这篇文章主要介绍“matlab如何实现形态学图像处理”,在日常操作中,相信很多人在matlab如何实现形态学图像处理问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”matlab如何实现形态学图像处理”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
内容
膨胀的简单应用
A=imread('D:picDIP3E_CH04Fig0419(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:picDIP3E_CH09Fig0905(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:picDIP3E_CH09Fig0905(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:picDIP3E_CH09FigP0918(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:picDIP3E_CH09Fig0941(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:picDIP3E_CH09Fig0940(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:picDIP3E_CH09Fig0940(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:picDIP3E_CH09Fig0944(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)
以上就是matlab如何实现形态学图像处理的详细内容,更多关于matlab如何实现形态学图像处理的资料请关注九品源码其它相关文章!