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            matlab 二值圖像的形態(tài)學(xué)變換

            1、dilate函數(shù)
            該函數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)二值圖像的膨脹操作,有以下形式:
            BW2=dilate(BW1,SE)
            BW2=dilate(BW1,SE,…,n)
            其中:BW2=dilate(BW1,SE)表示使用二值結(jié)構(gòu)要素矩陣SE隊(duì)圖像數(shù)據(jù)矩陣BW1執(zhí)行膨脹操作。輸入圖像BW1的類型為double或unit8,輸出圖像BW2的類型為unit8。BW2=dilate(BW1,SE,…,n)表示執(zhí)行膨脹操作n次。
            2、erode 函數(shù)
            該函數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)二值圖像的腐蝕操作,有以下形式:
            BW2= erode(BW1,SE)
            BW2= erode(BW1,SE,…,n)
            其中:BW2= erode(BW1,SE)表示使用二值結(jié)構(gòu)要素矩陣SE隊(duì)圖像數(shù)據(jù)矩陣BW1執(zhí)行腐蝕操作。輸入圖像BW1的類型為double或unit8,輸出圖像BW2的類型為unit8。BW2= erode(BW1,SE,…,n)表示執(zhí)行腐蝕操作n次。
            3、bwmorph函數(shù)
            該函數(shù)的功能是能實(shí)現(xiàn)二值圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算。它的格式如下:
            ① BW2=bwmorph(BW1,operation)
            ② BW2=bwmorph(BW1,operation,n)
            其中:對(duì)于格式①,bwmorph函數(shù)可對(duì)二值圖像BW1采用指定的形態(tài)學(xué)運(yùn)算;對(duì)于格式②,bwmorph函數(shù)可對(duì)二值圖像BW1采用指定的形態(tài)學(xué)運(yùn)算n次。operation為下列字符串之一:
            ‘clean’:除去孤立的像素(被0包圍的1)
            ‘close’:計(jì)算二值閉合
            ‘dilate’:用結(jié)構(gòu)元素計(jì)算圖像膨脹
            ‘erode’:用結(jié)構(gòu)元素計(jì)算圖像侵蝕
            4、imclose函數(shù)
            該函數(shù)功能是對(duì)灰度圖像執(zhí)行形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算,即使用同樣的結(jié)構(gòu)元素先對(duì)圖像進(jìn)行膨脹操作后進(jìn)行腐蝕操作。調(diào)用格式為:
            IM2=imclose(IM,SE)
            IM2=imclose(IM,NHOOD)
            5、imopen函數(shù)
            該函數(shù)功能是對(duì)灰度圖像執(zhí)行形態(tài)學(xué)開運(yùn)算,即使用同樣的結(jié)構(gòu)元素先對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕操作后進(jìn)行膨脹操作。調(diào)用格式為:
            IM2=imopen(IM,SE)
            IM2=imopen(IM,NHOOD)
            3用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)圖像去噪
            3.1 二值形態(tài)學(xué)消除圖像噪聲
            用二值形態(tài)學(xué)方法對(duì)圖像中的噪聲進(jìn)行濾除的基本思想[4]是:使用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對(duì)應(yīng)形狀,以達(dá)到消除圖像噪聲的目的。下面是二值形態(tài)學(xué)消除圖像噪聲的一個(gè)實(shí)例。
            首先將tire.tif圖像加入椒鹽噪聲,這種噪聲前面已經(jīng)介紹過,它在亮的圖像區(qū)域內(nèi)是暗點(diǎn),而在暗的圖像區(qū)域內(nèi)是亮點(diǎn),再對(duì)有噪聲圖像進(jìn)行二值化操作,再對(duì)有噪聲圖像進(jìn)行開啟操作,由于這里的結(jié)構(gòu)元素矩陣比噪聲的尺寸要大,因而開啟的結(jié)果是將背景上的噪聲點(diǎn)去除了,最后對(duì)前一步得到的圖像進(jìn)行閉合操作,將輪胎上的噪聲點(diǎn)去掉了。
            下面是算法實(shí)現(xiàn)的程序代碼:
            I1=imread('tire.tif'); %讀灰度圖tire.tif
            I2=imnoise(I1,'salt & pepper'); %在圖像上加入椒鹽噪聲
            figure,imshow(I2) %顯示加椒鹽噪聲后的灰度圖像
            I3=im2bw(I1); %把加椒鹽噪聲后的灰度圖像二值化
            figure,imshow(I3) %顯示二值化后的圖像
            I4=bwmorph(I3,'open'); %對(duì)二值噪聲圖像進(jìn)行二值形態(tài)學(xué)開運(yùn)算
            figure,imshow(I4) %顯示開運(yùn)算后的圖像
            I5=bwmorph(I4,'close'); %對(duì)上述圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算
            figure,imshow(I5) %顯示最終處理后的圖像

            轉(zhuǎn)自:http://hi.baidu.com/%D2%B9%CB%AE%BE%A7%CD%F5%BD%A8%C7%E0/blog/item/160ea634225dfb385bb5f58b.html

            posted on 2008-06-28 04:32 Amigo 閱讀(2799) 評(píng)論(2)  編輯 收藏 引用

            評(píng)論

            # re: matlab 二值圖像的形態(tài)學(xué)變換 2009-03-07 16:17 hehe

            I3=im2bw(I1); %把加椒鹽噪聲后的灰度圖像二值化

            應(yīng)該是

            I3=im2b2(I2);

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            # re: matlab 二值圖像的形態(tài)學(xué)變換 2009-03-07 16:17 hehe

            I3=im2bw(I1); %把加椒鹽噪聲后的灰度圖像二值化

            I3=im2bw(I2);  回復(fù)  更多評(píng)論   


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