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    4.3 数学形态学与图像处理的关系 20

    5  基于数学形态学的图像增强方法研究 21

    5.1 多结构元素分析 21

    5.2 研究内容 22

    结  论 32

    致  谢 33

    参 考 文 献 34

    附录 36

                                                        

    1  引言

    数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用，本章内容主要介绍数字图像处理技术的历史背景以及其在国内外的研究现状，和该课题的研究目的和意义等。

    1.1 数字图像处理技术的历史背景 论文网

    20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。数字图像处理初步形成于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展，理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。在这一时期，图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。近年来，随着计算机和其它各有关领域的迅速发展，例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。

    1.2 课题研究的目的和意义

    该课题研究的是基于数学形态学的数字图像增强处理。我们都知道，随着数字图像处理技术的深入发展，已经有很多对图像进行增强处理的算法，然而我们发现数学形态学在图像滤波、去噪等图像增强方面发挥着非常重要的作用，而且在图像处理中利用数学形态学进行处理较传统增强方法有很多优势。

    数学形态学的基本思想及方法适用于与图像处理有关的各个方面，本课题研究的是基于腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的图像滤波处理和对比度增强处理。通过数学形态学一些基本操作及其组合，不仅能达到增强图像的效果，而且能避免使用传统方法处理图像时的失真现象。迄今为止， 还没有一种方法能像数学形态学那样既有坚实的理论基础，简洁、 朴素、 统一的基本思想，又有如此广泛的实用价值。有人称数学形态学在理论上是严谨的，在基本观念上却是简单和优美的。

    1.3 研究现状

    随着计算机技术的发展, 图像及信号处理技术越来越为大众所需求. 经典的信号处理方法主要是基于线性系统的理论、传统的信号与系统的概念及Fourier分析, 并广泛地运用于不同的科学与技术领域中。然而, 对于图像的形态特征和几何结构等非线性因素的分析和描述却由于系统的线性特征而受到限制。

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