图像形态学处理——灰度Top-Hat操作（Matlab）

最新推荐文章于 2024-05-29 12:26:15 发布

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#图像形态学处理 #Top-Hat

本文介绍了一种基于MATLAB的灰度图像处理方法，使用Top-Hat变换去除图像背景并突出细节，随后通过Otsu算法实现图像的自动二值化分割。该过程涉及结构元素的创建、图像的开运算、灰度图像增强及阈值计算。

clc;
clear all;
close all;
%Top-Hat测试图像
I=im2double(imread('D:\Gray Files\9-40.tif'));
    
%=========================灰度Top-Hat操作==================================        
%半径为40的磁盘（disk）结构元素 
r=40;
B=ones(2*r-1,2*r-1);
%将距离大于40的点置零
for i=1:2*r-1
    for j=1:2*r-1
        d=sqrt((i-r)^2+(j-r)^2);
        if d>r
            B(i,j)=0;
        end
    end
end
n=2*r-1;
ind=find(B==0);
n_l=r-1;
I_pad=padarray(I,[n_l,n_l],'symmetric');
[M,N]=size(I);

%-------------------------------灰度开操作---------------------------------
J_Opening=zeros(M,N);
%腐蚀操作
J_Erosion=zeros(M,N);
for i=1:M
    for j=1:N
        %获得图像子块区域
        Block=I_pad(i:i+2*n_l,j:j+2*n_l);
        C=Block.*B;
        %删除0值，保留4连通数值
        C=C(:);
        C(ind)=[];
        J_Erosion(i,j)=min(C);
    end
end
%对腐蚀图像进行扩展
J_Erosion_pad=padarray(J_Erosion,[n_l,n_l],'symmetric');
%膨胀图像
for i=1:M
    for j=1:N
        %获得图像子块区域
        Block=J_Erosion_pad(i:i+2*n_l,j:j+2*n_l);
        C=Block.*B;
        %删除0值