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形态学图像处理实验--第1页

形态学图像处理实验

1.算法原理

1)提取与图像边界融合的颗粒

可利用区域填充算法。如图1所示为源图像，可将图像先转换为二值图像，然后对其进

行取反，这样进行区域填充的结果将为与边界相连的颗粒，再与源图像进行比较，即可

得出在源图像中与边界相连的颗粒图像。

2)提取彼此交叠的颗粒

可利用图像的腐蚀与膨胀操作。先用模板对图像进行腐蚀操作，由于相交叠的颗粒面积

必然比独立的颗粒大，因此腐蚀操作之后剩下的部分为交叠颗粒的部分，再对其进行膨

胀，将其与源图像进行比较操作，则可得出交叠的颗粒图像。

3)提取不交叠的颗粒

得出交叠的颗粒之后，用源图像对其相减，则得出的为独立分布的颗粒图像。

2.Matlab源代码

clearall

clc

第三次作业

imshow(origin);title(原图);

origin=rgb2gray(origin);

filterResult=medfilt2(origin);

[m,n]=size(origin);

%%%%%%%%%%%%取与边界融合的粒子%%%%%%%%%%%%%

binaryIm=im2bw(origin);

tmp=~binaryIm;%tmp为取反图像

fieldFilling=imfill(tmp,holes);

figure,imshow(fieldFilling);title(区域填充结果);

boudaryGrains=origin;

fori=1:m

forj=1:n

iffieldFilling(i,j)==1

boudaryGrains(i,j)=0;

end

end

end

figure,imshow(boudaryGrains);title(与边界融合的粒子结果);

%%%%%%%%%%%取交叠与未交叠的粒子%%%%%%%%%%%%

mask1=strel(ball,12,12);

%mask2=ones(13,13);

mask2=strel(ball,7,7);

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mask3=strel(disk,4);

mask4=strel(ball,6,6);

result1=imerode(filterResult,ones(15,15));

result2=filter2(fspecial(average,7),im2double(result1));

result2=medfilt2(result2);

result2=im2uint8(result2);

result3=imdilate(result2,mask1);

figure,imshow(result2);title(第一次腐蚀结果);

figure,imshow(result3);title(第一次膨胀结果);