基于形态学的边界提取VC++
毕业论文
目录
中英文题目、摘要、关键词………………………………………………………………………………… 1
前言 2
1 背景知识 5
1.1 数字图像处理基础 5
1.1.1 像素有关的知识： 5
1.1.2 相邻像素 5
1.1.3 邻接性、连通性、区域和边界 5
1.1.4 像素间的距离 6
1.1.5 RGB彩色模型 6
1.2 数学形态学基础 7
1.2.1 形态学介绍 7
1.2.2 形态学基础知识 9
1.2.3 2值图像的逻辑运算 11
1.2.4 腐蚀 13
2 开发环境介绍 15
2.1 Visual C++ 15
2.2 MFC的特点 18
3 模块分析 20
4.12值化 20
4.2边界提取 20
4 模块实现 22
4.1位图操作 22
4.2 2值化的实现 25
4.3 边界提取的实现 27
5 软件的实现及界面 35
6 设计结果分析及结论 37
6.1设计结果 37
6.2结论 37
结束语 38
参考文献 39
致谢辞 40
基于形态学的边界提取
摘 要:本论文具体的论述了边界提取，提出了1种基于形态学的边界提取，该方法能够快速的而且很好的提取出边界。边界提取在数字图像处理中很重要，也是进行各项数字图像处理的基础。在这，形态学表示数学形态学。这里的算法利用到了形态学的集合论的观点，首先建立1个结构元素，用结构元素去腐蚀经过2值化的位图，这样会得到1个新的图像，再用原2值化位图减去这个2值化图像得到图像边界。 其中的主要程序包括了：根据提供的图片提取每个像素点的RGB值，然后根据1个阀值,对图像2值化；再对得到的图像进行腐蚀；然后提取图像边界。 该软件是在Microsoft Windows XP平台上Visual C++开发环境下，采用上述算法编制的。实验证明，该软件对于BMP图像能准确提取边界，典型耗时为3～10秒钟。
关键词：形态学；结构元素；边界；腐蚀；Visual C++.
Boundary Extraction Based On Morphology
Abstract: This thesis discusses the boundary extraction in a specific way ,this method can extract boundary quickly and perfectly，base on morphology .Boundary Extraction is very important in digital image processing, and it is also the foundation for varied digital image processing. Here, morphology indicates mathematical morphology. This algorithm uses the set theory of morphology, firstly ,establish a structuring element, erode the image which has been turned to binary by the structuring element，then we will get a new image, we can get boundary from the original image by getting rid of the image which resulted from eroding.The main program includes: distil each point’s RGB basis picture, then according to a threshold, turn the image into binary, after that we can extract boundary by eroding image.This software is designed under the Microsoft Windows XP and based on the development environment of Visual C++ .It established by the above calculate .By the proof of experiment, this can extract boundary from BMP image precisely, the typical model consumes hour from 3 to 30 seconds.
Keywords: Morphology；structuring element；boundary；erosion；Visual C++.
前言
在当今这个飞速发展的信息时代，由于计算机的飞速发展，使得它的功能越来越强大，使得人们越来越依赖于计算机，越来越依赖于计算机存储的数据信息，而图像正是计算机存储信息的1个重要媒介。因此，对图像信息的处理产生了图像处理技术，由于图像在计算机中都是数字化存储，所以又叫数字图像处理。
数字图像处理的主要研究内容包括以下几个方面：图像变换，图像编码压缩，图像增强和复原，图像分割，图像描述，图像分类（识别）。数字图像处理技术主要有以下优点：再现性好、处理精度高、使用面广、灵活性高。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活的工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也随之不断扩大，在航天和航空技术、生物医学工程、通信工程、工业和工程、军事和安全、文化艺术等方面获得越来越广泛的应用。
今天，几乎不存在与数字图像处理无关的技术领域，这里讨论的范围只能涉及其应用领域的1小部分。然而，由于篇幅上的限制，在这里提供的材料无疑将围绕数字图像处理的广度展开。这里介绍1些应用领域，其中的每1个都要使用到数字图像处理技术。如核医学和天文观测利用伽马射线成像；医学诊断使用X射线成像（如血管照相术）；平板印刷技术、工业检测使用紫外波段成像；遥感和法律实施等方面使用可见光和红外波段成像；雷达是我们所不陌生的东西，它使用的就是微波波段成像；还有无线电波成像在医学与天文学方面使用得较多。
数字图像处理有输入和输出均是图像的处理，同时也包括从图像中提取特征及识别特定物体的处理。举1个简单的文本自动分析方面的例子来具体说明这1概念。在自动分析文本时首先获取1幅包含文本的图像，对该图像进行预处理，提取（分割）字符，然后以适合计算机处理的形式描述这些字符，最后识别这些字符，而所有的'这些操作都在数字图像处理范围内。而我这个毕业设计所涉及到的是BMP图像基于形态学的边界提取，是从图像中提取特征的处理。所谓边界提取,也就是运用1定方法对图像进行处理，将图像分成1个个区域，然后提取出区域的边界。边界是区域中的像素的集合。边界提取是众多图像处理的1个步骤，但边界是图像最基本的特征，是图像分割等高级操作所依赖的重要基础，也是纹理分析和图像识别的重要基础，在数字图像处理中占重要地位。在提取了图像的边界后，就可以对图像进行进1步的操作如图像分割，特定区域的提取，骨架提取等等。
在我们日常生活中，很多情况下，我们眼睛在对事物之间的进行区分时，形状与轮廓等是很重要的特征。因为我们首先要看到就是它们的形状是否1样，轮廓是否1致，然后再对比其它特征。当我们把事物放到图片上去时，这个时候形状与轮廓就是图片中事物的边界了，这就时候我们首先就要对边界进行提取、对比，再研究其他。尤其是现在，计算机得到大量应用，而图片是存储信息的1个重要载体，对图片进行分析就显得尤为重要了，而对图片进行分析时，我们很多时候最先对它的操作就
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