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数字图像处理实验 - - 数学形态学及其应用

来源:用户分享 时间:2025/7/23 22:48:33 本文由loading 分享 下载这篇文档手机版
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Sobel边缘检测算子是像素邻域加权和,模板中心值较大,不但产生较好的边缘效果,而且对噪声具有平滑作用。但存在伪边缘,边缘比较粗定位精度低。算子通常对灰度渐变和噪声较多的图像处理的较好。

Prewitt边缘检测算子不仅能检测出边缘点,而且能抑制噪声的影响,对灰度和噪声较多的图像处理较好。

3、阐述自己选用的阈值法所进行图像分割的原理和效果。

假定物体和背景分别处于不同灰度级,图像被零均值高斯噪声污染,图像的灰度分布曲线近似用两个正态分布概率密度函数分别代表目标和背景的直方图,利用这两个函数的合成曲线拟合整体图像的直方图,图像的直方图将会出现两个分离的峰值,如下图然后依据最小误差理论针对直方图的两个峰间的波谷所对应的灰度值求出分割的阈值。

该方法适用于具有良好双峰性质的图像,但需要用到数值逼近等计算,算法十分复杂,而且多数图像的直方图是离散、不规则的。在实际阈值分割过程中,往往需要能够自动获取阈值在物体与背景有较强的对比度的图像中,即图像直方图中出现明显双峰时,手动阈值分割比较有效,同时,当有些前景图像和背景图像的灰度值太接近时会导致有些前景图像没有从背景中分离出来,出现图像失真。

实验六:数学形态学及其应用

一.实验目的

1.了解二值形态学的基本运算 2.掌握基本形态学运算的实现 3.了解形态操作的应用 二.实验基本原理

腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换,数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域,给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。

膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。 二值形态学

I(x,y), T(i,j)为 0/1图像

腐蚀:E(x,y)?(I?T)(x,y)?AND?I(x?i,y?j)&T(i,j)?

i,j?0m?I(x?i,y?j)&T(i,j)? 膨胀:D(x,y)?(I?T)(x,y)?iOR,j?0灰度形态学 T(i,j)可取01以外的值 腐蚀: 膨胀:

mE(x,y)?(I?T)(x,y)?min?I(x?i,y?j)?T(i,j)?

0?i,j?m?1D(x,y)?(I?T)(x,y)?max?I(x?i,y?j)?T(i,j)?

0?i,j?m?1 1.腐蚀Erosion:

X?B??x:Bx?x?

B1删两边 B2删右上

图5-1 剥去一层(皮)

2.膨胀Dilation:

X?B=?x:Bx?X?

B1补两边 B2补左下 图5-2 添上一层

(漆)

3.开运算

open :XB?(X?B)?B

4.闭close:X三.实验内容与要求

1) 读出文档中finger.tif 这幅图像,设计程序实现去除图像中的噪声; 2) 设计程序,实现去除图rectangel.tif 中的矩形区域外的噪声,并填充矩形区域内部。

1

B?(X?B)?B

?I=imread('finger.tif'); J=im2bw(I);

se = strel('disk',1); K=imerode(J,se);

subplot(1,2,1),imshow(I),title('原图')

subplot(1,2,2), imshow(K),title('去噪图片')

原图去噪图片

2

A=imread('rectangel.tif'); A=imerode(A,SE);

subplot(1,3,1),imshow(A) title('原始图像')

subplot(1,3,3),imshow(B) title('填充内部') C=imdilate(B,SE);

subplot(1,3,2),imshow(C) title('去除外部')

原始图像去除外部填充内部

四.实验结果分析

阐述自己选用的二值形态学方法原理和效果

原理:简单的腐蚀是消除物体的所有边界点的一种过程,其结果是使剩下的

物体沿其周边比原物体小一个像素的面积。简单的膨胀运算是将与某物体接触的所有背景点合并到该物体中的过程。过程的结果是使物体的面积增大了相应数量的点,如果物体是圆的,它的直径在每次膨胀后将增大两个像素。如果两个物体在某一点的任意方向相隔少于三个像素,它们将在该点连通起来。

腐蚀可以消除图像中小的噪声区域,膨胀可以填补物体中的空洞。对一个图像先进行腐蚀运算然后再膨胀的操作过程称为开运算,它可以消除细小的物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界时不明显的改变其面积。如果对一个图像先膨胀然后再收缩,我们称之为闭运算,它具有填充物体内细小的空洞、连接邻近物体、在不明显改变物体面积的情况下平滑其边界的作用。通常情况下,当有噪声的图像用阈值二值化后,所得到的边界是很不平滑的,物体区域具有一些错判的孔洞,背景区域散布着一些小的噪声物体,连续的开和闭运算可以显著的改善这种情况,这时候需要在连接几次腐蚀迭代之后,再加上相同次数的膨胀,才可以产生所期望的效果。

效果:成功的消除了图像中的噪声点,同时又起到了平滑边缘的作用

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