图像开运算和闭运算

1、原理

图像开运算与闭运算与膨胀和腐蚀运算有关，由膨胀和腐蚀两个运算的复合与集合操作（并、交、补等）组合成的运算构成。开运算与闭运算依据腐蚀和膨胀演变而来。

1）开运算：先对图像腐蚀后膨胀。

A○S= （AΘS）⊕ S

作用：用来消除小的物体，平滑形状边界，并且不改变其面积。可以去除小颗粒噪声，断开物体之间的粘连。

2）闭运算：先对图像膨胀后腐蚀

A●S= （A⊕S）Θ S

作用：用来填充物体内的小空洞，连接邻近的物体，连接断开的轮廓线，平滑其边界的同时不改变面积。

2、开运算的实现

imgPath = 'E:\opencv_pic\src_pic\pic2.bmp';
img = imread(imgPath);
img=rgb2gray(img);
img = 255-img;
 
se = strel('square', 5);
img2 = imerode(img, se);
img3 = imdilate(img2, se);
subplot(1,3,1),imshow(img),title('原始图像');
subplot(1,3,2),imshow(img2),title('腐蚀后');
subplot(1,3,3),imshow(img3),title('膨胀后');

效果如下图。腐蚀消除了小的噪点，保留了最大的一个噪点，膨胀之后还原了噪点的形状。图像上，草莓蒂上的小花纹已经消失。

放大后观察，原图里有较大的斑点，6*5的方块（纵向缺1个点），腐蚀后只剩下1个点，膨胀后变为5*5的方块。

放大到像素级可见，腐蚀图上的点（32,110）在膨胀图里被还原为5*5的块。

使用imopen函数，效果相同。

3、闭运算的实现

imgPath = 'E:\opencv_pic\src_pic\pic2.bmp';
img = imread(imgPath);
img=rgb2gray(img);
img = 255-img;
 
se = strel('square', 4);
img2 = imdilate(img, se);
img3 = imerode(img2, se);
subplot(1,3,1),imshow(img),title('原始图像');
subplot(1,3,2),imshow(img2),title('膨胀后');
subplot(1,3,3),imshow(img3),title('腐蚀后');