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1 .成果展示 第十章 二值图像处理 巫义锐 河海大学 计算机与信息学院
2 . 典型试题 简述直线 Hough 检测的步骤
3 .直线 Hough 检测步骤： 构建（参数空间）变换域累加器数组，并将其初始化为 0 ； 读入一幅二值化图像，遍历图像像素点； 对每一个像素点，进行霍夫变换，按照 r 和 θ 的值 在变换域累加器数组中的相应位置上加 1 ； 遍历累加器数组，寻找局部极大值。 典型试题
4 . 本章提纲 二值图像处理定义 贴标签算法 形态学操作
5 .二值 图像处理定义：目的 经过 图像分割之后，获得了目标物与非目标物两种 不同 的对象。 但提取 出的目标物存在以下的问题： 提取 的目标中存在 伪目标物 ； 多 个目标物中， 存在粘连或者是断裂 ； 多 个目标物 存在形态的不同 。 二值图像处理目的： 1. 区分所提取出的不同目标物 2. 对不同的目标物特征差异进行描述与计算
6 .图像二值化处理与二值图像处理 图像二值化处理是指通过某种方法，使得画面场景被分为“ 目标物 ”及“ 非目标物 ”两类 二值图像处理在二值图像基础上进行计算
7 . 四 连接：当前像素为黑，其四个近邻像素中至少有一个为黑； 八 连接：当前像素为黑，其八个近邻像素中至少有一个为黑。 四近邻 八近邻 二值图像处理定义：连接
8 .二值图像处理定义： 连通 域 将 相互连在一起的黑色像素的集合称为一个连通 域 四接连意义下为 6 个连通域。 八接连意义下为 2 个连通域。 通过统计连通域的个数，可获得目标物个数
9 .二值图像处理定义： 连通 域 将 相互连在一起的黑色像素的集合称为一个连通 域 四接连意义下为 6 个连通域。 八接连意义下为 2 个连通域。 通过统计连通域的个数，可获得目标物个数
10 .贴标签： 基本 思路 例：下图，八接连意义下为 2 个连通域 = “ 1 ” 号标签 = “ 2 ” 号标签 基本思想：不同的连通域代表了不同的目标，为了加以区别，需要对不同的连通域进行标识。
11 .贴标签： 算法 步骤 设 一个二值矩阵表示一个黑白图像，为讨论方便起见，令“黑 =1” ，“白 =0” 。
12 .贴标签： 算法 步骤 初始化 ：设标签号为 L=0 , 已贴标签数 N=0 ，标签矩阵 g 为全 0 阵，按照从上到下，从左到右的顺序寻找未贴标签的目标点；
13 .贴标签： 算法 步骤 2. 检查相邻像素的状态：根据模板中的相邻像素的状态进行相应的处理； ☻ ☻ ☻ ☻ 模板 ☻ =“ 已经扫描过的像素 ” * =“ 当前像素 ” =“ 未处理的像素 ”
14 .贴标签：算法 步骤 2.1 如果 扫描过的像素均为 0 ，则 L=L+1 , g ( i , j )= L, N=N+1 ; L=0+1=1 ; N=0+1=1
15 .贴标签： 算法 步骤 2.2. 如果 扫描过的像素标签号相同，则 g ( i , j )= L ;
17 .贴标签：算法 步骤 2.3 如果 扫描过的像素标签号不相同， 例如 L 2 > L 1 , 则 g ( i , j )= L 1 ， N=N-1 ，修改所有为 L 2 的像素值，使之为 L 1 ;
18 .贴标签： 算法 步骤 3. 将全部的像素 进行步骤 2 的 处理，直到所有的像素全部处理完成 ;
19 .贴标签： 算法 步骤 4. 判断最终的 L 是否 满足 L=N ， 如果 是，则贴标签处理完成； 如果 不是，则表明已贴标签存在不连号情况。这时，将进行一次编码整理，消除不连续编号的情况。
20 .贴标签： 算法 步骤 初始化：设标签号为 L=0 , 已贴标签数 N=0 ，标签矩阵 g 为全 0 阵。 检查相邻像素的状态： 如果扫描过的像素均为 0 ，则 L=L+1 , g ( i , j )=L, N=N+1 ; 如果扫描过的像素标签号相同，则 g ( i , j )=L ; 如果扫描过的像素标签号不相同，例如 L 2 > L 1 , 则 g ( i , j )=L 1 ， N=N-1 ，修改所有为 L 2 的像素值，使之为 L 1 将全部的像素进行步骤 2 的处理，直到所有的像素全部处理完成 判断最终的 L 是否满足 L=N ， 如果是，则贴标签处理完成； 如果不是，则表明已贴标签存在不连号情况 , 将进行一次编码整理，消除不连续编号的情况。
21 .贴标签： 算法 步骤 初始化：设标签号为 L=0 , 已贴标签数 N=0 ，标签矩阵 g 为全 0 阵。 检查相邻像素的状态： 如果扫描过的像素均为 0 ，则 L=L+1 , g ( i , j )=L, N=N+1 ; 如果扫描过的像素标签号相同，则 g ( i , j )=L ; 如果扫描过的像素标签号不相同，例如 L 2 > L 1 , 则 g ( i , j )=L 1 ， N=N-1 ，修改所有为 L 2 的像素值，使之为 L 1 将全部的像素进行步骤 2 的处理，直到所有的像素全部处理完成 判断最终的 L 是否满足 L=N ， 如果是，则贴标签处理完成； 如果不是，则表明已贴标签存在不连号情况 , 将进行一次编码整理，消除不连续编号的情况。
22 . 形态学操作 基本思想：用具有一定形态的 结构元素 找到图像中的对应形状以达到图像分割识别的目的，基本的操作有 膨胀 、 腐蚀 、 开和闭运算 。
23 .腐蚀： 基本 概念 腐蚀：消除 连通域的边界点，使边界向内 收缩 的处理。
24 .腐蚀：设计 思想 设计 一个 结构元素 ，结构元素的原点定位在待处理的目标像素上，通过判断是否覆盖，来确定是否该点被腐蚀掉。 结构元素
25 .腐蚀： 算法 步骤 1 ）扫描原图，找到第一个像素值为 1 的目标点； 2 ）将预先设定好 形状 以及 原点位置 的结构元素的原点移到该点； 3 ）判断该结构元素所覆盖的像素值是否全部为 1 ： 如果 是，则腐蚀后图像中的相同位置上的像素值为 1 ； 如果 不是，则腐蚀后图像中的相同位置上的像素值为 0 ； 4 ）重复 2 ）和 3 ），直到所有原图中像素处理完成 。
27 .腐蚀：应用 腐蚀处理可以将粘连在一起的不同目标 物 分离 ，并可以将小的颗粒噪声 去除 。 (a) 原图 (b) 腐蚀两次
28 .膨胀： 基本 概念 膨胀 是将与目标区域的背景点合并到该目标物中，使目标物边界向 外部扩张 的处理。
29 .膨胀： 设计 思想 设计 一个结构元素，结构元素的原点定位在背景像素上，判断是否覆盖有目标点，来确定是否该点被膨胀为目标点。 结构元素
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