matlab数字图像处理膨胀和腐蚀.doc
图像分析MATLAB实现的图像的基本操作5 实现图像的膨胀腐蚀闭运算 实现图像的边缘和骨架提取
生作业科目：数字图像分析与理解学号：姓名：时间：通过matlab对图像的一些基本操作如下：g5=imread('timg(5).jpg');R_data =g5(:,:,1);G_data =g5(:,:,2);B_data =g5(:,:,3);%imshow(RGB_data);[ROW,COL, DIM] = size(g5);Y_data = zeros(ROW,COL);Cb_data = zeros(ROW,COL);Cr_data = zeros(ROW,COL);Gray_data = g5;for r = 1:ROWfor c = 1:COLY_data(r, c) = 0.299*R_data(r, c) + 0.587*G_data(r, c) +0.114*B_data(r, c);Cb_data(r, c) = -0.172*R_data(r, c) - 0.339*G_data(r, c) +0.511*B_data(r, c) + 128;Cr_data(r, c) = 0.511*R_data(r, c) - 0.428*G_data(r, c) -0.083*B_data(r, c) + 128;endendGray_data(:,:,1)=Y_data;Gray_data(:,:,2)=Y_data;Gray_data(:,:,3)=Y_data;%Median Filterimgn = imnoise(Gray_data,'salt & pepper',0.02);Median_Img = Gray_data;for r = 2:ROW-1for c = 2:COL-1median3x3 =[imgn(r-1,c-1) imgn(r-1,c) imgn(r-1,c+1)imgn(r,c-1) imgn(r,c) imgn(r,c+1)imgn(r+1,c-1) imgn(r+1,c) imgn(r+1,c+1)];sort1 = sort(median3x3, 2, 'descend');sort2 = sort([sort1(1), sort1(4), sort1(7)], 'descend');sort3 = sort([sort1(2), sort1(5), sort1(8)], 'descend');sort4 = sort([sort1(3), sort1(6), sort1(9)], 'descend');mid_num = sort([sort2(3), sort3(2), sort4(1)], 'descend');Median_Img(r,c) = mid_num(2);endendMedian_Img = double(Median_Img);Sobel_Threshold = 150;Sobel_Img = zeros(ROW,COL);for r = 2:ROW-1for c = 2:COL-1Sobel_x = Median_Img(r-1,c+1) + 2*Median_Img(r,c+1) +Median_Img(r+1,c+1) - Median_Img(r-1,c-1) - 2*Median_Img(r,c-1) -Median_Img(r+1,c-1);Sobel_y = Median_Img(r-1,c-1) + 2*Median_Img(r-1,c) +Median_Img(r-1,c+1) - Median_Img(r+1,c-1) - 2*Median_Img(r+1,c) -Median_Img(r+1,c+1);Sobel_Num = abs(Sobel_x) + abs(Sobel_y);%Sobel_Num = sqrt(Sobel_x^2 + Sobel_y^2);if(Sobel_Num > Sobel_Threshold)Sobel_Img(r,c)=255;elseSobel_Img(r,c)=0;endendend%DilationDilation_img = zeros(ROW,COL);for r = 2:ROW-1for c = 2:COL-1or1 = bitor(Sobel_Img(r-1, c-1), bitor(Sobel_Img(r-1, c),Sobel_Img(r-1, c+1)));or2 = bitor(Sobel_Img(r, c-1), bitor(Sobel_Img(r, c), Sobel_Img(r, c+1)));or3 = bitor(Sobel_Img(r+1, c-1), bitor(Sobel_Img(r+1, c),Sobel_Img(r+1, c+1)));Dilation_img(r, c) = bitor(or1, bitor(or2, or3));endend%ErosionErosion_img = zeros(ROW,COL);for r = 2:ROW-1for c = 2:COL-1and1 = bitand(Dilation_img(r-1, c-1), bitand(Dilation_img(r-1, c), Dilation_img(r-1, c+1)));and2 = bitand(Dilation_img(r, c-1), bitand(Dilation_img(r, c), Dilation_img(r, c+1)));and3 = bitand(Dilation_img(r+1, c-1), bitand(Dilation_img(r+1, c), Dilation_img(r+1, c+1)));Erosion_img(r, c) = bitand(and1, bitand(and2, and3));endend%开闭运算g6=imread('timg(6).jpg');i1=rgb2gray(g6); %转灰度图像i2=im2bw(i1); %二值化搜索i3 = bwmorph(i2,'open'); %开运算i4 = bwmorph(i2,'close'); %闭运算%边缘提取i=imread('1.jpg');i=im2double(i);ihd=rgb2gray(i);[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ihd);ixc=wdencmp('gbl',ihd,'sym4',2,thr,sorh,keepapp);k2=medfilt2(ixc,[7 7]);isuo=imresize(k2,0.25,'bicubic');%sobert、robert和prewitt算子检测图像边缘esobel=edge(isuo,'sobel');erob=edge(isuo,'roberts');eprew=edge(isuo,'prewitt');subplot(2,2,1);imshow(isuo);title('前期处理图像');subplot(2,2,2);imshow(esobel);title('sobel算子提取');subplot(2,2,3);imshow(erob);title('roberts算子提取');subplot(2,2,4);imshow(eprew);title('prewitt算子提取');%骨架提取I2=imread('2.jpg'); %读取当前路径下的图片subplot(2,2,1),imshow(I2);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on;I1=im2bw(I2);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('二值图像');axis([50,250,50,200]);axis