11、数字形态学:从二值图像到灰度图像的处理

数字形态学:从二值图像到灰度图像的处理

1. 区域填充

区域填充是数字图像处理中的一个重要操作,可使用条件膨胀来实现。以下是区域填充的具体步骤:
- 确定待填充区域边界 :如图3.21(a)所示,这是待填充区域的边界。
- 选择结构元素 :如图3.21(b)所示,使用特定的结构元素。
- 确定种子像素 :如图3.21(c)所示,选择一个种子像素作为起始点,开始迭代过程。

以下是实现区域填充的MAX程序:

// Fill a region with 1 pixels - Conditional Dilation
pixel p;
int i,j;
image a, b, c, d;
begin
    do a << “$1“;
    message “FILL: Enter the coordinates of the seed pixel “;
    do i << ““;
    do j << ““;
    p := [i, j];
    // SEED pixel.
    b := {[3,3], [1,1], “010111010“};
    c := !a + p;
    a := ~a;
    loop
        d := (c ++ b) * a;
        exit when d=c;
        c := d;
    end;
    do c + ~a >> “$2“;
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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