实验四形态学.docx
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实验四形态学
实验四形态学操作与空间变换
一、实验目的
1.了解膨胀和腐蚀的Matlab实现方法
2.掌握图像膨胀、腐蚀、开启、闭合等形态学操作函数的使用方法
3.了解二进制图像的形态学应用
4.了解空间变换函数及图像匹配方法
二、实验内容
1.图像膨胀
A）对包含矩形对象的二进制图像进行膨胀操作。
BW=zeros（9,10）;
BW（4:
6,4:
7）=1;
imshow（BW,'notruesize'）
se=strel（'square',3）;
BW2=imdilate（BW,se）;
figure,imshow（BW2,'notruesize'）
B）改变上述结构元素类型（如：
line,diamond,disk等），重新进行膨胀操作。
Line:
BW=zeros（9,10）;
BW（4:
6,4:
7）=1;
imshow（BW,'notruesize'）
se=strel（'line',3,3）;
BW2=imdilate（BW,se）;
figure,imshow（BW2,'notruesize'）
C）对图像‘text.png’进行上述操作，观察不同结构元素膨胀的效果。
BW3=imread（'text.png'）;
imshow（BW3）
se2=strel（'line',11,90）;%线型结构元素
BW4=imdilate（BW3,se2）;
figure,imshow（BW4）
2.图像腐蚀
A）对图像‘circbw.tif’进行腐蚀操作。
BW1=imread（'circbw.tif'）;
se=strel（'arbitrary',eye（5））;
BW2=imerode（BW1,se）;
imshow（BW1）
figure,imshow（BW2）
B）对图像‘text.tif’进行腐蚀操作。
BW=imread（'text.tif'）;
se=strel（'line',11,90）;
BW2=imerode（BW3,se）;
imshow（BW）
figure,imshow（BW2）
3.膨胀与腐蚀的综合使用
A）从原始图像‘circbw.tif’中删除电流线,仅保留芯片对象。
方法一：
先腐蚀（imerode），再膨胀（imdilate）；
BW1=imread（'circbw.tif'）;
imshow（BW1）
se=strel（'rectangle',[4030]）;%选择适当大小的矩形结构元素
BW2=imerode（BW1,se）;%先腐蚀,删除较细的直线
figure,imshow（BW2）
BW3=imdilate（BW2,se）;%再膨胀,恢复矩形的大小
figure,imshow（BW3）
方法二：
使用形态开启函数（imopen）。
BW1=imread（'circbw.tif'）;
imshow（BW1）
se=strel（'rectangle',[30,20]）;
BW2=imopen（BW1,se）;%开启操作
figure,imshow（BW2）
B）改变结构元素的大小，重新进行开启操作，观察处理结果。
se=strel（‘rectangle’,[2010]）;
se=strel（‘rectangle’,[5040]）;
C）置结构元素大小为[43],同时观察形态开启（imopen）与闭合（imclose）的效果，总结形态开启与闭合在图像处理中的作用。
I=imread（'circbw.tif'）;
imshow（I）
se=strel（'rectangle',[43]）;
I1=imopen（I,se）;%开启操作
I2=imclose（I,se）;%闭合操作
figure,imshow（I1）
figure,imshow（I2）
4.*高帽与低帽变换
A）读入图像‘pearlite.tif’，分别显示其高帽变换与低帽变换结果，并与原图像比较。
（设se=strel（'disk',5）;）。
I=imread（'pearlite.tif'）;
subplot（221）,imshow（I）
se=strel（'disk',5）;
J=imtophat（I,se）;
subplot（222）,imshow（J）
K=imbothat（I,se）;
subplot（223）,imshow（K）
L=imsubtract（imadd（J,I）,K）;
subplot（224）,imshow（L）
B）要求显示在一个窗口中。
5.图像极值的处理方法
A）对于下图所示的图像矩阵A，利用函数imregionalmax寻找其局部极大值
A=[10101010101010101010;
10131313101011101110;
10131313101010111010;
10131313101011101110;
10101010101010101010;
10111010101818181010;
10101011101818181010;
10101110101818181010;
10111011101010101010;
10101010101011101010];
B=imregionalmax（A）
B=
0000000000
0111001010
0111000100
0111001010
0000000000
0100011100
0001011100
0010011100
0101000000
0000001000
B）利用函数imextendedmax寻找像素值大于其邻域像素值2个单位的局部极大值。
C=imextendedmax（A,2）
C=
0000000000
0111000000
0111000000
0111000000
0000000000
0000011100
0000011100
0000011100
0000000000
0000000000
6.*创建一幅图像,求其距离矩阵。
bw=zeros（5,5）;
bw（2,2）=1;bw（4,4）=1;
D=bwdist（bw）
center1=-10;
center2=-center1;
dist=sqrt（2*（2*center1）^2）;
radius=dist/2*1.4;
lims=[floor（center1-1.2*radius）ceil（center2+1.2*radius）];
[x,y]=meshgrid（lims
（1）:
lims
（2））;
bw1=sqrt（（x-center1）.^2+（y-center2）.^2）<=radius;
bw2=sqrt（（x-center2）.^2+（y-center2）.^2）<=radius;
bw1=sqrt（（x-center1）.^2+（y-center1）.^2）<=radius;
bw=bw1|bw2;
imshow（bw）
D=bwdist（bw）;
figure,imshow（D,[]）
D1=bwdist（~bw）;
figure,imshow（D1,[]）
D=
1.41421.00001.41422.23613.1623
1.000001.00002.00002.2361
1.41421.00001.41421.00001.4142
2.23612.00001.000001.0000
3.16232.23611.41421.00001.4142
7.*使用伪彩色显示标记矩阵。
BW=[00000000;
01100111;
01100011;
01100000;
00011000;
00011000;
00011000;
00000000]
X=bwlabel（BW,4）
RGB=label2rgb（X,@jet,'k'）;
imshow（RGB,'notruesize'）
8.利用选择控制点实现图像匹配。
Matlab图像匹配的步骤：
将标准图像和待匹配图像读入Matlab；指定图像中的控制点对并保存；使用互相关性进一步协调控制点对（可选）；制定所需变换类型并根据控制点对推断变换参数；变换未匹配的图像。
%读入待匹配图像和标准图像
unregistered=imread（'westconcordaerial.png'）;
imshow（unregistered）
orthophoto=imread（'westconcordorthophoto.png'）;
figure,imshow（orthophoto）
%选择图像中对应的控制点
cpselect（unregistered（:
:
1）,orthophoto）
%保存控制点对
input_points
base_points
%使用相关性进一步协调控制点对
input_points_corr=cpcorr（input_points,base_points,unregistered（:
:
1）,orthophoto）;
input_points_corr
%根据控制点对推断空间变换参数
mytform=cp2tform（input_points,base_points,'projective'）;
%变换未匹配的图像
registered=imtransform（unregistered,mytform）;
figure,imshow（registered）
要求做前5个，6-8为选择实验。
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