表示与描述
背景知识
单元数组与结构
单元数组:



结构:

简单说明:

本章中使用的一些其他MATLAB和IPT函数
imfill:
对于二值图像:
gB = imfill(fB, locations, conn);
在输入二值图像fB的背景像素上从参数locations指定的点开始,执行填充操作(即将背景像素值设为1)。
使用语法gB = imfill(fB, conn, 'holes');可填充用输入二值图像中的孔洞。
灰度图像:
g = imfill(fI, conn, 'holes');
将填充输入灰度图像fI的孔洞。在这种情况中,孔洞是指较亮像素保卫的暗像素区域,参数conn如上所述。
find:
函数find 可以和bwlabel一起使用,还会构成某个指定对象的像素的坐标向量。
[r, c] = find(g == 2);
sortrows:
本章中,区域或者边界的二维坐标被组织成np*2数组的形式,其中每行是一个(x,y)坐标对,np是区域或边界中的点的数目,某些情况下,有必要对数组进行排序。为此,可以使用函数sortrows
z = sortrows(s);
该函数按升序对数组s的行进行排序。参量s必须是矩阵或者列向量。
unique:
若想对数组s的行排序,又要去除重复行,则可使用函数unique,其语法:
[z, m, n] = unique(S, 'rows');
circshift:
通常,有必要对数组行进行向上,向下或者侧移指定位置数的移位操作,为此我们使用函数circshift:
z = circshift(S, [ud lr])

一些基本的M函数
函数boundaries
B = boundaries(f, conn,

本文档介绍了数字图像处理中的表示与描述方法,包括单元数组与结构的基础知识,链码、多边形近似、标记、边界片段和骨骼等表示技术。详细阐述了MATLAB和IPT函数在图像处理中的应用,如imfill、find、sortrows、unique和circshift等,并展示了不同边界处理的效果,如最小周长多边形近似和骨骼提取。
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