on;I2=bwmorph(I1,'skel',1);subplot(2,2,3),imshow(I2);title('1次骨架提取');axis([50,250,50,200]);axis on ;I3=bwmorph(I1,'skel',2);subplot(2,2,4),imshow(I3);title('2次骨架提取');axis([50,250,50,200]);axis on ;figure;subplot(221);imshow(Gray_data);title('原图'); subplot(222);imshow(imgn);title('含噪声图');subplot(223);imshow(Dilation_img);title('膨胀图'); subplot(224);imshow(Erosion_img);title('腐蚀图');figure;subplot(221);imshow(i1);title('原图');subplot(222);imshow(i2);title('二值图');subplot(223);imshow(i3);title('开运算图');subplot(224);imshow(i4);title('闭运算图');。
《图像处理》实验8：二值图像膨胀、腐蚀
二值图像膨胀、 二值图像膨胀、腐蚀实验步骤
BYTE* TempData=new BYTE[linebytes*infoheader->biHeight]; memset(TempData,0,linebytes*infoh eader->biHeight); //开辟临时空间，存放数据 开辟临时空间， 开辟临时空间
实验八 二值图像膨胀、 二值图像膨胀、腐蚀
矿大信电学院 蔡利梅
一、实验目的
掌握二值图像膨胀、 掌握二值图像膨胀、腐蚀的基本方法 编程实现膨胀、 编程实现膨胀、腐蚀
二、实验原理
膨胀 腐蚀
二值图像膨胀、 二值图像膨胀、腐蚀实验步骤
打开应用程序Clm 打开应用程序 修改程序菜单 添加“二值图像处理”下拉菜单， 添加“二值图像处理”下拉菜单，并添加下 一级子菜单“膨胀” 一级子菜单“膨胀”，ID：ID_DILATION， ： ， 添加子菜单“腐蚀” 添加子菜单“腐蚀”，ID：ID_EROSION ： 创建菜单项“膨胀” 腐蚀” 创建菜单项“膨胀” 、“腐蚀”的消息响 应函数OnDilation() 、OnErosion()。（基 。（基 应函数 。（ 于CClmDoc类） 类
二值图像膨胀、 二值图像膨胀、腐蚀实验步骤
switch(nbtype) { case 0: nbw=1; nbh=3; break; case 1: nbw=3; nbh=1; break; case 2: nbw=3; nbh=3; break; case 3: nbw=5; nbh=5; break; }
二值图像膨胀、 二值图像膨胀、腐蚀实验步骤
BYTE* TempData=new BYTE[linebytes*infoheader->biHeight]; memset(TempData,255,linebytes*infohe ader->biHeight); //开辟临时空间，存放数据 开辟临时空间， 开辟临时空间
matlab腐蚀运算
matlab腐蚀运算什么是腐蚀运算？腐蚀运算是图像处理中常用的一种形态学图像处理算法。
它用于去除图像中的噪点和细小的不连续区域，并可以缩小或改变图像中的物体形状。
腐蚀运算是一种局部的、基于形态学的图像处理操作，其基本思想是通过对图像进行逐像素的扫描来改变像素的值。
对于输入图像中的每个像素，通过与一个预先定义的结构元素进行比较，并将输出像素置为与邻域内像素的最小值。
这个结构元素可以是任意形状的二值图像。
腐蚀运算的目的是缩小或消除图像中明亮区域的边缘，并将它们腐蚀为更小的或更简单的形状。
腐蚀运算在图像的预处理过程中经常用于去除噪点和细小的不连续区域，以便更好地进行后续分析和处理。
如何进行腐蚀运算？在MATLAB中，可以使用imerode函数来实现腐蚀运算。
imerode函数的基本语法如下：outputImage = imerode(inputImage, structuringElement);其中，inputImage表示要进行腐蚀运算的输入图像，structuringElement 是一个预先定义的结构元素。
MATLAB提供了多种预先定义的结构元素形状，包括线形、圆形、方形等。
可以根据具体的应用需求选择合适的结构元素形状。
为了更好地理解腐蚀运算的原理，请考虑以下示例。
假设我们有一幅二值图像，其中包含了一些噪点，我们希望去除这些噪点，使得图像中的对象更加清晰明确。
首先，我们需要将输入图像转换为二值图像，可以使用im2bw函数来实现。
假设我们将输入图像存储在变量inputImage中，可以使用以下代码将其转换为二值图像：binaryImage = im2bw(inputImage);然后，我们定义一个结构元素，可以选择圆形结构元素，具体代码如下：structuringElement = strel('disk', radius);其中，radius是圆形结构元素的半径。
通过调整radius的值，可以控制腐蚀运算的程度。
腐蚀膨胀算法详细解释
形态学运算中腐蚀，膨胀，开运算和闭运算(针对二值图而言)6.1腐蚀腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。
可以用来消除小且无意义的物体。
腐蚀的算法：用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作如果都为1,结果图像的该像素为1。
否则为0。
结果：使二值图像减小一圈把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我们记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。
用公式表示为:E(X)={alBa C X}=X©B,如图6.8所示。
图6.8腐蚀的示意图图6.8中X是被处理的对象，B是结构元素。
不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a，Ba包含于X,所以X被B腐蚀的结果就是那个阴影部分。
阴影部分在X的范围之内，且比X小，就象X被剥掉了一层似的，这就是为什么叫腐蚀的原因。
值得注意的是，上面的B是对称的，即B的对称集Bv=B，所以X被B腐蚀的结果和X被Bv腐蚀的结果是一样的。
如果B不是对称的，让我们看看图6.9,就会发现X被B腐蚀的结果和X被Bv腐蚀的结果不同。
y图6.9结构元素非对称时，腐蚀的结果不同图6.8和图6.9都是示意图，让我们来看看实际上是怎样进行腐蚀运算的。
在图6.10中，左边是被处理的图象X （二值图象，我们针对的是黑点），中间是结构元素B ，那个标有origin 的点是中心点，即当前处理元素的位置，我们在介绍模板操作时也有过类似的概念。
