[学习笔记]形态学图像处理-膨胀与腐蚀

膨胀是在二值图像中“加长“或”变粗“的操作。

A = imread('Fig0907(a)(text_gaps_1_and_2_pixels).tif');
B = [1 1 1;1 1 1;1 1 1];
imshow(A)
A2 = imdilate(A, B);
figure
imshow(A2);

处理前的图像：

膨胀后二值化图片：

strel函数用于构造各种结构元素：

se = strel(shape, parameters)

例如：

SE = strel('ball', R, H, N)

SE = strel('diamond', R)

SE = strel('disk', R, N)

SE = strel('line', LEN, DEG)

SE = strel('octagon', R)

SE = strel('pair', OFFSET)

SE = strel('periodicline', P, V)

SE = strel('rectangle', MN)

SE = strel('square', W)

 

getseqsuence(se)用于分解结构元素。

 

 腐蚀是”收缩“或”细化“二值化图像的过程。

A = imread('Fig0905(a)(wirebond-mask).tif');
se = strel('disk', 10)
imshow(A)
A2 = imerode(A, se);
figure
imshow(A2);

腐蚀前：

腐蚀后：

膨胀与腐蚀的结合：

1、开运算： 

2、闭运算

例子：

f = imread('Fig0911(a)(noisy_fingerprint).tif')
figure()
imshow(f)
se = strel('square',3)
fo = imopen(f,se)
figure()
imshow(fo)
foc = imclose(fo, se)
figure()
imshow(foc)

处理前：

开运算后：

对开运算结果执行闭运算：