一、實驗?zāi)康?/h4>

1. 理解腐蝕和膨脹的原理，掌握開運算、閉運算及形態(tài)學(xué)的邊界提取。
2. 掌握孤立點檢測、線檢測和邊緣檢測的方法。
3. 掌握全局閾值處理的方法。

二、實驗內(nèi)容

1. 開運算和閉運算實驗。

圖1(a)顯示了一幅被噪聲圖像污染的指紋圖像，圖1(b)給出了結(jié)構(gòu)元，請自編程序，實現(xiàn)以下運算：

(1) 用圖1(b)所示的結(jié)構(gòu)元對圖1(a)進(jìn)行腐蝕。
(2) 對圖1(a)進(jìn)行開運算。
(3) 對開運算的結(jié)果進(jìn)行膨脹處理。
(4) 對開運算的結(jié)果進(jìn)行閉運算處理。
(5) 分析實驗結(jié)果。

答：

%%
%對污染的指紋圖像進(jìn)行腐蝕運算
clear all;close all;clc

f=imread('1.tif');%f 240x317
[M, N]=size(f);
f1=zeros(M,N);
figure;imshow(f)
se=ones(3); %結(jié)構(gòu)元素為 3×3 時
[m, n]=size(se);
sx=floor(m/2); %取整
sy=floor(n/2);
f = padarray(f,[sx sy]); %對 f 進(jìn)行零填充
[M, N]=size(f); %獲取填充后 f 的大小

for i=sx+1:M-sx
    for j=sy+1:N-sy
        fblock=f(i-sx:i+sx,j-sy:j+sy);
        andresult=se&fblock; %與運算
        if (andresult==se)
            f1(i-sx,j-sy)=1;
        else
            f1(i-sx,j-sy)=0;
        end
    end
end
subplot(1,4,1); imshow(f1);title('腐蝕運算結(jié)果');


%%
%%對污染的指紋圖像進(jìn)行開運算，即腐蝕之后進(jìn)行膨脹運算

f1 = padarray(f1,[sx sy]);
f2=zeros(238,315); %開運算的結(jié)果
for i=sx+1:M-sx
    for j=sy+1:N-sy
        fblock=f1(i-sx:i+sx,j-sy:j+sy);
        andresult=se&fblock;
        As=sum(sum(andresult));
        if As>0
            f2(i-sx,j-sy)=1;
        else
            f2(i-sx,j-sy)=0;
        end
    end
end

subplot(1,4,2);imshow(f2);title('開運算結(jié)果');
%%
%對開運算的結(jié)果進(jìn)行膨脹處理。
f2 = padarray(f2,[sx sy]);
f3=zeros(238,315); %開運算的結(jié)果繼續(xù)膨脹
for i=sx+1:M-sx
    for j=sy+1:N-sy
        fblock=f2(i-sx:i+sx,j-sy:j+sy);
        andresult=se&fblock;
        As=sum(sum(andresult));
        if As>0
            f3(i-sx,j-sy)=1;
        else
            f3(i-sx,j-sy)=0;
        end
    end
end

subplot(1,4,3); imshow(f3);title('開運算后膨脹結(jié)果');
%%
%對開運算的結(jié)果進(jìn)行閉運算

f3 = padarray(f3,[sx sy]);
f4=zeros(238,315); %存儲開運算后閉運算結(jié)果
for i=sx+1:M-sx
    for j=sy+1:N-sy
        fblock=f3(i-sx:i+sx,j-sy:j+sy);
        andresult=se&fblock; %與運算
        if (andresult==se)
            f4(i-sx,j-sy)=1;
        else
            f4(i-sx,j-sy)=0;
        end
    end
end

subplot(1,4,4); imshow(f4);title('開運算后閉運算結(jié)果');

2. 用形態(tài)學(xué)處理提取邊界。

圖2(a)給出了一幅簡單的二值圖像，圖2(b)給出了結(jié)構(gòu)元，請按照式(1)，對圖2(a)進(jìn)行處理。

$$\beta (A)=A?(A?B)$$

其中，$B$ 是結(jié)構(gòu)元。先通過 $B$ 對 $A$ 腐蝕，再執(zhí)行 $A$ 和腐蝕結(jié)果之間的差，即可得到集合 $A$ 的邊界。

答：

close all; clear all; clc;
f=imread('2.tif');
%先腐蝕
se=ones(3);%結(jié)構(gòu)元
[m, n]=size(se);
sx=floor(m/2); %取整
sy=floor(n/2);
f_padded = padarray(f,[sx sy]); %對 f 進(jìn)行零填充
[M, N]=size(f_padded); %獲取填充后 fp 的大小
for i=sx+1:M-sx
    for j=sy+1:N-sy
        fblock=f_padded(i-sx:i+sx,j-sy:j+sy);
        andresult=se&fblock; %與運算
        if (andresult==se)
            f1(i-sx,j-sy)=1;
        else
            f1(i-sx,j-sy)=0;
        end
    end
end
%后做差
fe=f-f1;
figure,imshow(fe)

4. 全局閾值處理。

圖6給出了一幅帶噪聲的指紋圖像，請進(jìn)行以下運算：
(1) 求圖6的直方圖。
(2) 用 $T=m$ (平均圖像灰度)開始，并令 $\Delta T=0.01$，應(yīng)用“實驗講義”中給出的迭代算法得到全局閾值。
(3) 用(2)中得到的全局閾值對圖像進(jìn)行分割。

答：

clear all;close all;clc
f=imread('4.tif');
imhist(f);

f=im2double(f);
T=mean(f(:));%當(dāng)前閾值
t=0;%下一次閾值

while abs(T-t)>0.01%當(dāng)T與t相差過大
    G1=f>T;%邏輯判斷，f>T的部分為1，反之為0,注意G1會是logical類型的變量
    t=0.5*mean(f(G1))+0.5*mean(f(~G1));
    T=t;
end

%顯式的使用find

% index=find(f>T);
% f(index)=1;
% index=find(f<T);
% f(index)=0;
% imshow(f);

%使用邏輯索引來改善速度,不需要顯式的使用find
f(f>T)=1;
f(f<=T)=0;
imshow(f);

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-457815.html

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