(论文 页数:8 字数:3714)摘 要：研究数学形态学的二值形态学、灰度形态学的腐蚀、膨胀、开启和闭合四种基本运算，利用这4种基本运算消除图像噪声。本文在总结和分析了数学形态学的基本理论及其应用的基础上，用MATLAB编程实现消除图像噪声。仿真结果表明，本文应用二值形态学和灰度形态学去除图像噪声具有较好的效果，并有一定的实用性。
关键词：形态学；图像噪声；腐蚀；膨胀
Application of MATLAB to Digital Image Processing
Abstract：This paper studies the four basic operations of binary morphology, gray-scale morphology of mathematical morphology: dilation, erosion, opens and close, and then combines these basic operations to remove image noise. This paper based on the summing-up and analysis of the basic theory and application of mathematics morphology, removing image noise by MATLAB program. Simulation results are given to demonstrate that the binary morphology and gray-scale morphology have good effect of noise removing and these methods have their practicability.
Key words：morphology; image noise; erosion; dilation

目录

1 引言
2 形态学的相关理论
3用MATLAB编程实现图像去噪
4 MATLAB仿真及结果分析
5 结论

1 引言
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。近几十年发展起来的数学形态学[1]从理论和方法上弥补了这一缺憾，数学形态学不仅提供了描述和分析图像几何及形状特征的多种技术和方法，同时它对于经典的信号处理技术也产生了极大的影响并扩展了原有的技术。基于数学形态学的图像处理技术是一种采用集合的概念表示图像、非线性叠加方式描述图像的非线性系统技术，称之为形态系统[2]，它广泛地应用于生物医学和电子显微镜图像的分析以及数字图像处理和计算机视觉等领域，并已发展成为一种新型的图像处理方法和理论。用于图像处理的形态系统，具有完备的结构和理论体系，是进行非线性性态分析和描述的有力工具。