说明：编写Matlab程序统计“钢筋图片.bmp”文件中钢筋的数量,形态学的具体应用之一.

说明：基于形态学的在Matlab下进行的图象骨架化及恢复,其中包含骨架化函数Frame和恢复函数refresh

说明：matlab环境下的基于形态学的分水岭算法,进行图象分割.

说明：MATLAB源码，P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象

说明：用MATLAB实现的细胞边缘检测,癌细胞颜色分析,癌细胞形态学分析

说明： 在VC++下实现对图象进行CANNY边缘检测,并用形态学方法进行处理,然后对它进行链码编码,最后基于链码进行方向的检测!

说明：本程序是安全C程序首先对图像进行形态学的处理然后再提边缘二值化最后可以取出细胞的轮廓。 用程序时必须在E盘下建立此文件。 e:\PICUTRE\TEMP2.BMP

说明：几个程序，Wallis变换，DCT变换，形态学操作

说明：本套源码是基于VC++开发的关于图像处理程序，其中包括图像的点运算，几何变换、正交变换、图像增强 、形态学增强、边缘与轮廓、图像分析、图像复原、图像编码和直方图处理

说明：基于数学形态学的模糊边缘检测算法，及相关的开闭运算等

说明：该程序主要是图像中的形态学操作，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、形态浮雕、去除噪声等，图像初学者可参考。

说明：这个是数学形态学在Matlab中对于数字图像处理的应用的一些指导性的意见。希望大家能喜欢。

说明：内含3篇论文（英文），主要介绍了数学形态学，形态学金字塔以及基于此的多分辨率分解，构成图像处理及图像融合的一种有效方法

说明：数学形态学提供了一种以形态或集合论为基础对图像进行分析理解的工具。可以用来去除噪声、抽取骨架、插补、分割、多分辨率分析、匹配等。 包括四个主要的算符：扩张（膨胀）○＋，腐蚀○－，开○，闭●

说明：文字识别系统，包括文字图象的预处理过程，用visual c++开发，识别率比较高

说明：三维图象处理软件,有visual c++写成的 里面还有图象分割,形态学处理

说明：上个形态学的基本方法的程序的，刚来，希望和大家交个朋友，

说明：vc图像处理,点运算,几何变换,正交变换,图像增强,边缘轮廓,形态学变换,图像分析,图像复原,图像编码.

说明：程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象

说明：基于数学形态学的图像颗粒度分析算法，先去噪再求面积然后绘制颗粒度函数。

说明：包括锐化、平滑、LOG滤波器提取边缘 数学形态学的腐蚀、膨胀、骨架化、开闭运算 以及分形方法画树木和树叶 包括源代码、3篇文档和可执行程序

说明：程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象

说明：源码包含了常见的图像形态学算法，如图像基本逻辑运算，阈值分割，边缘处理，孔洞填充等

说明：LOG滤波器提取边缘；用形态学方法提取骨架线；由明暗度提取外形信息；

说明：图像处理中数学形态学二值操作的C程序，希望对各位有帮助。

说明：利用数学形态学的基本知识进行对位图的处理

说明：介绍了各种数字图像处理的算法分析及编程实现技术。全书由12章和一个附录组成。主要内容包括：位图基础、图像的显示、图像的几何变换、图像灰度变换、图像的平滑处理、图像锐化处理及边缘检测、图像分割及测量、图像的形态学处理、图像的变换域处理及应用、图像的合成、24位彩色图像的处理、JPEG图像的压缩编码。

说明：是数学形态学的重要部分 ——包括腐蚀、膨胀、开启、闭合。可以对图形进行一些重要的变换

说明：崔屹著《图象处理与分析——数学形态学方法及应用》的盘。

说明：图像增强，图像分析，图像复原，几何变换，形态学变换，正交变换的应用