腐蚀的方法是，拿B 的中心点和X 上的点一个一个地对比，如果B 上的所有点都在X 的范围内，则该点保留，否则将该点去掉；右边是腐蚀后的结果。
可以看出，它仍在原来X 的范围内，且比X 包含的点要少，就象X 被腐蚀掉了一层。
o Q Q Q o & QO Qo Q o O oooo o o o o o 0- 0 O 0 o o •• • ■ Oo o oo o o 0 o o o o o 0 0 o o o ••o o o oo o o o ■ ■ o o 0 0 o o o ••o 0 0 oo o o 0 ■ • ♦ o QQ Q ■0 0 & o Q Q Q 0 0 * * 0 0 0 O 0 0 • ♦ ♦■ 0 Q Q ◎ 00o o ■ •0 0 o O ■ ■ ■ ■ *« O Q Qo o■ ■ ■ ■ Q Q c- O■ * ■ o GO O O O o o •o o ■ •• ■ o o o o O oO ■ ■ ■o 0o O O o O ♦<Q 0■••■ o a o o O o O o o 0 0 o 0oO o oooo\>o0 00o o o o 0 0 0'originFEX e 6图6.10腐蚀运算 图6.11为原图，图6.12为腐蚀后的结果图，能够很明显地看出腐蚀的效果。
matlab腐蚀膨胀分割
matlab腐蚀膨胀分割英文回答：Erosion and dilation are two fundamental operations in image segmentation using MATLAB. These operations are used to remove noise and enhance the features of the image.Erosion is a morphological operation that shrinks the boundaries of objects in an image. It is achieved by convolving the image with a structuring element, which is usually a small binary matrix. The structuring element acts as a filter that scans the image and removes pixels that do not meet certain criteria. This process helps in removing small details and smoothing the image.For example, let's say we have an image of a handwritten digit with some noise. By applying erosion, we can remove the noise and make the digit appear clearer. The structuring element could be a small square matrix with all ones. The erosion operation will scan the image and removepixels that do not have all neighboring pixels as ones. This will effectively shrink the boundaries of the digit and remove any noisy pixels.Dilation, on the other hand, is a morphological operation that expands the boundaries of objects in an image. It is achieved by convolving the image with a structuring element that defines the shape and size of the dilation. Dilation is useful for filling in gaps andjoining broken parts of objects.For example, let's consider an image of a circle with a gap in it. By applying dilation with a circular structuring element, we can fill in the gap and make the circle complete. The dilation operation will scan the image and add pixels to the boundaries of objects that meet certain criteria defined by the structuring element.In MATLAB, erosion and dilation operations can be performed using the `imerode` and `imdilate` functions, respectively. These functions take the input image and the structuring element as arguments and return the eroded ordilated image.To illustrate this, let's say we have a binary image of a letter 'A' with some noise. We can use erosion to remove the noise and then use dilation to enhance the features of the letter. Here's the MATLAB code:matlab.% Read the image.image = imread('letter_A.png');% Define the structuring element.se = strel('square', 3);% Perform erosion.eroded_image = imerode(image, se);% Perform dilation.dilated_image = imdilate(eroded_image, se);% Display the results.subplot(1, 3, 1), imshow(image), title('OriginalImage');subplot(1, 3, 2), imshow(eroded_image), title('Eroded Image');subplot(1, 3, 3), imshow(dilated_image), title('Dilated Image');This code will display the original image, the eroded image, and the dilated image side by side for comparison. By visually inspecting the images, we can see the effects of erosion and dilation on the segmentation of the letter 'A'.中文回答：腐蚀和膨胀是使用MATLAB进行图像分割的两种基本操作。
