2014年2月28日 extendmin()和extendmax()函数实战_imextendedmax()matble-优快云博客

再谈extendedmax()函数

可以使用MATLAB图形处理工具箱中的函数来确定图像的高亮度区域和低亮度区域。

imregionalmax函数和imregionalmin函数确定所有的极大值和极小值
imextendedmax函数和imextendedmin函数确定大于某阈值的极大值和小于某阈值的极小值

这些函数报灰度图像作为输入参数，而把二值图像作为输出参数。在输出的二值图像中，局部极大值和局部极小值设为1，其他值设为0.

imextendedmax函数和imextendedmin函数，以imextendedmax为例，是首先将输入的阈值减去再用imregionalmax来做操作的。
所以都是为了确定极大值和极小值。

使用extendedmax()函数，输入一个矩阵如图：

A=[ 11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11;
]

赋值处理后：

A =

11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11
11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 11 11
11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 11 11
11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 11 11
11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 11 11
11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 11 11
11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 11 11
11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 11 11
11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 11 11
11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 11 11
11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 11 11
11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11

采用：B=imextendedmax(A,2);

B =

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

采用：C=imextendedmin(A,2);

C =

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

图片减去背景的一种方法探究：

著名的大米图像减去背景：

原图像

I =imread('rice.png');%读取图像
imshow(I);
background = imopen(I,strel('disk',20));%使用形态学图像开运算，将会删除那些不完全包括在半径为15的元盘中的图像
figure,imshow(background);

I2=imsubtract(I,background);

我做的图像

注意分析我所要的图像和上述算法的不同之处：

I =imread('ceshi1.jpg');
imshow(I);
background = imclose(I,strel('disk',20));%此处我将上面程序中的开操作改成了关操作
figure,imshow(background);
I2=imsubtract(background,I);%此处我用背景减去了原图像
figure,imshow(256-I2);%此为图像的取反操作，因为此RGB图像的最大值为256