数字图像处理实验报告实验三

《数字图像处理实验报告实验三》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、中南大学数字图像处理实验报告实验三数学形态学及其应用实验三数学形态学及其应用一．实验目的1.了解二值形态学的基本运算2.掌握基本形态学运算的实现3.了解形态操作的应用二．实验基本原理腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换，数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域，给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。二值形态学I(x,y),T(i,j)为0/1图像腐蚀：膨胀：灰度形态学T(i,j)可取以外的值腐蚀：膨胀：1.腐蚀Erosion:删两边删右上图5-1剥去一层（皮）2.膨胀Dilat

2、ion:补两边补左下图5-2添上一层（漆）3.开运算open：4.闭close：5.HMT(Hit-MissTransform:击中——击不中变换)条件严格的模板匹配模板由两部分组成。：物体，：背景。图5-3击不中变换示意图性质：（1）时，（2）6.细化/粗化(1)细化（Thin）去掉满足匹配条件的点。图5-4细化示意图系统细化，是旋转的结果（90°，180°，270°）共8种情况适于细化的结构元素(2)粗化（Thick）用时，故要选择合适的结构元素，如,对偶性：（验证一下）wherewhen7.Morphology小结A.通过物体（对象）和结构元素的相互作用，得到更本质的形

3、态（shape）(1)图像滤波(2)平滑区域的边界(3)将一定形状施加于区域边界(4)描述和定义图像的各种几何参数和特征（区域数、面积、周长、连通度、颗粒度、骨架、边界）B.形态运算是并行运算C.细化区域或边界变为1个象素的宽度，但它不破坏连通性四方向细化算法：逻辑运算（可删除条件）形态运算是否可用于细化？(1)腐蚀：收缩（去掉边缘的点）何时结束？能否保证连通性？(2)开：去毛刺，能否细化（去掉尺寸小于结构元素的块）三．实验提示Matlab中用imdilate函数实现膨胀。用法为：Imdilate(X,SE).其中X是待处理的图像，SE是结构元素对象。例如:bw=imread

4、('text.png');se=strel('line',11,90);bw2=imdilate(bw,se);imshow(bw),title('Original')figure,imshow(bw2),title('Dilated')Matlab用imerode函数实现图像腐蚀。用法为:Imerode(X,SE).其中X是待处理的图像，SE是结构元素对象。如:I=imread('cameraman.tif');se=strel('ball',5,5);I2=imerode(I,se);imshow(I),title('Original')figure,imshow(I2)

5、,title('Eroded')Matlab用imopen函数实现图像开运算。用法为:imopen(I,se);I为图像源，se为结构元素Matlab用imclosee函数实现图像闭运算。用法为:imclose(I,se);I为图像源，se为结构元素结构元素的选取：strel函数SE=strel('arbitrary',NHOOD)将NHOOD构造成你设定的矩阵；如将NHOOD写在[111;111;111]SE=strel('diamond',R)构造一个中心具有菱形结构的结构元素，R为跟中心点的距离SE=strel('rectangle',MN)构造一个矩形的结构元素,MN

6、可写在[34]，表示3行4列SE=strel('square',W)构造一个正方形的矩阵。计算二值图像面积bwarea功能：计算二进制图像对象的面积。语法：total=bwarea(BW)举例BW=imread('circles.png');imshow(BW);bwarea(BW)ans=15799bwmorph功能：提取二进制图像的轮廓。语法：BW2=bwmorph(BW1,operation)BW2=bwmorph(BW1,operation,n)举例BW1=imread('circles.png');imshow(BW1);BW2=bwmorph(BW1,'remov

7、e');BW3=bwmorph(BW1,'skel',Inf);imshow(BW2)figure,imshow(BW3)四．实验内容与要求1.设计程序实现对图5-5，实现去除图像中的噪声。2.设计程序，实现将图5-6转化为二值图像，并计算图中鸡块中骨头的比重。3.设计程序，实现去除图5-7中的矩形区域外的噪声，并填充矩形区域内部了。提示：做题是把下面的图另存为单独的图像文件进行处理。图5-5图5-6图5-7五、实验过程与结果1.分别用Roberts,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较