数字图像处理-图像的形态学处理（2）

1 实验一

1.1 实验题目

       读入一幅图像，用函数 bwmorph 进行图像的细化和提取骨架操作，并输出显示其结果。

1.2 程序源代码

clc;
close all;
clear all;
I = imread('xihua.jpg');
I=rgb2gray(I);%图像灰度化
figure;imshow(I)
title('原始图像','FontSize',14)
%骨架化二值图像：为了使原始图像适合于骨架化，对图像进行反转，以使对象变亮而背景变暗。 然后，将结果图像二值化。
Icomplement = imcomplement(I);
BW = imbinarize(Icomplement);
figure;imshow(BW)
title('二值图像','FontSize',14)
%骨架提取
bw_skel=bwmorph(BW,'skel',Inf); %二值图像的骨架化
figure;imshow(bw_skel)
title('骨架提取图像','FontSize',14)
%细化
result2 = bwmorph(BW,'thin',Inf);
figure;
imshow(result2)
title('细化后的图像','FontSize',14)

1.3 运行结果

2 实验二

2.1 实验题目

       使用顶帽变换对图像纠正阴影，并进行图像分割。

2.2 程序源代码

% 使用顶帽变换
clc
clear
f=imread('yinying.jpg');
subplot(221),imshow(f);
title('原始图像');
se=strel('disk',20);%产生结构元素
%顶帽变换是指原始图像减去其开运算的图像
%而开运算可用于补偿不均匀的背景亮度，所以用一个大的结构元素做开运算后
%然后用原图像减去这个开运算，就得到了背景均衡的图像，这也叫做是图像的顶帽运算
f1=imtophat(f,se);%使用顶帽变换
subplot(222),imshow(f1);
title('使用顶帽变换后的图像');
%图像分割(二值分割)
thresh = graythresh(f1);%自动确定二值化阈值
f2 = im2bw(f1,thresh);%对图像二值化
subplot(223),imshow(f2);
title('进行图像分割后的结果');

2.3 运行结果