腐蚀算法代码(腐蚀常用指令)

今天给各位分享腐蚀算法代码的知识，其中也会对腐蚀常用指令进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、求matlab实现膨胀腐蚀程序
• 2、数学形态学及其二值运算
• 3、沙迪克火花位的算法
• 4、图像的腐蚀和膨胀的卷积怎么计算
• 5、图像膨胀腐蚀算法原理
• 6、数字图像处理里的腐蚀和膨胀到底是指什么

求matlab实现膨胀腐蚀程序

Matlab中函数strel在操作结构元素应用，用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象\x0d\x0a具体用法：SE = strel(shape，parameters)\x0d\x0a创建由指定形状shape对应的结构元素。

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。

建议在matlab命令行输入： doc strel　可查看详细的内容 函数功能：构造结构元素（Structuring element）。所谓结构元素， 可以看做是一张小图像， 它通常用于图像的形态学运算（如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算）。

数学形态学及其二值运算

与二值开运算相对应的运算是二值闭运算，其计算过程可以描述为，先进行膨胀运算，再进行腐蚀运算，对于一副图像而言，二值闭运算总体上是一个对图像进行“放大”的方式。

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。

其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。

一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。

数学形态学是建立在集合论的基础上，并溶入了积分几何理论。其主要思想是通过使用一种称为结构元素的已知结构小影像特征集合与影像目标相比较来完成各种复杂的运算——形态变换。

确定二值图像像素[0，0]为初始种子点，这里认为[0，0]像素点为背景点，而非某个孔洞内部的点。以种子点为起点，采用形态学膨胀算法对背景进行填充。膨胀到不能膨胀为止。膨胀运算采用四连通结构元。

沙迪克火花位的算法

需要手动输入的算法代码为：M00：程序停止；M01：选项程序停止；M02：加工终止；M03：M03代码搜索；M05：无视接触感知；M06：加工过程为无放电移动。

M98：调用子程序；M99：子程序结束；M199：Q文件结束。

H011：火花位 比如编一个简单的东西，10MM，深5，0。07火花位 开粗之后有0。2的余量 打镜面都以2。

第三到火花位0.008，第二刀0.007，第一刀0.058，感觉这补正有点问题，我做夏米尔的。计算就是，偏移量=丝半径+火花位+预留量。我有帐号的啊，给我啊，虽然不知道做什么用。

图像的腐蚀和膨胀的卷积怎么计算

腐蚀的算法： 用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素 用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作 如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0。

卷积的计算公式和步骤如下：计算公式 f（t）*g（t）=∫f（τ）g（t-τ）dτ。步骤 对函数f（t）和g（t）进行离散化处理，变为离散信号。

②将核B与图像A进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点最小值；③将这个最小值赋值给参考点指定的像素；因此，图像中的高亮区域逐渐减小。

卷积计算公式为：N=(W-F+2P)/S+1。其中N表示输出大小，W表示输入大小，F表示卷积核大小，P表示填充值的大小，S表示步长大小。卷积的应用：统计学中，加权的滑动平均是一种卷积。

图像膨胀腐蚀算法原理

1、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。

2、把图象周围的背景点合并到物体中。如果两个物体距离比较近，通过膨胀可能连通在一起。

3、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。

数字图像处理里的腐蚀和膨胀到底是指什么

1、膨胀 定义： D = X ⊕ S = { x，y | Sxy∩X ≠Ф} 意义：当结构元素 S 的原点移动到（ x，y）位置，如果 S与物体X有任何一点同时为 1，则新图象上相应点为 1；如果 S与 X完全没有相交，新图象上点为 0。

2、膨胀和腐蚀被称为形态学操作。它们通常在二进制图像上执行，类似于轮廓检测。通过将像素添加到该图像中的对象的感知边界，扩张放大图像中的明亮白色区域。侵蚀恰恰相反：它沿着物体边界移除像素并缩小物体的大小。

3、膨胀是形态学处理的一个运算子 对于二值图像，膨胀意味着，用结构元素在图像上移动，只要结构元素中有一个点与图像中的点是重叠的就可以了，膨胀的结果是结构元素中心点划过的区域的内部。所以图像的边缘就被扩大了。

4、腐蚀 ：是一种消除边界点、使边界向内部收缩的过程，可以用来消除小且无意义的目标物。开运算：使用同一个结构元素对图像先腐蚀再膨胀的运算。 闭运算：使用同一个结构元素对图像先膨胀再腐蚀的运算。

5、这两种都属于形态学运算，腐蚀可以用来用来提取骨干信息，去除噪声，腐蚀和膨胀都可以改变图像的连通性。

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