matlab中有关膨胀与腐蚀的解释
腐蚀与膨胀的基本原理1。
图像形态学处理的概念数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量,比如边界、骨架以及凸壳,还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等。
图像形态学处理中我们感兴趣的主要是二值图像。
在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述，二值图像的各个分量是Z2的元素.假定二值图像A和形态学处理的结构元素B是定义在笛卡儿网格上的集合，网格中值为1的点是集合的元素，当结构元素的原点移到点（x,y)时，记为Sxy，为简单起见,结构元素为3x3,且全都为1，在这种限制下,决定输出结果的是逻辑运算。
2。
膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀这两种操作是形态学处理的基础，许多形态学算法都是以这两种运算为基础的。
①膨胀是以得到B的相对与它自身原点的映像并且由z对映像进行移位为基础的。
A被B膨胀是所有位移z的集合，这样，和A至少有一个元素是重叠的。
我们可以把上式改写为：结构元素B可以看作一个卷积模板，区别在于膨胀是以集合运算为基础的，卷积是以算术运算为基础的,但两者的处理过程是相似的.⑴用结构元素B，扫描图像A的每一个像素⑵用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作⑶如果都为0，结果图像的该像素为0。
否则为1②腐蚀对Z中的集合A和B，B对A进行腐蚀的整个过程如下：⑴用结构元素B，扫描图像A的每一个像素⑵用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作⑶如果都为1，结果图像的该像素为1。
否则为0腐蚀处理的结果是使原来的二值图像减小一圈。
3.击中（匹配）或击不中变换假设集合A是由3个子集X，Y和Z组成的集合，击中（匹配)的目的是要在A中找到X的位置,我们设X被包围在一个小窗口W中，与W有关的X的局部背景定义为集合的差（W－X），则X在A内能得到精确拟合位置集合是由X对A的腐蚀后由（W－X）对A的补集Ac腐蚀的交集，这个交集就是我们要找的位置，我们用集合B来表示由X和X的背景构成的集合,我们可以令B ＝（B1，B2），这里B1＝X，B2＝（W－X)，则在A中对B进行匹配可以表示为:A⊙B我们称为形态学上的击中或击不中变换。
计算机视觉实验报告-对图像进行腐蚀和膨胀
1实验目的选取一张自己的生活照，实现：任选两种结构对图像进行腐蚀和膨胀。
边缘检测（分别使用Prewitt，两种大小的Sobel算子，不同参数的Canny算子，LoG算子），并对比各个算子实现差异及不同参数条件下的实验效果。
2实验过程2.1图像腐蚀和膨胀实验图片所用代码import cv2import numpy as npdef threshold(image, threshold):out = image.copy()out[out < threshold] = 0out[out > threshold] = 1out = out.astype(np.uint8)return out# 1. 读取图像文件image = cv2.imread('img/in.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 2. 缩放图像print('Shape: {}'.format(image.shape))image = cv2.resize(image, (256, 256), cv2.INTER_LINEAR)print('Shape: {}'.format(image.shape))# 3. 均一阈值分割binary = threshold(image, threshold=200)# 4. 腐蚀kernel_size = 5erode = cv2.erode(binary, kernel=np.ones((kernel_size, kernel_size)))# 5. 膨胀dilate = cv2.dilate(binary, kernel=np.ones((kernel_size, kernel_size)))# 6. 显示图像cv2.imshow('Image', image)cv2.imshow('Binary', binary * 255)cv2.imshow('Erode', erode * 255)cv2.imshow('Dilate', dilate * 255) cv2.waitKey(0)实验效果Kernel=5Kernel=25代码分析及现象腐蚀，消除连通的边界，使边界向内收缩。
matlab数字图像处理-膨胀和腐蚀
基于Matlab的腐蚀和膨胀的边缘检测一、实验目的:掌握运用Matlab软件对灰度与二值图像的膨胀与腐蚀的处理方法。
二、实验环境（软件条件）：Windws2000/XP MATLAB 7.x三、实验内容:1、图像膨胀的Matlab实现①实验原理:膨胀:给图像中的对象边界添加像素。
在操作中，输出图像中所有给定像素的状态都是通过对输入图像的相应像素及邻域使用一定的规则进行确定。
在膨胀操作时,输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最大值。
在二进制图像中,如果任何像素值为1，那么对应的输出像素值为1。
可以使用imdilate函数进行图像膨胀,imdilate函数需要两个基本输入参数,即待处理的输入图像和结构元素对象。
结构元素对象可以是strel函数返回的对象，也可以是一个自己定义的表示结构元素邻域的二进制矩阵。
此外,imdilate还可以接受两个可选参数：PADOPT（padopt) ——影响输出图片的大小、PACKOPT （packopt).——说明输入图像是否为打包的二值图像(二进制图像)。
②实验步骤:A、首先创建一个包含矩形对象的二值图像矩阵。
R=zeros（9，10）;R(4：6,4:7) =1R =0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 1 1 1 1 0 0 00 0 0 1 1 1 1 0 0 00 0 0 1 1 1 1 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0B、使用一个3×3的正方形结构元素对象对创建的图像进行膨胀。
C=strel('square',3）C =Flat STREL object containing 9 neighbors. Neighborhood:1 1 11 1 11 1 1C、将图像R和结构元素C传递给imdilate函数。
matlab 的腐蚀与膨胀结构元素
文章内容：一、腐蚀与膨胀的定义和作用在图像处理和计算机视觉中，腐蚀和膨胀是常用的图像形态学处理操作，用于图像的边缘检测、特征提取等。
