数字图像处理——形态学实验

数学形态学在图像处理中的应用，方法腐蚀，膨胀。主要应用是边缘检测

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matlab开发-fP灰阶图像腐蚀形态的实现。利用HDL编码器对灰度图像进行了图像腐蚀处理。

全套系统MATLAB智能驾驶深度学习 第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪-形态学腐蚀膨胀处理操作。

全套系统MATLAB智能驾驶深度学习 第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织-形态学腐蚀膨胀处理操作。

feature-extraction-pipeline:用于从图像中以python计算形态和纹理特征的管道

采用分水岭方法对一幅带小鹅卵石图像进行分割，进而采用形态学方法对其进行分类，分成大小两类，并标记出来

为了解决复杂光照环境下斑马线识别的困难，提高基于视觉的交通标志识别系统的识别效率，文中设计了一种不均匀光照下斑马线的识别与处理方法。首先将原图转化为灰度图，可以消除不同光照颜色的影响和减少数据量；然后对灰度图做直方图均衡化，可以消除不均匀光照的影响；再将其转化为二值图像，可以再次减少数据量并突出斑马线的特征。对二值图像做腐蚀处理可以消除噪声，然后再做膨胀处理，可以填补斑马线的空隙。使用Canny算子提取斑马线的边缘，然后将边缘图像转换到Hough域，即可获得图像中的直线信息。根据这些直线信息就可以计算出图像中是否有斑马线。实验结果表明，文中设计的方法对在不均匀光照条件下的斑马线的识别率达到96.25%，有较高的识别率和识别效率。

C#语言、VS2005，包括噪声模型、均值滤波与中值滤波、灰度形态学滤波、小波变换去噪、高斯低通滤波、统计滤波