一文详解matlab实现形态学图像处理
作者:timerring
这篇文章主要为大家介绍了matlab实现形态学图像处理详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
目的
文章和代码以及样例图片等相关资源,已经归档至【Github仓库:digital-image-processing-matlab】
- 膨胀的简单应用、使用 strel 函数、腐蚀的说明
- 函数imopen 和imclose 的应用、使用IPT函数bwhitmiss
- 灰度图像形态学开运算和闭运算
- 灰度图像形态学使用重构删除复杂图像的背景
内容
膨胀的简单应用
A=imread('D:\pic\DIP3E_CH04\Fig0419(a)(text_gaps_of_1_and_2_pixels).tif'); figure, imshow(A) B=[0 1 0;1 1 1;0 1 0]; A2=imdilate(A,B); figure,imshow(A2)
使用 strel 函数分解结构元素的说明
se=strel('diamond',5) decomp=getsequence(se); whos decomp(1) decomp(2) decomp(3) decomp(4)
腐蚀的说明
A=imread('D:\pic\DIP3E_CH09\Fig0905(a)(wirebond-mask).tif'); figure, imshow(A)%原图像 se=strel('disk',10) A2=imerode(A,se) figure, imshow(A2)%半径为10 的圆盘腐蚀后的图像 se=strel('disk',5) A3=imerode(A,se) figure, imshow(A3)%半径为5 的圆盘腐蚀后的图像 A4=imerode(A,strel('disk',20)) figure, imshow(A4)%半径为20 的圆盘腐蚀后的图像
函数imopen 和imclose 的应用
f=imread('D:\pic\DIP3E_CH09\Fig0905(a)(wirebond-mask).tif'); figure, imshow(f)%原图像 se=strel('square',20); fo=imopen(f,se); figure, imshow(fo)%开运算后的图像 fc=imclose(f,se); figure, imshow(fc)%闭运算后的图像 foc=imclose(fo,se); figure, imshow(foc)%图像A2 经闭运算后的图像
使用 IPT 函数bwhitmiss
f=imread('D:\pic\DIP3E_CH09\FigP0918(left).tif') figure,imshow(f) B1=strel([0 0 0;0 1 1;0 1 0]); B2=strel([1 1 1;1 0 0;1 0 0]); g=bwhitmiss(f,B1,B2); figure,imshow(g)
灰度图像形态学开运算和闭运算
%%%%%%%%%使用开运算和闭运算做形态学平滑%%%%%%%%%%%%%%%%% clear all clc f=imread('D:\pic\DIP3E_CH09\Fig0941(a)(wood_dowels).tif'); figure, imshow(f)%原图像 se=strel('disk',5); fo=imopen(f,se); figure, imshow(fo)%开运算后的图像 foc=imclose(fo,se); figure, imshow(foc)%图像A2 经闭运算后的图像 fasf=f; for k=2:5 se=strel('disk',k); fasf=imclose(imopen(fasf,se),se); end figure,imshow(fasf) %%%%%% 交替顺序滤波后的图像 %%%%%%%%%%使用顶帽变换%%%%%%%%%%%%%% clear all clc f=imread('D:\pic\DIP3E_CH09\Fig0940(a)(rice_image_with_intensity_gradient).tif'); figure, imshow(f)%原图像 se=strel('disk',10); fo=imopen(f,se); figure, imshow(fo)%经开运算处理后的图像 f2=imsubtract(f,fo); figure, imshow(f2) f2=imtophat(f,se); figure, imshow(f2) se=strel('disk',3); g=imsubtract(imadd(f,imtophat(f,se)),imbothat(f,se));%低帽、顶帽 figure, imshow(g) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%颗粒分析%%%%%%%%%%%%%% clear all clc f=imread('D:\pic\DIP3E_CH09\Fig0940(a)(rice_image_with_intensity_gradient).tif'); sumpixels=zeros(1,36); for k=0:35 se=strel('disk',k); fo=imopen(f,se); sumpixels(k+1)=sum(fo(:)); end figure,plot(0:35,sumpixels); xlabel('k'); ylabel('surface area') figure, plot(-diff(sumpixels)) xlabel('k'); ylabel('surface area reduction') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
灰度图像形态学使用重构删除复杂图像的背景
%灰度图像形态学使用重构删除复杂图像的背景 clear all clc f=imread('D:\pic\DIP3E_CH09\Fig0944(a)(calculator).tif'); figure, imshow(f)%原图像 f_obr=imreconstruct(imerode(f,ones(1,71)),f); figure, imshow(f_obr) f_o=imopen(f,ones(1,71));%for comparison figure, imshow(f_o) f_thr=imsubtract(f,f_obr); figure, imshow(f_thr) f_th=imsubtract(f,f_o);%or imtophat(f,ones(1,71)) figure, imshow(f_th) g_obr=imreconstruct(imerode(f_thr,ones(1,11)),f_thr); figure, imshow(g_obr) g_obrd=imdilate(g_obr,ones(1,21)); figure, imshow(g_obrd) f2=imreconstruct(min(g_obrd,f_thr),f_thr); figure, imshow(f2)
参考文献:
[2] 阮秋琦. 数字图像处理(MATLAB版)[M]. 北京:电子工业出版社, 2014.
[3] 冈萨雷斯. 数字图像处理(第三版)[M]. 北京:电子工业出版社, 2011.
以上就是一文详解matlab实现形态学图像处理的详细内容,更多关于matlab形态学图像处理的资料请关注脚本之家其它相关文章!