[人工智能]形态学图像处理-膨胀/腐蚀/闭运算/开运算实现(Matlab)

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目的

• 使用33算子实现形态学图像处理中的膨胀、腐蚀、闭运算、开运算。
• 使用bwmorph函数实现骨架提取、粗化、细化。

原理

• 选用33模板.：
  • ICOperator = [0 1 0; 1 1 1; 0 1 0];
• 使用prewitt算子获得图像边缘，并二值化处理。
• 对处理后的图像进行形态学图像处理：
  • 膨胀：将模板与以每个像素为中心的33矩阵做点乘，并求和结果矩阵，如果结果大于0，则表示矩阵范围内有1值，可膨胀。
  • 腐蚀：将模板与以每个像素为中心的33矩阵做点乘，并求和结果矩阵，如果结果等于5，则表示模板中所有的像素都为1值，不可腐蚀。
  • 闭运算，对膨胀结果进行腐蚀。
  • 开运算，对腐蚀结果进行膨胀。

实验结果

代码

clear all;
ima = imread('lena_color.jpg');
imaGray = rgb2gray(ima);
[height, width] = size(imaGray);
histArray = zeros(1, 256);
%prewitt operator
prewittOperatorX = ([-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1;]);
prewittOperatorY = ([-1 -1 -1; 0 0 0; 1 1 1]);
 
imaPrewitt = imaGray;
 
%prewitt edge
for row = 2:height-1
    for col = 2:width-1
        %prewitt
        temp = double(imaGray(row-1:row+1, col-1:col+1));
        tempX = prewittOperatorX .* temp;
        tempX = abs(sum(tempX(:)));
        tempY = prewittOperatorY .* temp;
        tempY = abs(sum(tempY(:)));
        imaPrewitt(row, col) = tempX + tempY;
    end
end
% binary
prewittThresholdValue = 70;
binaryArray = zeros(height, width);
for row = 1:height
    for col = 1:width
        %prewitt
        if(imaPrewitt(row, col) < prewittThresholdValue)
            imaPrewitt(row, col) = 255;
        else
            imaPrewitt(row, col) = 1;
        end
    end
end
 
%Dilate/Erode operator
ICOperator = [0 1 0; 1 1 1; 0 1 0];
 
% after template operation, Dilate will occur in value < 1275, and Erode
% will occur in 5 value.
imaDilate = imaPrewitt .* 255;
imaErode = imaPrewitt .* 255;
 
for row = 2:height-1
    for col = 2:width-1
        %prewitt
        temp = double(imaPrewitt(row-1:row+1, col-1:col+1));
        value = sum(sum(ICOperator .* temp));
        if(value < 1275)
            imaDilate(row, col) = 1;
            binaryArray(row, col) = 1;
        end
        if(value == 5)
            imaErode(row, col) = 1;
        end
    end
end
 
imaClose = imaPrewitt .* 255;
imaOpen = imaPrewitt .* 255;
 
for row = 2:height-1
    for col = 2:width-1
        %prewitt
        tempX = double(imaDilate(row-1:row+1, col-1:col+1));
        tempY = double(imaErode(row-1:row+1, col-1:col+1));
        valueX = sum(sum(ICOperator .* tempX));
        valueY = sum(sum(ICOperator .* tempY));
        if(valueY < 1275)
            imaOpen(row, col) = 1;
        end
        if(valueX == 5)
            imaClose(row, col) = 1;
        end
    end
end
 
%Morphology
times = inf;
imaBinary = im2bw(ima);
imaSkeleton = bwmorph(imaBinary, 'skel', times);
imaThicken = bwmorph(imaBinary, 'thicken', times);
imaThin = bwmorph(imaBinary, 'thin', times);
 
 

subplot(4,3,1);
imshow(imaGray), title('Origin');
subplot(4,3,2);
imshow(imaPrewitt), title('Gray');
subplot(4,3,4);
imshow(imaDilate), title('Dilate');
subplot(4,3,5);
imshow(imaErode), title('Erode');
subplot(4,3,7);
imshow(imaClose), title('Close');
subplot(4,3,8);
imshow(imaOpen), title('Open');
subplot(4,3,3);
imshow(imaBinary), title('Binary');
subplot(4,3,6);
imshow(imaSkeleton), title('Skeleton');
subplot(4,3,9);
imshow(imaThicken), title('Thicken');
subplot(4,3,12);
imshow(imaThin), title('Thin');