：

換言之，a被b腐蝕是所有結構元素的原點位置的集合，其中平移的b與a的背景並不疊加。

用3x3的結構元素，掃瞄影象的每乙個畫素

用結構元素與其覆蓋的二值影象做「與」操作

如果都為1，結果影象的該畫素為1。否則為0。

結果：使二值影象減小一圈

b} s = { x,y | sxy定義：e = b

可以使用imerode函式進行影象腐蝕。imerode函式需要兩個基本輸入引數：待處理的輸入影象以及結構元素物件。

此外，imerode函式還可以接受3個可選引數：padopt(padopt) ——影響輸出**的大小、packopt(packopt).——說明輸入影象是否為打包的二值影象(二進位制影象)。

m——指定原始影象的行數。

以下程式示例說明了如何對某一副具體影象進行腐蝕操作，腐蝕前後的效果對比如圖末。

步驟1，讀取影象（該影象是matlab當前目錄下自帶的**）

>> bw1=imread('');

步驟2，建立乙個任意形狀的結構元素物件

>> se=strel('arbitrary',eye(5));

步驟3，以影象bw1和結構元素se為引數呼叫imerode函式進行腐蝕操作。

>> bw2=imerode(bw1,se);

步驟4，顯示操作結果

>> imshow(bw1)

>> figure,imshow(bw2)

影象腐蝕前後的效果對比：

腐蝕處理前腐蝕處理後

//對影象進行腐蝕運算

//grayerode(bmp1);

// 請問(對儲存9個r分量的陣列進行賦值)這部份**怎麼理解?

procedure tbitmap);

varbmp1, bmp2: tbitmap;

p1, p2, p3, p4,p5,p6: pbytearray;

i, j: integer;

begin

//設定雙緩衝

:= true;

//建立兩個位圖例項

bmp1 :=

bmp2 :=

//載入位圖

//設定點陣圖的象素格式

:= pf24bit;

//點陣圖的大小

:=:=

//載入備份的點陣圖

:= pf24bit;

for j := 2 to - 3 do

begin

//三條掃瞄線

p1 :=

p2 := - 1];

p3 :=

p4 := + 1];

p5 := + 2];

p6 := - 2];

for i := 2 to - 3 do

begin

//對儲存9個r分量的陣列進行賦值

valuearray[0] := p2[3 * (i - 2) + 2];

valuearray[1] := p2[3 * (i-1) + 2];

valuearray[2] := p2[3 * i + 2];

valuearray[3] := p2[3 * (i+1) + 2];

valuearray[4] := p2[3 * (i+2) + 2];

valuearray[5] := p3[3 * (i - 2) + 2];

valuearray[6] := p3[3 * (i - 1) + 2];

valuearray[7] := p3[3 * i + 2];

valuearray[8] := p3[3 * (i + 1) + 2];

valuearray[9] := p3[3 * (i + 2) + 2];

valuearray[10] := p4[3 * (i - 2) + 2];

valuearray[11] := p4[3 * (i - 1) + 2];

valuearray[12] := p4[3 * i + 2];

valuearray[13] := p4[3 * (i + 1) + 2];

valuearray[14] := p4[3 * (i + 2) + 2];

valuearray[15] := p5[3 * (i -2) + 2];

valuearray[16] := p5[3 * (i -1) + 2];

valuearray[17] := p5[3 * i + 2];

valuearray[18] := p5[3 * (i + 1) + 2];

valuearray[19] := p5[3 * (i + 2) + 2];

valuearray[20] := p6[3 * (i - 2) + 2];

valuearray[21] := p6[3 * (i - 1) + 2];

valuearray[22] := p6[3 * i + 2];

valuearray[23] := p6[3 * (i + 1) + 2];

valuearray[24] := p6[3 * (i + 2) + 2];

//呼叫排序過程

selectionsort(valuearray);

//獲取r分量的中間值

p1[3 * i + 2] := valuearray[0];

p1[3 * i + 1] := valuearray[0];

p1[3 * i] := valuearray[0];

end;

1. 《影象處理中幾種邊緣檢測演算法的比較》華北電力大學發表在現代電力

2. 《基於matlab的幾種常用邊緣檢測運算元的研究》陳勇史萌3.

DSP王帥影象腐蝕

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營生2班037王帥實驗報告

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