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第五章 二值图像分析Chapter 5 Binary Image Analysis;Ref. Book;二值图像分析基本过程 预处理--二值化--图像描述(特征提取)--分析识别 (预处理和二值化过程参考前面章节);二值图像分析的意义; 图像定义 一副数字图像是一个二维阵列，阵列元素值称为灰度值或亮度值。 二值图像定义 只有黑、白两级灰度的图像。分别用1和0表示。 二值图像优点 去掉无关信息的干扰 几何与拓扑特性的表示与分析 节省资源 ;;二值图像示例;二值图像示例;你认识多少其中的多少种车标？; 矩阵形式 ;; 投影;;; 算法描述 1．扫描图像，找到没有标记的-1点,给它分配一个新的标记L 2．递归分配标记L给-1点的邻点． 3．如果不存在没标记的点，则停止． 4．返回第一步．;;;连通成分标记 — 序贯算法; 1．从左至右、从上到下扫描图像． 2．如果像素点为1，则： (a) 如果上方点和左方点有一个标记，则复制这一标记． (b) 如果两点有相同的标记，复制这一标记． (c) 如果两点有不同的标记，则复制上点的标记且将两个 标记输入等价表中作为等价标记． (d) 否则给这一个像素点分配一新的标记并将这一标记输 入等价表． 3．如考虑更多的点，则回到第二步． 4．在等价表的每一等价集中找到最低的标记． 5．扫描图像，用等价表中的最低标记取代每一标记． 速度快 所需存储空间大;算法策略;;[L, num] = bwlabel(BW, n);区域边界—边界跟踪算法;距离测量;描述二值图像的特征; 尺寸（面积）; 方向（最小二阶矩轴方向） 将物体的长轴定义为物体的方向。物体上全部点到该轴的距离平方和最小。; 密集度（散布性或密集性度量方法） 其中 和A分别为图形的周长和面积。 意义：在给定周长的条件下，密集度越高，围成的面积就越大 体态比（最小外接矩形长宽比） 体态比定义为区域的最小外接矩形的长与宽之比，正方形和圆 的体态比等于1，细长形物体的体态比大于1。;;;图像骨架化;中轴变换;中轴变换;IM = imread(coins.png); level = graythresh(IM); BW1= im2bw(IM,level); BW2=bwmorph(BW1,remove); BW3=bwmorph(BW1,skel,Inf); figure; subplot(2,2,1);imshow(IM); subplot(2,2,2);imshow(BW1); subplot(2,2,3);imshow(BW2); subplot(2,2,4);imshow(BW3);; 定义 在满足一定条件下迭代删除外围前景像素 目的 减少图像成分，直到只保留下区域的最基本信息，以便进一步分析和识别。 常用方法 用至少3*3邻域内检查图像的每一点，剥去区域边界。一次剥去一层图像，直至区域被细化成一条线;二值形态学处理;交集并集补集; 定义 设A是一幅数字图像，b是一个点。 A被b平移后的结果为A＋b＝{a＋b| a∈A}， A的反射是A中的每个点以原点取反 AV＝{a| -a∈A}。; 目标图像 被处理的图像称为目标图像。为了确定目标图像的结构，必须逐个考察与检验图像各部分之间的关系，最后得到一个各部分之间关系的集合。 结构元素 在考察目标图像各部分之间的关系时，需要设计一种 “结构元素”。在图像中不断移动结构元素，就可以考察图像之间各部分的关系。;腐蚀膨胀 ; 定义 X用S腐蚀的结果是所有使S平移x后仍在X中的x的集合。用集合的方式定义; 腐蚀; 定义 将X中的每一个点x扩大为S+x，则X由S平移的并称为X被S膨胀，它的集合定义为 XS = {x| S+x∩X≠}  用途 膨胀的结果会使目标变大。可以将???缝桥接起来。; 膨胀;腐蚀 膨胀; 定义 膨胀和腐蚀不互为逆运算，可以级连结合使用，构造出形态学运算族，它由膨胀和腐蚀两个运算的复合与集合操作组合成的所有运算构成。 先对图像进行腐蚀然后膨胀其结果，称为开运算,或先对图像进行膨胀然后腐蚀其结果,称为闭运算。; 用途 开操作一般使对象的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。 闭操作同样使轮廓线变得更为光滑，它通常消弥狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并填补轮廓线中的断裂。;闭合 定义;5、开启 定义;形态学算子的应用;将裂缝桥接起来;(a)原灰度级图像;