实验四：形态.doc

实验四 形态学操作与空间变换 一、实验目的 了解膨胀和腐蚀的Matlab实现方法 掌握图像膨胀、腐蚀、开启、闭合等形态学操作函数的使用方法 了解二进制图像的形态学应用 了解空间变换函数及图像匹配方法 二、实验内容 图像膨胀 对包含矩形对象的二进制图像进行膨胀操作。 BW=zeros(9,10); BW(4:6,4:7)=1; imshow(BW,notruesize) se=strel(square,3); BW2=imdilate(BW,se); figure,imshow(BW2,notruesize) 改变上述结构元素类型(如：line, diamond, disk等)，重新进行膨胀操作。 Line: BW=zeros(9,10); BW(4:6,4:7)=1; imshow(BW,notruesize) se=strel(line,3,3); BW2=imdilate(BW,se); figure,imshow(BW2,notruesize) 对图像‘text.png’进行上述操作，观察不同结构元素膨胀的效果。 BW3=imread(text.png ); imshow(BW3) se2=strel(line,11,90); %线型结构元素 BW4=imdilate(BW3,se2); figure,imshow(BW4) 图像腐蚀 对图像‘circbw.tif’进行腐蚀操作。 BW1=imread(circbw.tif); se=strel(arbitrary,eye(5)); BW2=imerode(BW1,se); imshow(BW1) figure,imshow(BW2) 对图像‘text.tif’进行腐蚀操作。 BW=imread(text.tif); se=strel(line,11,90); BW2=imerode(BW3,se); imshow(BW) figure,imshow(BW2) 膨胀与腐蚀的综合使用 从原始图像‘circbw.tif’中删除电流线,仅保留芯片对象。 方法一：先腐蚀(imerode)，再膨胀(imdilate)； BW1=imread(circbw.tif); imshow(BW1) se=strel(rectangle,[40 30]); %选择适当大小的矩形结构元素 BW2=imerode(BW1,se); %先腐蚀,删除较细的直线 figure,imshow(BW2) BW3=imdilate(BW2,se); %再膨胀,恢复矩形的大小 figure,imshow(BW3) 方法二：使用形态开启函数(imopen)。 BW1=imread(circbw.tif); imshow(BW1) se=strel(rectangle,[30,20]); BW2=imopen(BW1,se); %开启操作 figure,imshow(BW2) 改变结构元素的大小，重新进行开启操作，观察处理结果。 se=strel(‘rectangle’,[20 10]); se=strel(‘rectangle’,[50 40]); 置结构元素大小为[4 3],同时观察形态开启(imopen)与闭合(imclose)的效果，总结形态开启与闭合在图像处理中的作用。 I=imread(circbw.tif); imshow(I) se=strel(rectangle,[4 3]); I1=imopen(I,se); %开启操作 I2=imclose(I,se); %闭合操作 figure,imshow(I1) figure,imshow(I2) *高帽与低帽变换 读入图像‘pearlite.tif’，分别显示其高帽变换与低帽变换结果，并与原图像比较。（设se=strel(disk,5);）。 I=imread(pearlite.tif); subplot(221),imshow(I) se=strel(disk,5); J=imtophat(I,se); subplot(222),imshow(J) K=imbothat(I,se); subplot(223),imshow(K) L=imsubtract(imadd(J,I),K); subplot(224),imshow(L) 要求显示在一个窗口中。 图像极值的处理方法 对于下图所示的图像矩阵A，利用函数imregionalmax寻找其局部极大值 A=[10 10 10 10 10 10 10 10 10 10; 10 13 13 13 10 10 11 10 11 10; 10 13 13 13 10 10 10 11 10 10