实验四形态学Word文件下载.docx
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Line:
imshow(BW,notruesize)se=strel(line,3,3);
figure,imshow(BW2,notruesize)C)对图像text.png进行上述操作,观察不同结构元素膨胀的效果。
BW3=imread(text.png);
imshow(BW3)se2=strel(line,11,90);
%线型结构元素BW4=imdilate(BW3,se2);
figure,imshow(BW4)2.图像腐蚀A)对图像circbw.tif进行腐蚀操作。
BW1=imread(circbw.tif);
se=strel(arbitrary,eye(5);
BW2=imerode(BW1,se);
imshow(BW1)figure,imshow(BW2)B)对图像text.tif进行腐蚀操作。
BW=imread(text.tif);
se=strel(line,11,90);
BW2=imerode(BW3,se);
imshow(BW)figure,imshow(BW2)3.膨胀与腐蚀的综合使用A)从原始图像circbw.tif中删除电流线,仅保留芯片对象。
方法一:
先腐蚀(imerode),再膨胀(imdilate);
imshow(BW1)se=strel(rectangle,4030);
%选择适当大小的矩形结构元素BW2=imerode(BW1,se);
%先腐蚀,删除较细的直线figure,imshow(BW2)BW3=imdilate(BW2,se);
%再膨胀,恢复矩形的大小figure,imshow(BW3)方法二:
使用形态开启函数(imopen)。
imshow(BW1)se=strel(rectangle,30,20);
BW2=imopen(BW1,se);
%开启操作figure,imshow(BW2)B)改变结构元素的大小,重新进行开启操作,观察处理结果。
se=strel(rectangle,2010);
se=strel(rectangle,5040);
C)置结构元素大小为43,同时观察形态开启(imopen)与闭合(imclose)的效果,总结形态开启与闭合在图像处理中的作用。
I=imread(circbw.tif);
imshow(I)se=strel(rectangle,43);
I1=imopen(I,se);
%开启操作I2=imclose(I,se);
%闭合操作figure,imshow(I1)figure,imshow(I2)4.*高帽与低帽变换A)读入图像pearlite.tif,分别显示其高帽变换与低帽变换结果,并与原图像比较。
(设se=strel(disk,5);
)。
I=imread(pearlite.tif);
subplot(221),imshow(I)se=strel(disk,5);
J=imtophat(I,se);
subplot(222),imshow(J)K=imbothat(I,se);
subplot(223),imshow(K)L=imsubtract(imadd(J,I),K);
subplot(224),imshow(L)B)要求显示在一个窗口中。
5.图像极值的处理方法A)对于下图所示的图像矩阵A,利用函数imregionalmax寻找其局部极大值A=10101010101010101010;
10131313101011101110;
10131313101010111010;
10101010101010101010;
10111010101818181010;
10101011101818181010;
10101110101818181010;
10111011101010101010;
10101010101011101010;
B=imregionalmax(A)B=0000000000011100101001110001000111001010000000000001000111000001011100001001110001010000000000001000B)利用函数imextendedmax寻找像素值大于其邻域像素值2个单位的局部极大值。
C=imextendedmax(A,2)C=00000000000111000000011100000001110000000000000000000001110000000111000000011100000000000000000000006.*创建一幅图像,求其距离矩阵。
bw=zeros(5,5);
bw(2,2)=1;
bw(4,4)=1;
D=bwdist(bw)center1=-10;
center2=-center1;
dist=sqrt(2*(2*center1)2);
radius=dist/2*1.4;
lims=floor(center1-1.2*radius)ceil(center2+1.2*radius);
x,y=meshgrid(lims
(1):
lims
(2);
bw1=sqrt(x-center1).2+(y-center2).2)=radius;
bw2=sqrt(x-center2).2+(y-center2).2)=radius;
bw1=sqrt(x-center1).2+(y-center1).2)=radius;
bw=bw1|bw2;
imshow(bw)D=bwdist(bw);
figure,imshow(D,)D1=bwdist(bw);
figure,imshow(D1,)D=1.41421.00001.41422.23613.16231.000001.00002.00002.23611.41421.00001.41421.00001.41422.23612.00001.000001.00003.16232.23611.41421.00001.41427.*使用伪彩色显示标记矩阵。
BW=00000000;
01100111;
01100011;
01100000;
00011000;
00000000X=bwlabel(BW,4)RGB=label2rgb(X,jet,k);
imshow(RGB,notruesize)8.利用选择控制点实现图像匹配。
Matlab图像匹配的步骤:
将标准图像和待匹配图像读入Matlab;
指定图像中的控制点对并保存;
使用互相关性进一步协调控制点对(可选);
制定所需变换类型并根据控制点对推断变换参数;
变换未匹配的图像。
%读入待匹配图像和标准图像unregistered=imread(westconcordaerial.png);
imshow(unregistered)orthophoto=imread(westconcordorthophoto.png);
figure,imshow(orthophoto)%选择图像中对应的控制点cpselect(unregistered(:
:
1),orthophoto)%保存控制点对input_pointsbase_points%使用相关性进一步协调控制点对input_points_corr=cpcorr(input_points,base_points,unregistered(:
1),orthophoto);
input_points_corr%根据控制点对推断空间变换参数mytform=cp2tform(input_points,base_points,projective);
%变换未匹配的图像registered=imtransform(unregistered,mytform);
figure,imshow(registered)要求做前5个,6-8为选择实验。
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- 实验 形态学