腐蚀是一种图像变换操作，通过对图像中每个像素的局部邻域应用结构元素来改变原始图像，使得图像中的物体缩小或者断开。
腐蚀操作通常用于消除图像中的小型噪声、分割图像中的物体等。
相反，膨胀则是通过对图像中每个像素的局部邻域应用结构元素来扩张原始图像，使得图像中的物体增大或连接。
膨胀操作通常用于填充图像中的孔洞、连接断开的物体等。
二、matlab 中腐蚀与膨胀的实现在matlab中，我们可以使用imerode函数来实现腐蚀操作，使用imdilate函数来实现膨胀操作。
这两个函数都需要指定一个结构元素作为参数，该结构元素通常是一个二值矩阵，用于描述要应用于图像的变换。
在实现腐蚀和膨胀操作时，我们可以通过调整结构元素的形状和大小，来达到不同的效果。
使用一个较小的正方形结构元素可以对图像进行细化处理，而使用一个较大的圆形结构元素可以对图像进行填充处理。
三、结构元素的选择和影响在进行腐蚀和膨胀操作时，结构元素的选择对最终的处理效果有很大的影响。
对于不同形状和大小的结构元素，它们在图像上的操作效果也会有所不同。
当我们想要消除图像中的小噪点时，可以选择一个较小的结构元素来进行腐蚀操作；当我们想要填充图像中的孔洞时，可以选择一个较大的结构元素来进行膨胀操作。
在实际应用中，我们可以通过试验不同的结构元素来找到最适合的处理效果。
四、个人观点和理解在我看来，腐蚀和膨胀操作是图像处理中非常实用且重要的一部分。
通过合理选择结构元素和调整参数，我们可以对图像进行精细化的操作，从而达到我们想要的效果。
腐蚀和膨胀操作也可以结合使用，来实现更复杂的图像处理需求。
在实际应用中，我发现腐蚀和膨胀操作在物体识别、图像分割等领域有着很好的效果，可以有效提高图像处理的准确性和鲁棒性。
总结：通过本文的介绍，我们了解了腐蚀和膨胀在图像处理中的基本原理和实现方法。
MATLAB数字图像的腐蚀、填充、细化与粗化
《数字图像处理》实验报告姓名学号专业电子科学与工程学院实验 5一、实验目的本次实验的处理对象是二值图像，关于二值图像的处理运算主要包括腐蚀和膨胀。
它们是其他处理过程的主要运算环节。
开闭操作通过腐蚀和膨胀的不同顺序组合，能够使图像平滑，开闭操作再组合能够成噪声滤波器。
形态学中的击中击不中变换也应用了腐蚀的运算，用于判断图像中能否找到目标结构，这在图像细化中也得到了应用。
本次实验主要实现：1．图像的边缘提取；2．在边缘提取的基础上实现区域填充；3．在区域填充的基础上实现图像细化；4．在图像细化的基础上实现图像粗化。
在Matlab软件的自带函数库中其实本身就包含有以上处理过程的函数，为了深入理解每种处理过程的原理，本次实验所有运算都自行编写实现。
二、核心代码及运行后截图主函数：%% 读取图像clear;clc;I = imread('');I = im2bw(I); % 转换为二值图像[m,n] = size(I);%% 边界提取f = im2bw([0,1,0;1,1,1;0,1,0]); % 腐蚀用的结构元素F = fs(I,f);BW = im2bw(I-F); % 用原图减去腐蚀获得边缘figure;imshow(I);title('原图');figure;imshow(F);title('腐蚀图像');figure;imshow(BW);title('边界');在上面的运行效果图上看来，由于原图选择的原因，周围一圈白线有一定宽度但不足够粗，大概只有2~3个像素宽度而腐蚀用元素大小为3×3，这导致腐蚀后图像留下的白线看起来残缺不全，用原图减去腐蚀后得到的边缘图像也在白线处有“粘在一块”的现象。
只要使用更高一些分辨率的图片即可避免这样的情况。
但出于后续试验的运行速度考虑，本实验就使用此图（300×300）。
观察图像其他地方，有足够的像素宽度被腐蚀，由此提取的边缘也很清晰。
MATLAB数字图像的腐蚀、填充、细化与粗化
《数字图像处理》实验报告姓名学号专业电子科学与工程学院实验 5一、实验目的本次实验的处理对象是二值图像，关于二值图像的处理运算主要包括腐蚀和膨胀。
它们是其他处理过程的主要运算环节。
开闭操作通过腐蚀和膨胀的不同顺序组合，能够使图像平滑，开闭操作再组合能够成噪声滤波器。
形态学中的击中击不中变换也应用了腐蚀的运算，用于判断图像中能否找到目标结构，这在图像细化中也得到了应用。
本次实验主要实现：1．图像的边缘提取；2．在边缘提取的基础上实现区域填充；3．在区域填充的基础上实现图像细化；4．在图像细化的基础上实现图像粗化。
在Matlab软件的自带函数库中其实本身就包含有以上处理过程的函数，为了深入理解每种处理过程的原理，本次实验所有运算都自行编写实现。
二、核心代码及运行后截图主函数：%% 读取图像clear;clc;I = imread('onepiece.jpg');I = im2bw(I); % 转换为二值图像[m,n] = size(I);%% 边界提取f = im2bw([0,1,0;1,1,1;0,1,0]); % 腐蚀用的结构元素F = fs(I,f);BW = im2bw(I-F); % 用原图减去腐蚀获得边缘figure;imshow(I);title('原图');figure;imshow(F);title('腐蚀图像');figure;imshow(BW);title('边界');在上面的运行效果图上看来，由于原图选择的原因，周围一圈白线有一定宽度但不足够粗，大概只有2~3个像素宽度而腐蚀用元素大小为3×3，这导致腐蚀后图像留下的白线看起来残缺不全，用原图减去腐蚀后得到的边缘图像也在白线处有“粘在一块”的现象。
只要使用更高一些分辨率的图片即可避免这样的情况。
但出于后续试验的运行速度考虑，本实验就使用此图（300×300）。
膨胀运算和腐蚀运算
膨胀运算和腐蚀运算
膨胀运算和腐蚀运算是数字图像处理中常用的形态学图像处理技术。
它们是基于图像的形状和结构特征来操作，能够在图像中识别和增强物体的形态。
下面是膨胀运算和腐蚀运算的简要解释：
1. 膨胀运算是对图像进行扩张和增大的一种操作。
它的基本思想是利用一个结构元素在图像中滑动，当结构元素与原始图像上的像素重合时，取结构元素内最大的像素值作为该像素点的新像素值。
因此，膨胀运算可以使目标物体变得更加坚定、更加圆滑，同时可以去除孔洞和内部噪声，使物体形态更加清晰明了。
2. 腐蚀运算是一种对图像进行收缩和缩小的操作。
它的基本思想是利用结构元素在图像上滑动，当结构元素完全覆盖要处理的像素时，取结构元素内最小的像素值作为该像素点的新像素值。
因此，腐蚀运算可以使物体边缘变得更加精细和明显，同时可以消除细节和孤立的小物体，使边缘和形态更加清晰和明了。
总的来说，膨胀和腐蚀是图像处理中常用的两种基本形态学操作，常常配合使用，以达到更好的图像增强、物体分割、形态分析等目的。
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matlab形态学腐蚀膨胀sobel算子边缘检测
