數(shù)字圖像處理及matlab實現(xiàn)(參考版)
2025-05-02 08:22本頁面
【正文】 針對較為復(fù)雜的圖像我們則可以采用區(qū)域分割技術(shù)來實現(xiàn)，針對圖像分割結(jié)果我們則可以通過采用隸屬關(guān)系圖，邊界鏈碼，或線段編碼來存儲。利用為物體指定其像差或找出物體之間（或物體和背景之間）邊界的方法來實現(xiàn)圖像分割；在圖像分割之間進行背景平滑和噪聲消除，常常能改善分割時的性能。采用二值方法確定邊界時，鏈碼的生成不適于對存儲在磁盤上的圖像進行逐行處置。 ? 生成邊界鏈碼時，由于必須在整幅圖像中跟蹤邊界，所叫常常需要對輸入圖像進行隨機存取。這個起始點有 8個鄰接點，其中至少有一個是邊界點。如果僅有一個物體或物體不需要區(qū)分，還可以進一步減少數(shù)據(jù)量。它需要一幅附加的全尺寸的數(shù)字圖像來描述甚至只包含一個小物體的場景。 分水嶺方法和距離變換方法分割相互連接圖像 二進制圖像 距離變換方法 分水嶺方法 物體隸屬關(guān)系圖 ? 在物體隸屬關(guān)系圖中，每個像素的灰度級按其在原始圖像中所對應(yīng)的像素所屬的物體序號進行編碼。如果初始閾值太高，物體一開始便會被合并。這個方法可以解決那些由于物體靠得太近而不能用全局閾值解決的問題。 分水嶺算法 物 體 1 物 體 2? 分水嶺算法不是簡單地將圖像在最佳灰度級進行閾值處理，而是從一個偏低但仍然能正確分割各個物體的閾值開始。這個物體編號可用來識別和跟蹤景物中的物體。在這些情況下，就需要抽取并以更方便的形式存儲各個物體。 ? 原圖 腐蝕 ? 膨脹 開操作 ? 閉操作 分割圖像的結(jié)構(gòu) ? 希望制作一幅新圖像，以顯示物體是如何調(diào)整的，或者用單獨的圖像顯示每個物體。通常孤立物體的最佳邊界太緊貼并不利于后續(xù)測量。它們可通進一系列的消除端點的 3 3運算（導(dǎo)致所有的分支縮短）除去，然后再重建那些留下的分支。 (4) 剪裁 ? 細化和抽骨架過程會在所生成的阿中留下毛刺。 (3) 抽骨架 ? 定義：一個與細化有關(guān)的運算，也稱為中軸變 換 (Medialaxis transform)或焚燒草地 技術(shù) (grassfire technigue)。 ? 腐蝕可編程過程： 第一步：足一個正常的腐蝕。 ? 收縮時會使非常不圓的物體（如啞鈴狀的物體）分解，因此這種技術(shù)存它的局限性。 (1) 收縮 ? 定義： 當腐蝕以一種不觸及單像素物件的方式執(zhí)行時，這個過程稱為收縮。類似地，反復(fù)膨脹將把一幅圖像中的所有物體合并為一個。它具有填充物體內(nèi)細小空洞、連接鄰近物體、在不明顯改變物體面積的情況下平滑其邊界的作用。它具有消除細小物體、在纖細點處分離物體、和平滑較大物體的邊界時又不明顯改變其面積的作用。采用基本的 3 3結(jié)構(gòu)造元素時，一般膨脹簡化為簡單膨脹。使用基本的 3 3結(jié)構(gòu)元素時，一般意義的腐蝕簡化為簡單腐蝕。形態(tài)學(xué)運算的輸出是另一個集合，這個運算可用一個集合論方程來確定。 形態(tài)學(xué)圖像處理 術(shù)語 ? 1. 集合論術(shù)語 (Definition) 形態(tài)學(xué)處理語言中，二值圖像 B和結(jié)構(gòu)元素 S都是定義在二維笛卡兒
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