形态学图像处理实验

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1、形态学图像处理实验1.算法原理1)提取与图像边界融合的颗粒可利用区域填充算法。如图1所示为源图像，可将图像先转换为二值图像，然后对其进行取反，这样进行区域填充的结果将为与边界相连的颗粒，再与源图像进行比较，即可得出在源图像中与边界相连的颗粒图像。2)提取彼此交叠的颗粒可利用图像的腐蚀与膨胀操作。先用模板对图像进行腐蚀操作，由于相交叠的颗粒面积必然比独立的颗粒大，因此腐蚀操作之后剩下的部分为交叠颗粒的部分，再对其进行膨月长，将其与源图像进行比较操作，则可得出交柱的颗粒图像。3)提取不交叠的颗粒得出交叠的颗粒之后，用源图像对•其相减，则得出的为独立分布的颗粒图像。2.Matlab源代

2、码clearallclcorigin=imread('E:DocumentsBUPTDIP第三次作业grain.jpg');imshow(origin);title(‘原图')；origin=rgb2gray(origin);filterResult=medfilt2(origin);[m’n]=size(origin);%%%%%%%%%%%%取与边界融合的粒子％%%%%%%%%%%%%binarylm=im2bw(origin);tmp=^binarylm;%tmp为取反图像fieldFilling=imfillftrnp/holes1)；figure,imshow

3、(fieldFilling);title(*区域填充结果')；boudaryGrains=origin;fori=l:mforj=l:niffieldFilling(ij)==1boudaryGrains(ij)=0;endendendfigure,imshow(boudaryGrains);title('与边界融合的粒子结果')；%%%%%%%%%%%取交叠与未交叠的粒子％%%%%%%%%%%%maskl=strel(,ball'/12/12);%mask2=ones(13」3);mask2=strefball：7,7);mask3Mstre=c£isk「4)；mask4nst

4、re-(・ba--「6、6)jresu-tlHimerode(fi-terResu-tones(15J15)rresu-(2nf=ter2(fspecia-(-average「7Lim2doub-e(resu-(l)rresu-t2Hmedfi-t2(resu-t2)；resu-t2uim2uin(8(resu-t2rresu-t3Himdi-ate(resu-t2、maskl)；figure、imshow(resu-s三侍(^!资^莒雀泊-)；figure、imshow(resu-t3)jtit-e(M—^wJK^»)jresu-t4Horigin"foriNrmforjM:L

5、nifresu_t3(Lj)AnMOresu-t4(Lj)uoje-seresu_r4(Lj)nor

6、t-e(*»^a『ffi*)j3.运行结果分析1）提取与边界融合的颗粒原图区域填充结果与边界融合的粒子结果2）提取交壳的颗粒第一次腐蚀结果第-次膨胀结果第一次腐蚀所示结果为在腐蚀Z后进行了一次屮值滤波和一次5X5均值滤波的结果，为使腐蚀的结果更好，去除独立颗粒的腐蚀残留图像。阈值处理结果交直粒子结果调整阈值大小，将腐蚀结果与源图像进行比对，在膨胀结果符合阈值要求的范围内获取源图像颗粒部分，可以看出阈值处理的结果边界有很多残余，为去除这些残余，对其进行开操作，即先腐蚀再膨胀，结果变得比较圆滑，符合颗粒的特征。3）提取独立的颗粒未交腔粒子结果将源图像减去阈值处理的图像即为未交叠颗粒结

7、果，上图也为将其进行开操作之后的结果。4.实验结果分析対交叠与独立颗粒分离的结果不太理想，在交叠颗粒的提収结果当中，还存在一些边界上独立的颗粒和分布比较密集的独立颗粒。而在独立颗粒的提取结果当中也存在一些交卷的颗粒，大都为2、3个颗粒交叠在一起的情况。