matlab形态学腐蚀膨胀sobel算子边缘检测Title: Image Processing with MATLAB: Morphological Erosion, Dilation, and Sobel Edge DetectionMATLAB, a powerful tool for numerical computation and visualization, is widely used in image processing tasks. Among the various operations, morphological erosion and dilation, as well as Sobel edge detection, play crucial roles in extracting meaningful information from images.MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，在图像处理任务中得到了广泛应用。
在众多操作中，形态学腐蚀、膨胀以及Sobel边缘检测在从图像中提取有意义信息方面发挥着至关重要的作用。
Morphological erosion is a process that removes pixels from the boundaries of objects in an image, effectively 'shrinking' them. This operation is useful in eliminating small, noisy elements while preserving larger structures.形态学腐蚀是一个过程，它从图像中对象的边界移除像素，从而有效地“缩小”它们。
这种操作在消除小的噪声元素同时保留较大结构方面非常有用。
On the other hand, morphological dilation enlarges objects by adding pixels to their boundaries. This helps to fill small gaps or holes within objects, enhancing their connectivity and visibility.另一方面，形态学膨胀通过向对象边界添加像素来扩大对象。
matlab 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算
《深度探讨：Matlab中的腐蚀、膨胀、开运算和闭运算》在图像处理领域，腐蚀、膨胀、开运算和闭运算是常用的图像处理技术。
它们可以帮助我们对图像进行形态学处理，从而对图像进行特定的操作和增强。
本文将从简单入手，深入探讨Matlab中的腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的原理、应用和个人观点。
1. 腐蚀腐蚀是一种图像形态学处理操作，其主要作用是“侵蚀”目标的边界。
在Matlab中，可以使用im erode函数来进行腐蚀操作。
腐蚀操作可以帮助我们去除图像中的细小细节或者连接目标，使得图像中的目标变得更加清晰和突出。
腐蚀操作的核心思想在于利用一个结构元素对图像进行扫描，当结构元素与图像相交时，输出图像的对应像素值将取决于结构元素中的最小像素值。
2. 膨胀相对于腐蚀，膨胀是一种图像形态学处理操作，其主要作用是“膨胀”目标的边界。
在Matlab中，可以使用im dilate函数来进行膨胀操作。
膨胀操作可以帮助我们连接图像中的细小裂缝或者增强目标的边界，使得图像中的目标变得更加完整和饱满。
膨胀操作的核心思想在于利用一个结构元素对图像进行扫描，当结构元素与图像相交时，输出图像的对应像素值将取决于结构元素中的最大像素值。
3. 开运算开运算是腐蚀操作和膨胀操作的结合，其主要作用是先进行腐蚀操作，然后进行膨胀操作。
在Matlab中，可以使用im open函数来进行开运算。
开运算可以帮助我们去除图像中的噪声或者平滑图像中的目标，使得图像中的目标更加清晰和稳定。
开运算的核心思想在于先利用腐蚀操作去除细小细节，然后利用膨胀操作连接目标。
4. 闭运算闭运算是膨胀操作和腐蚀操作的结合，其主要作用是先进行膨胀操作，然后进行腐蚀操作。
在Matlab中，可以使用im close函数来进行闭运算。
闭运算可以帮助我们填充图像中的小洞或者平滑图像中的目标边界，使得图像中的目标更加完整和稳定。
闭运算的核心思想在于先利用膨胀操作连接裂缝，然后利用腐蚀操作去除小洞。
Matlab基于腐蚀和膨胀的边缘检测
Matlab基于腐蚀和膨胀的边缘检测文/天神一.课题背景：形态学运算只针对二值图像（二进制图像），并依据数学形态学（Mathermatical Morphogy）集合论方法发展起来的图像处理方法，起源于岩相对岩石结构的定量描述工作，在数字图像处理和机器视觉领域中得到了广泛的应用，形成了一种独特的数字图像分析方法和理论。
数学形态学是图像处理和模式识领域的新方法，其基本思想是：用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状，以达到图像分析和识别的目的。
优势有以下几点：有效滤除噪声，保留图像中原有信息，算法易于用并行处理方法有效实现（包括硬件实现），基于数学形态学的边缘信息提取处理优于基于微分运算的边缘提取算法，提取的边缘比较平滑，提取的图像骨架也比较连续，断点少。
二、课题相关原理：形态学基本运算：特殊领域运算形式——结构元素（Structure Element），在每个像素位置上与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。
运算结果是输出图像的相应像素。
运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。
常见形态学运算有腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）两种。
集合论是数学形态学的基础。
有集合、元素、子集、并集、补集、位移、映像（镜像对称）、差集等集合的基本概念。
对象和结构元素的3种关系：『对象X（Object）、结构元素B（Structure Element）』B include in X 包含于、B hit X 击中（不全包含）、B miss X 击不中(不包含)平移、对称集：Bx=Uy{x+y} B^=Uy{-y}腐蚀：一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。
利用它可以消除小而且无意义的物体。
B对X腐蚀所产生的二值图像E是满足以下条件的点（x,y)的集合：如果B的原点平移到点（x,y），那么B将完全包含于X中。
膨胀：将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。
利用它可以填补物体中的空洞。
【数字图像处理】二值化图像腐蚀运算与膨胀运算
【数字图像处理】⼆值化图像腐蚀运算与膨胀运算形态学基本概念基本思想：⽤⼀定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，达到分析知识的⽬的。
可⽤于图像处理的各个⽅⾯，包括图像分割、边界检测、特征提取。
结构元素：形态学变换中的基本元素，使为了探测图像的某种结构信息⽽设计的特定形状和尺⼨的图像，称为收集图像结构信息的探针。
结构元素有多种类型：如圆形、⽅形、线型等，可携带知识（形态、⼤⼩、灰度和⾊度信息）来探测、研究图像的结构特点。
形态学运算包括：⼆值化腐蚀和膨胀、⼆值化开闭运算、⾻架抽取、击中击不中变换等。
形态学四个基本算⼦：膨胀，腐蚀、开启和闭合组成，这些基本运算还可以推导和组合成各种数学形态学实⽤算法。
