数字图像处理实验数学形态学及其应用.doc

实验四：数学形态学及其应用1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2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Dilation: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-Miss Transform: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）3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。 图5-5 图5-6 图5-71. 实验具体实现1.对图5-5，实现去除图像中的噪声。程序设计如下：I=imread(UF.tif);J=im2bw(I);se = strel(diamond,2);K=imerode(J,se);subplot(1,3,1),imshow(I),title(原图)subplot(1,3,2),imshow(J),title(2值图片)subplot(1,3,3), imshow(K),title(去噪图片)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。程序如下：I=imread(DDD.tif);J=im2bw(I);total1=bwarea(J);a=size(J);imshow(J);s1=a(1),s2=a(2);s=s1*s2k=total1/s计算结果为：K为比重。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。I=imread(333.tif);se = strel(diamond,5);J=imerode(I,se);se = strel(diamond,10);K=i