数字图像开运算Word格式.docx
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这些函数按功能可分为图像显示、图像文件I／O、图像算术运算、几何变换、图像登记、像素值与统计、图像分析、图像增强、线性滤波、线性二元滤波设计、图像去模糊、图像变换、邻域与块处理、灰度与二值图像的形态学运算、结构元素创建与处理、基于边缘的处理、色彩映射表操作、色彩空间变换及图像类型与类型转换
Maflab数字图像处理工具箱函数包括以下几类：
（1）图像显示函数；
（2）图像文件输入、输出函数；
（3）图像几何操作函数；
（4）图像像素值及统计函数；
（5）图像分析函数；
（6）图像增强函数；
（7）线性滤波函数；
（8）二维线性滤波器设计函数；
（9）图像变换函数；
（10）图像邻域及块操作函数；
（11）二值图像操作函数；
（12）基于区域的图像处理函数；
（13）颜色图操作函数；
（14）颜色空间转换函数；
（15）图像类型和类型转换函数。
3.2图像处理概念
图像处理并不仅限于对图像进行增强、复原和编码，还要对同乡进行分析，图像分析旨在对图像进行描述，即用一组数或符号表征图像中目标区的特征、性质和相互间的关系，为模式识别提供基础。
描述一般针对图像或景物中的特定区域或目标。
开运算通常用来消除小对象物，在纤细点处分离物体，平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积。
4.课程设计分析
开运算
虽然腐蚀处理可以将粘连的目标物进行分离，膨胀处理可以将断开的目标物进行接续，但同时都存在一个问题，就是经过腐蚀处理后，目标物的面积小于原有面积，而经过膨胀处理之后，目标物的面积大于原有面积。
开、闭运算就是为了解决这个问题而被提出的。
使用同一个结构元素对图像先腐蚀再进行膨胀的运算称为开运算。
在结构元素B下的开运算定义如下：
开运算通常用来消除小对象物、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。
开运算通常是在需要去除小颗粒噪声，以及断开目标物之间粘连时使用。
其主要作用与腐蚀相似，与腐蚀操作相比，具有可以基本保持目标原有大小不变的优点。
5.仿真
点击桌面上的MATLAB6.5图标进入软件，点击菜单工具栏上的File->
M-file，新建一个文件。
在弹出的工作窗中输入以下程序代码：
（1）图像腐蚀源代码
采用以下结构要素矩阵
10000
01000
SE=00100
00010
00001
I=imread（'
cameraman.tif'
）;
figure,imshow（I）
J=im2bw（I）;
figure,imshow（J）
SE=eye（5）;
BW1=erode（J,SE）;
figure,imshow（BW1）
（2）图像膨胀源代码
11
SE=11
SE=ones（6,2）;
BW1=dilate（J,SE）;
figure,imshow（BW1）
（2）图像开运算源代码
I=imread（'
se=strel（'
ball'
5,5）;
%创建strel结构
I1=imerode（I,se）;
%灰度图像的腐蚀
subplot（131）
imshow（I）,title（'
Original'
）
subplot（132）
imshow（I1）,title（'
Dilated'
I2=imdilate（I,se）;
%灰度图像的膨胀
subplot（133）
imshow（I2）,title（'
Eroded'
6.结果分析
通过理论与编程实践，我完成了这次设计的任务，其运行结果如图所示：
原图像
（1）利用腐蚀源代码得到的图像结果：
（2）利用膨胀源代码得到的图像
（3）原图像经开运算得到的图像
腐蚀图像
被腐蚀的图像膨胀
从以上五幅图可以看出，原始图像中有很多比结构元素矩阵小的细小轮廓，在开始操作时都将原始图像中的细节去掉了，而将其中较大的方形轮廓按照原来的大小显示出来了。
7.结论
7.1工作总结，工作难点
获得的图像可能会因为各种原因而被污染,产生噪声。
常见的图像噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。
噪声并不仅限于人眼所见的失真,有些噪声只针对某些具体的图像处理过程产生。
影响。
图像中的噪声往往和正常信号交织在一起,尤其是乘性噪声,如果处理不当,就会破坏图像本身的细节,如会使线条、边界等变得模糊不清。
7.2创新点，有意义的实现
MATLAB为图像处理提供了一种简单、快捷的方法,大大提高了图像处理的效率,提升了图像处理的效果。
只需掌握基本的编程基础,就可以进行MATLAB程序的编写,并运用到图像处理的各个方面。
Matlab具有强大、高效的矩阵和数组运算功能。
语法规则与一般的高级语言类似,一个稍有编程基础的人能很快熟悉掌握。
语言简洁紧凑,使用灵活,程序书写形式自由。
而且库函数十分丰富,避免了繁杂的子程序编程任务。
向用户提供各种方便的绘图功能。
提供了图像处理工具箱、数字信号处理工具箱、小波工具箱等各种功能强大的工具箱。
集成了各种变换函数,不仅方便了研究人员,而且使源程序简洁明了、易实现。
8.参考文献
[1]张汗灵编著MATLAB在图像处理中的应用/北京:
清华大学出版社,2008
[2]王家文MATLAB6.5图形图像处理国防工业出版社
[3]王晓丹,吴崇明编著基于MATLAB的系统分析与设计西安电子科技大学出版社2000
[4]余成波编著数字图像处理及MATLAB实现重庆大学出版社2003
[5]杨枝灵,王开等编著VisualC++数字图像获取处理及实践应用人民邮电出版社2003
[6]苏彦华等编著VisualC++数字图像识别技术典型案例人民邮电出版社2004
[7]何斌[等]编著VisualC++数字图像处理人民邮电出版社2002
[8]周金萍编著MATLAB6.5图形图像处理与应用实例科学出版社2003TP391.41/0447
[9]清源计算机工作室编著MATLAB6.0高级应用:
图形图像处理机械工业出版社2001TP391.41/
[10]郝文化主编MATLAB图形图像处理应用教程中国水利水电出版社2004
[11]苏金明,王永利编著MATLAB图形图像电子工业出版社2005
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