数字图像处理 实验4

数字图像处理 实验4

基本实验一、 使用腐蚀去除图像中的某些部分

实验代码

clear;
close all;
IM = imread('wirebond_mask.tif');
figure('name','原图','NumberTitle','off');
imshow(IM);
SE2=strel('square',11);
SE3=strel('square',15);
SE4=strel('square',45);
IM2=imerode(IM,SE2);imwrite(IM2,'erode11.jpg');
figure('name','用大小11*11的结构单元腐蚀的图像','NumberTitle','off');
imshow(IM2);
IM3=imerode(IM,SE3);imwrite(IM3,'erode15.jpg');
figure('name','用大小15*15的结构单元腐蚀的图像','NumberTitle','off');
imshow(IM3);
IM4=imerode(IM,SE4);imwrite(IM3,'erode45.jpg');
figure('name','用大小45*45的结构单元腐蚀的图像','NumberTitle','off');
imshow(IM4);

实验现象图

基本实验二、 使用膨胀桥接图像中的裂缝

clear;
close all;
IM = imread('text_gaps.tif');
figure('name','原图');
imshow(IM);
SE = strel('diamond',1)'%得到十字形的结构元
IM2 = imdilate(IM,SE);
figure('name','膨胀后桥接裂隙的图像');
imshow(IM2);
imwrite(IM2,'dilatedtext.jpg');

实验现象图

实验三、 使用开操作和闭操作作用于形态学滤波

实验代码

clear;
close all;
IM = imread('noisy_fingerprint.tif');
figure('name','原图'); imshow(IM);
SE = strel('square',3);%得到边长为3的方形结构单元
IM2 = imerode(IM,SE);
figure('name','用大小3*3的结构元腐蚀原图像的结果'); imshow(IM2);
imwrite(IM2,'eroded_ori_fingle.jpg');%存储
IM3 = imdilate(IM2,SE);
figure('name','用大小3*3的结构元开操作原图像的结果'); imshow(IM3);
imwrite(IM3,'openedfingle.jpg');
IM4 = imdilate(IM3,SE);
figure('name','用大小3*3的结构元膨胀开操作原图像的结果'); imshow(IM4);
imwrite(IM2,'dilatedopenedimg.jpg');
IM5 = imdilate(IM4,SE);
figure('name','形态学滤波结果'); imshow(IM5);
imwrite(IM5,'result.jpg');

实验现象图

基本实验四、形态学处理提取边界

实验代码

clear;
close all;
IM = imread('licoln from penny.tif');
figure('name','原图');imshow(IM);
SE = strel('square',3);%得到边长为3的方形结构元
SE2 = strel('square',5);%得到边长为5的方形结构元
IM2 = imerode(IM,SE); IM_contour3_3 = IM-IM2;
figure('name','提取边界的结果');imshow(IM_contour3_3);
imwrite(IM_contour3_3,'contour of licoln3_3.jpg');%存储
IM3 = imerode(IM,SE2); IM_contour5_5 = IM-IM3;
figure('name','提取边界的结果');imshow(IM_contour5_5);
imwrite(IM_contour5_5,'contour of licoln5_5.jpg');%存储

实验现象图

思考题

试用malab程序程序设计语言编写二值图像的空洞填充程序
解题思路

空洞图像的定义：由前景像素相连接的边界所包围的一个背景区域。对于二值图像，可以理解为被白色区域所包围的黑色区域就是空洞区域。

大致思路如下：
0， 设原图像为 A。
1， 首先A向外延展一到两个像素，并将值填充为背景色（0）,标记为B。
2， 使用floodFill函数将B的大背景填充，填充值为前景色（255），种子点为（0，0）即可（步骤一可以确保（0，0）点位于大背景），标记为C。
3， 将填充好的图像裁剪为原图像大小（去掉延展区域），标记为D。
4， 将D取反与A相加即得填充的图像，E=A|（~D）。

另外一种思路是：

找到一个二值化0之后向四周扩散出一个连通区域，也就是广度优先搜索，记录下四个方向上搜索到的最远位置，如果有一个方向上的位置是图像边缘，那么就不是一个封闭的区域，否则就是一个封闭的区域，再次广度优先搜索填充，这里直接调用matlab里面自带函数imfill();

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实验代码：

clear all
close all
I=rgb2gray(imread('saturn.png'));
subplot(121);imshow(I);title('原图');
bw=im2bw(I);
bw1=imclearborder(bw); %清除边界
%subplot(132);imshow(bw1);
bw2=imfill(bw1,'holes');
subplot(122);imshow(bw2);title('空洞填充后');

实验现象图