图像分割和形态学处理与MATLAB实现.pdf

实验图像分割和形态学处理

一、实验目的

1、掌握图像分割的基本方法。

2、掌握形态学处理的基本方法。

3、学会使用MATLAB编程实现上述方法。

二、实验任务

（1）编程实现基于阈值的图像分割方法和边缘检测方法。

（2）编程实现膨胀、腐蚀方法。

（3）编程实现开运算和闭运算的方法。

（4）编程实现提取骨架和细化的方法。

三、实验配套的主要仪器设备及台(套)数

教师示范用投影仪一台

微型计算机每个学生一台

四、报告要求

记录每一步的实验过程。

五、实验记录

5.1阈值图像分割方法1——点检测

5.1.1程序

clc

clear

data=imread(lianzipoint.jpg);

w=[-1-1-1;-18-1;-1-1-1]

g=abs(imfilter(double(data),w));

t=max(g(:));

g1=(g=t);

[mn]=find(g1)

figure

imshow(data)

holdon

plot(n,m,ro)

g1=(g=t-200);

[mn]=find(g1)

figure

imshow(data)

holdon

plot(n,m,ro)

g1=(g=t-800);

[mn]=find(g1)

-1-

figure

imshow(data)

holdon

plot(n,m,ro)

5.1.2效果

分析：随着阈值的减小，所检测出的点越来越多

5.2阈值分割方法2——线检测

5.2.1程序

clc

clear

data=imread(xian.jpg);

subplot(221),imshow(data);

title(检测指定方向线的原始图像);

w=[2-1-1;-12-1;-1-12];

g=abs(imfilter(double(data),w));

subplot(222),imshow(g,[])

title(使用-45度检测器处理后的图像);

gtop=g(1:40,1:40);

gtop=pixeldup(gtop,4);%piceldup函数是将图片放大相应倍数

subplot(223),imshow(gtop,[])

title(-45度检测后左上角放大图);

gbot=g(end-40:end,end-40:end);

gbot=pixeldup(gbot,4);

subplot(224),imshow(gbot,[])

title(-45度检测后右下角后放大图);

-2-

5.2.2处理效果

分析：-45度方向上的直线，经过处理后效果明显，其他方向上的线比较模糊。

5.3阈值分割方法3——边缘检测

5.3.1程序

clc

clear

f=imread(bianyuan.jpg);

f=rgb2gray(f);

subplot(321),imshow(f);

title(sobel检测的原始图像);

[gv,t]=edge(f,sobel,vertical);

%斜线因为具有垂直分量，所以也能够被检测出来

subplot(322),imshow(gv);

title(sobel垂直方向检测后图像);

gv=edge(f,sobel,0.15,vertical);

subplot(323),imshow(gv);

title(sobel垂直检测0.15阈值后图像);

gboth=edge(f,sobel,0.15);

subplot(324),i