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MATLAB数字图像的腐蚀、填充、细化与粗化
《数字图像处理》 实验报告 姓名 学号 专业 电子科学与工程学院 实验 5 一、 实验目的 本次实验的处理对象是二值图像,关于二值图像的处理运算主要包括腐蚀和膨胀。它们是其他处理过程的主要运算 环节。开闭操作通过腐蚀和膨胀的不同顺序组合,能够使图像平滑,开闭操作再组合能够成噪声滤波器。形态学中 的击中击不中变换也应用了腐蚀的运算,用于判断图像中能否找到目标结构,这在图像细化中也得到了应用。 本次实验主要实现: 1.图像的边缘提取; 2.在边缘提取的基础上实现区域填充; 3.在区域填充的基础上实现图像细化; 4.在图像细化的基础上实现图像粗化。 在Matlab 软件的自带函数库中其实本身就包含有以上处理过程的函数,为了深入理解每种处理过程的原理,本次实 验所有运算都自行编写实现。 二、 核心代码及运行后截图 主函数: %% 读取图像 clear;clc; I imread (onepiece.jpg); I im2bw (I); % 转换为二值图像 [m,n] size (I); %% 边界提取 f im2bw ([0,1,0;1,1,1;0,1,0]); % 腐蚀用的结构元素 F fs(I,f); BW im2bw (I-F); % 用原图减去腐蚀获得边缘 figure;imshow (I);title (原图); figure;imshow (F);title (腐蚀图像); figure;imshow (BW);title (边界); 在上面的运行效果图上看来,由于原图选择的原因,周围一圈白线有一定宽度但不足够粗,大概只有 个像 2~3 素宽度而腐蚀用元素大小为 × ,这导致腐蚀后图像留下的白线看起来残缺不全,用原图减去腐蚀后得到的边缘图 3 3 像也在白线处有 “粘在一块”的现象。只要使用更高一些分辨率的图片即可避免这样的情况。但出于后续试验的运 行速度考虑,本实验就使用此图 ( × )。观察图像其他地方,有足够的像素宽度被腐蚀,由此提取的边缘 300 300 也很清晰。 %% 区域填充 I1 fillbw (BW,40,40); % fillbw函数实现指定坐标填充边缘内部,详见主函数后的各子函数 I1 I1 | fillbw (BW,40,260); % 为避免不必要的计算量,每次填充迭代次数为70 I1 I1 | fillbw (BW,100,150); % 逐次在图像中选择需填充区域中的起始点以完成填充 I1 I1 | fillbw (BW,100,160); I1 I1 | fillbw (BW,136,86); I1 I1 | fillbw (BW,132,212); I1 I1 | fillbw (BW,147,120); I1 I1 | fillbw (BW,157,214); I1 I1 | fillbw (BW,210,171); I1 I1 | fillbw (BW,206,109); I1 I1 | fillbw (BW,233,129); I1 I1 | fillbw (BW,234,140); I1 I1 | fillbw (BW,237,153); I1 I1 | fillbw (BW,234,167); I1 I1 | fillbw (BW,231,178); I1 I1 | fillbw (BW,248,125); I1 I1 | fillbw (BW,252,142); I1 I1 | fillbw (BW,252,162); I1 I1 | fillbw (BW,247,182); I1 I1 | fillbw (BW,272,149); I1 I1 | fillbw (BW,256,50); I1 I1 | fillbw (BW,253,248); I2 I1 | F; % 因外围白线边缘之间没有
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