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文档简介

1、基于形状学膨胀法提取二值图像中的连通区基于形状学膨胀法提取二值图像中的连通区域的方法域的方法1.像素的连通性 定义：令S代表一幅图像中的像素子集，如在S中全部像素之间存在一个通路，就称2个像素P和Q在S中是连通的。在二维图像中，假设目的像素点周围有m个(m8)相邻像素，假设该像素灰度值与这m个像素中某一个像素A的灰度值相等，称该像素与像素A具有连通性。常用的连通有4连通和8连通两种。4连通选取目的像素的上、下、左、右4个相邻像素，如图1所示。8连通那么选取目的像素在二维空间中一切的相邻像素，即选取目的像素的左上、上、右上、右、右下、下、左下、左8个相邻像素xxpxxxxxxpxxxxP的4邻域

2、和8邻域2.标志连通分量的意义在二值图像中提取连通分量是许多自动图像分析运用中的中心义务。在二值图像中提取连通分量的过程实践上也是标志连通区域的过程。连通域标志的速度和准确性直接影响图像的后续处置。机器视觉和方式识别中常用此方法提取目的和分析目的几何特征3.标注连通分量 给原图像中的每个连通区分配一个独一代表该区域的编号，在输出图像中该连通区域内的一切像素值就是赋值为该区域的编号，这样的图像就称之为标注图像4.形状学膨胀法方法：把构造元素S 平移x 后得到Sx ，假设Sx 与X 相交不为空，我们记下这个x 点，一切满足上述条件的x 点组成的集合称做X 被S 膨胀(dilation)的结果。5.

3、膨胀法提取连通分量原理A1A2含有2个连通分量的图像A3*3构造元6.简单实例：定位人嘴的中心步骤：对输入图像进展二值化标注图像的连通分量找出最大的连通分量计算最大连通分量的中心算法实现 主要是利用标注图像对连通区进展操作：例如要计算某一连通分量的大小，只需扫描一遍标注图像，对像素值为该区编号的像素进展计数；又如要计算某一连通分量的质心只需扫描一遍标注图像，找出一切像素值为该区域编号的像素的x,y坐标，然后计算其平均值即可matlab实现计算连通分量数目主要利用IPT函数bwlabel 调用格式为： L,num=bwlabel(Ibw,conn)%L类似于标注图像，num为连通分量数目，Ibw为输入图像，conn指明提取的连通分量是4连通还是

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