基于形態(tài)學(xué)運算的星空圖像分割課程設(shè)計報告(附源代碼-資料下載頁
2024-11-08 01:26本頁面
【導(dǎo)讀】且星圖像的背景經(jīng)常是不均勻的，為星圖像的分割造成了極大的困難。蝕是形態(tài)學(xué)的兩個基本運算。1>圖像預(yù)處理：對原始星空圖像進行濾波去噪處理；3>選取自適應(yīng)閾值對形態(tài)學(xué)運算處理后的圖像進行二值化；4>顯示每步處理后的圖像；提高學(xué)生分析問題和解決問題的能力，還能培養(yǎng)一定的科研能力?，F(xiàn)有的圖像分割方法主要分以下。形態(tài)學(xué)是一個廣泛的圖像處理操作過程，它處理圖像是基于形狀的。通過選擇鄰域的大小和形狀，可以構(gòu)造一個在輸入圖像中對特殊形狀敏感的形態(tài)。腐蝕從目標(biāo)邊緣移除像素。在圖像中增加或者移除像素是基于用于處理圖像的結(jié)構(gòu)化參。輸入圖像相應(yīng)像素及其鄰域像素使用一個準(zhǔn)則決定。I1=imnoise;%對I1加入值為的椒鹽噪聲。SE=strel;%創(chuàng)建一個任意形狀的結(jié)構(gòu)元素對象
【正文】 *(miu1miuT)^2+omega2*(miu2miuT)^2。 xigma(mindex)=xigmaB21。 if xigmaB21xigmaB2 finalT=threshold。 xigmaB2=xigmaB21。 end end fT=finalT/255 %閾值歸一化 T=graythresh(I1_gray)%matlab 函數(shù)求閾值 I5=im2bw(I1_gray,T)。 subplot(3,3,9)。imshow(I5)。 title(39。未形態(tài)學(xué)運算自適應(yīng)閾值二值化 39。)。 四、設(shè)計結(jié)果及分析 8 從結(jié)果可以看出進行過形態(tài)學(xué)運算的圖像星星更為明亮，效果更為好一些，而未進行形態(tài)學(xué)運算的圖像星星數(shù)量較少，亮度暗一些，可以得出結(jié)論，經(jīng)過形態(tài)學(xué)運算的圖像更好。 五、總結(jié) : 實驗對 星空圖像進行了 形態(tài)學(xué)運算處理， 它的基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對應(yīng)形狀以達(dá)到對圖像進 行分析和識別的目的。 形態(tài)學(xué)的應(yīng)用可以簡化圖像數(shù)據(jù)，保持它們基本的形狀特性，并除去不相干的結(jié)構(gòu) 。 六、設(shè)計體會 通過本次實驗掌握了形態(tài)學(xué)運算的基本方法， 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對圖像的處理具有直觀上的簡明性和數(shù)學(xué)上的嚴(yán)謹(jǐn)性，在定量描述圖像的形態(tài)特征上具有獨特的優(yōu)勢，為基于形狀細(xì)節(jié)進行圖像處理提供了強有力的手段。建立在集合理論基礎(chǔ)上的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) ,主要通過選擇相應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素采用膨脹、腐蝕、開啟、閉合 4 種基本運算的組合來處理圖像。 9 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用廣泛，有許多實用的算法 ,但在每種算法中結(jié)構(gòu)元素的選取都是一個重要的問題 .腐蝕與膨脹不是相反的運算，即腐蝕后的圖像不能通過膨脹直接恢復(fù)成原來的圖像，膨脹后的圖像也不能通過腐蝕直接恢復(fù) 成原來的圖像。但是可以通過閉合和開啟運算對腐蝕或膨脹后的圖像進行一定的修復(fù)。腐蝕、膨脹操作的結(jié)果受結(jié)構(gòu)元素的影響。 七、參考文獻(xiàn) : [1] 楊杰、黃朝兵 .數(shù)字圖像處理及 MATLAB實現(xiàn) .電子工業(yè)出版社 [2] 自適應(yīng)閾值算法
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