腐蚀运算腐蚀运算思路：定义结构元素(与模板类似)，结构元素在整幅图像中移动，移动到每个像素点上，只有结构元素与图像上对应像素点的像素值全部相等时，保留这个像素点的值。
腐蚀运算作⽤：消除物体边界点，使边界点向内部收缩，可以把⼩于结构元素的物体去除。
选取不同⼤⼩的结构元素，去除不同⼤⼩的物体。
如两个物体间有细⼩的连通，通过腐蚀可以将两个物体分开。
腐蚀运算：腐蚀运算⽰意图：基本⽅法：通常拖到结构元素在X域移动，在每⼀个位置上，当结构元素B在中⼼平移到X图像上的某优点(x,y)。
如果结构元素内的每⼀个像素都与以(x,y)为中⼼的相同邻域中对应像素完全相同，那么就保留(x,y)像素点。
对于不满⾜条件的像素点则全部删除，达到边界向内收缩效果。
腐蚀运算c语⾔实现⽔平腐蚀：不处理左右两边垂直腐蚀：不处理上下两⾏全⽅位腐蚀：不处理四周 int Image[120][180];memset(Image, 0, sizeof(Image));//全⽅位腐蚀运算for (int i = 1; i < Use_ROWS-1; i++){for (int j = 1; j < Use_Line - 1; j++){if (Image_Use[i][j] == 255 &&Image_Use[i][j + 1] == 255 &&Image_Use[i][j - 1] == 255){Image[i][j] = 255;}}}膨胀运算膨胀运算思路：定义结构元素(与模板类似)，结构元素在整幅图像中移动，移动到每个像素点上，如果结构元素与图像上对应像素点的像素值⾄少有⼀个像素相等时，保留这个像素点的值。
Matlab基于腐蚀和膨胀的边缘检测
Matlab基于腐蚀和膨胀的边缘检测腐蚀：删除对象边界某些像素。
膨胀：给图像中的对象边界添加像素。
在操作中，输出图像中所有给定像素的状态都是通过对输入图像的相应像素及邻域使用一定的规则进行确定。
在膨胀操作时，输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最大值。
在二进制图像中，如果任何像素值为1，那么对应的输出像素值为1；而在腐蚀操作中，输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最小值。
在二进制图像中，如果任何一个像素值为0，那么对应的输出像素值为0。
结构元素的原点定义在对输入图像感兴趣的位置。
对于图像边缘的像素，由结构元素定义的邻域将会有一部分位于图像边界之外。
为了有效处理边界像素，进行形态学运算的函数通常都会给出超出图像、未指定数值的像素指定一个数值，这样就类似于函数给图像填充了额外的行和列。
对于膨胀和腐蚀操作，它们对像素进行填充的值是不同的。
对于二进制图像和灰度图像，膨胀和腐蚀操作使用的填充方法如下表：腐蚀和膨胀填充图像规则表规则腐蚀超出图像边界的像素值定义为该数据类型允许的最大值，对于二进制图像，这些像素值设置为1；对于灰度图像，unit8类型的最小值也为255。
膨胀超出图像边界的像素值定义为该数据类型允许的最小值，对于二进制图像，这些像素值设置为0；对于灰度图像，unit8类型的最小值也为0。
通过对膨胀操作使用最小值填充和对腐蚀操作使用最大值填充，可以有效地消除边界效应（输出图像靠近边界处的区域与图像其它部分不连续）。
否则，如果腐蚀操作使用最小值进行填充，则进行腐蚀操作后，输出图像会围绕着一个黑色边框。
结构元素：膨胀和腐蚀操作的最基本组成部分，用于测试输出图像，通常要比待处理的图像小的多。
二维平面结构元素由一个数值为0或1的矩阵组成。
结构元素的原点指定了图像中需要处理的像素范围，结构元素中数值为1的点决定结构元素的邻域像素在进行膨胀或腐蚀操作时是否需要参与计算。
三维或非平面的结构元素使用0，1定义结构元素在x和y平面上的范围，第三维z 定义高度。
matlab灰度值二值化膨胀腐蚀
在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱进行图像的灰度值二值化、膨胀和腐蚀操作。
以下是一个简单的示例代码，展示如何进行这些操作：
读取图像
img = imread('image.png');
转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
二值化图像
binary_img = imbinarize(gray_img);
显示原始图像和二值化图像
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(binary_img);
title('二值化图像');
膨胀操作
se = strel('disk', 5); % 创建结构元素
dilated_img = imdilate(binary_img, se);
显示膨胀后的图像
figure;
imshow(dilated_img);
title('膨胀后的图像');
腐蚀操作
eroded_img = imerode(binary_img, se);
显示腐蚀后的图像
figure;
imshow(eroded_img);
title('腐蚀后的图像');
在上述代码中，首先读取图像并将其转换为灰度图像。
然后，使用imbinarize函数将灰度图像二值化。
接着，使用strel函数创建结构元素，并使用imdilate函数对二值化图像进行膨胀操作。
最后，使用imerode函数对二值化图像进行腐蚀操作。
(数字图像处理)腐蚀膨胀开运算闭运算
膨胀：是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。可以用来填补物体中的空洞。
开运算：先腐蚀后膨胀的过程开运算。用来消除小物体、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。
闭运算：先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。
原因：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。
数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程。其形态算子的实质是表达物体或形状的集合与结构元素间的相互作用，结构元素的形状就决定了这种运算所提取的信号的形状信息。形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素，然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算。
Matlab形态学图像处理
其他函数
• 孔洞填充：imfill(f,’holes’);
综合利用形态学进行图像预处理
例1：检测图像边沿，计算周长面积。 例2：利用形态学措施处理分割成果，找出完
整图像旳边沿。 例3：用形态学算法同锐化模板求边沿比较。
公式：
A • B ( A B)B
有关函数
• B=imclose(A,se); 图像A被构造元素se先膨胀后腐蚀。
开运算闭运算
例：对一幅图像分别进行开运算和闭运算， 并比较成果。
击中击不中
原理：1.对 目旳图像 进行 目旳构造元 素 旳腐蚀操作。
2.对 目旳图像旳补集 进行 背景 构造元素 旳腐蚀操作。
Matlab图像处理知识（四）
• 膨胀 • 腐蚀 • 开运算闭运算 • 击中击不中
• 结合进行图像预处理
膨胀
• 原理：膨胀是在图像中“增长”或“变 粗”旳操作。
• 公式：
A B {z (Bˆ)z A }
{z (Bˆ)z A A}
• se=strel(shape,参数） • C=mdilate（A，se）
有关函数
腐蚀
例1：用不同大小旳模板腐蚀图像。 思索：模板选用原则
开运算
原理：开运算能够平滑对象旳轮廓， 断开狭窄旳连接，去掉细小旳突出部分。
公式： A B ( AB) B
有关函数
• B=imopen(A,se); 图像A被构造元素se先腐蚀后膨胀。
闭运算
原理：闭运算能够平滑对象旳轮廓， 连接狭窄旳缺口，填充比构造元素小旳 洞。
3.最终取两次成果旳交集。 公式：A B ( AB1 ) ( AcB2 )
B1由和目旳有关旳 元素形成旳集合，而B2 是由和 相应旳背景有关旳 元 素 集 合。根 据 前 面 旳 讨 论，B1 X , B2 (W X ) 。
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基于Matlab的腐蚀和膨胀的边缘检测
一、实验目的:
掌握运用Matlab软件对灰度与二值图像的膨胀与腐蚀的处理方法。
二、实验环境（软件条件）：
Windws2000/XP MATLAB 7.x
三、实验内容：
1、图像膨胀的Matlab实现
①实验原理：
膨胀：给图像中的对象边界添加像素。
在操作中，输出图像中所有给定像素的状态都是通过对输入图像的相应像素及邻域使用一定的规则进行确定。
在膨胀操作时，输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最大值。
在二进制图像中，如果任何像素值为1，那么对应的输出像素值为1。
可以使用imdilate函数进行图像膨胀,imdilate函数需要两个基本输入参数，即待处理的输入图像和结构元素对象。
结构元素对象可以是strel函数返回的对象，也可以是一个自己定义的表示结构元素邻域的二进制矩阵。
此外，imdilate 还可以接受两个可选参数：PADOPT(padopt) ——影响输出图片的大小、PACKOPT(packopt).——说明输入图像是否为打包的二值图像(二进制图像)。
②实验步骤：
A、首先创建一个包含矩形对象的二值图像矩阵。
R=zeros(9,10);
R(4:6,4:7) =1
R =
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 1 1 1 0 0 0
0 0 0 1 1 1 1 0 0 0
0 0 0 1 1 1 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
B、使用一个3×3的正方形结构元素对象对创建的图像进行膨胀。
C=strel('square',3)
C =
Flat STREL object containing 9 neighbors. Neighborhood:
1 1 1
1 1 1
1 1 1
C、将图像R和结构元素C传递给imdilate函数。
R1=imdilate(R,C)
R1 =
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 1 1 1 1 0 0
0 0 1 1 1 1 1 1 0 0
0 0 1 1 1 1 1 1 0 0
0 0 1 1 1 1 1 1 0 0
0 0 1 1 1 1 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
D、显示结果：
imshow(R,'notruesize')
imshow(R1,'notruesize')
③实验结果：
膨胀前后效果图：
2、图像腐蚀的Matlab实现
①实验原理：
腐蚀：删除对象边界某些像素。
在操作中，输出图像中所有给定像素的状态都是通过对输入图像的相应像素及邻域使用一定的规则进行确定。
在腐蚀操作中，输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最小值。
在二进制图像中，如果任何一个像素值为0，那么对应的输出像素值为0。
可以使用imerode函数进行图像腐蚀。
imerode函数需要两个基本输入参数：待处理的输入图像以及结构元素对象。
此外，imerode函数还可以接受3个可选参数：PADOPT(padopt) ——影响输出图片的大小、PACKOPT(packopt).——说明输入图像是否为打包的二值图像(二进制图像)。
M——指定原始图像的行数。
②实验内容及步骤：
A、读取图像cameraman.tif （该图像是Matlab当前目录下自带的图片）
R=imread('cameraman.tif');
B、创建一个任意形状的结构元素对象
C=strel('arbitrary',eye(5));
C、以图像R和结构元素C为参数调用imerode函数进行腐蚀操作。
R1=imerode(R,C);
D、显示操作结果
imshow(R)；
figure,imshow(C)；
③实验结果：
图像cameraman.tif 腐蚀前后的效果对比：
3、膨胀和腐蚀联合操作
①实验内容及步骤：
A、创建结构元素：
clear;close all
C= strel('rectangle',[40 30]);
%结构元素必须具有适当的大小,既可以删电流线又可以删除矩形.
B、使用结构元素腐蚀图像:
%将会删除所有直线,但也会缩减矩形
R=imread('circbw.tif');
R1=imerode(R,C);
imshow(R1);
figure,imshow(R);
C、恢复矩形为原有大小,使用相同的结构元素对腐蚀过的图像进行膨胀.
R2=imdilate(R1,C);
figure,imshow(R2);
②实验结果：
最终效果如下图:
原始图像腐蚀后的图像膨胀后的图像
4、边缘检测
①实验原理：
对于一副灰度二进制图像,如果图像像素值为1,则该像素的状态为ON,如果其像素值为0,则该像素的状态为OFF。
在一副图像中，如果图像某个像素满足以下两个条件：
1.该像素状态为ON；
2.该像素邻域中有一个或多个像素状态为OFF。
则认为该像素为边缘像素。
Matlab中提供了专门的函数bwperim,可以用于判断一副二进制图像中的哪些像素为边缘像素。
②实验内容及步骤：
以下程序代码示例就是利用bwperim函数，对图像circbw.tif进行边缘检测，其边缘像素检测效果如尾图。
clear;close all
R=imread('circbw.tif');
R1=bwperim(R);
imshow(R)；
figure,imshow(R1)；
②实验结果：
心得体会：
本次实验利用形态学运算—腐蚀和膨胀对图像进行了处理。
数学形态学的基本思想是：用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状，以达到图像分析和识别的目的。
它的优点有：有效滤除噪声、保留图像中原有信息、算法易于用并行处理方法有效实现等等。
总的来说，在此次实验中遇到了较多问题，经过对相关知识的复习以及对相关资料的查询，才逐个地解决了。
在今后的实验课中要有充分的准备与预习，不懂的问题要提前查资料，这样在实验中才会胸有成竹，才不会手忙脚乱。