基于MATLAB的数字二值图像处理与形状分析的实现

在Matlab中进行图像配准和形变分析图像配准是计算机视觉和医学影像处理中的一个重要技术，它用于对多个图像进行比较、分析和匹配。

图像形变分析则是对配准后的图像进行进一步分析，得到图像中的形变信息。

在Matlab中，有多种方法可以实现图像配准和形变分析，下面将介绍一些常用的方法及其应用。

一、基础知识在进行图像配准和形变分析之前，需要了解图像的基本概念和表示方式。

在Matlab中，图像通常表示为一个矩阵，每个元素代表图像中某个像素的灰度值或颜色值。

图像配准的目标是将两幅或多幅图像进行对齐，使它们在空间上完全或部分重叠。

为了实现配准，需要找到两个图像之间的几何变换关系。

常见的几何变换包括平移、旋转、缩放和仿射变换。

形变分析是对配准后的图像进行进一步分析，得到图像中的形变信息。

形变可以分为刚体形变和非刚体形变。

刚体形变是指图像中的物体保持形状和大小不变，只发生位置上的改变；非刚体形变是指图像中的物体发生形状和大小的改变。

二、图像配准方法1. 特征点匹配法特征点匹配是一种常用的图像配准方法。

它通过在图像中提取出一些显著的特征点，如角点和边缘点，然后在不同图像之间进行特征点的匹配，从而得到两个图像之间的几何变换关系。

在Matlab中，可以使用SURF算法（加速稳健特征）来提取特征点，并使用RANSAC算法（随机抽样一致性）来进行特征点的匹配。

通过这种方法，可以实现较好的图像配准效果。

2. 互信息法互信息是一种在图像配准中常用的相似性度量方法。

它通过计算两个图像间的信息增益来评估它们的相似性。

在Matlab中，可以使用imregister函数来实现基于互信息的图像配准。

3. 形状上下文法形状上下文是一种用于描述和匹配不同形状的方法。

在图像配准中，可以使用形状上下文来描述图像中的特征点，并基于形状上下文的距离度量来进行特征点的匹配。

在Matlab中，可以使用shape_context函数来实现形状上下文法。

三、图像形变分析方法1. 网格形变法网格形变是一种常用的图像形变分析方法。

MATLAB课程设计设计题目：基于MATLAB的图像文字二值化处理姓名：班级：2014级信息工程学号：指导老师：目录摘要 (3)概述 (4)设计思路 (5)文字提取 (6)背景提取 (6)二值化 (7)结论 (8)参考资料 (9)摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。

数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。

数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。

图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。

MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。

本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。

主要论述了利用MATLAB实现文字提取、背景提取、二值图像分析等图像处理。

关键词：MATLAB软件；文字提取、背景提取、二值图像；概述随着科技的发展，计算机技术的应用已经渗透到社会的方方面面，而与图像有关的通信、网络、传媒、多媒体等已经给人们的生活带来巨大的变化。

所以，图像技术将在未来的很长一段时间内，影响着计算机应用的各个领域。

因此，探究图像处理技术对今后计算机图像处理的发展有着很好的前瞻作用，也为图像处理的技术创新在以后提供理论上的支持。

设计思路二值图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取，因此在MATLAB中，二值图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。

这两个可取的值分别对应于关闭和打开，关闭表征该像素处于背景，而打开表征该像素处于前景。

以这种方式来操作图像可以更容易识别出图像的结构特征。

图像二值化是指用灰度变换来研究灰度图像的一种常用方法，即设定某一阈值将灰度图像的像素分成大于阈值的像素群和小于阈值的像素群两部分。

Matlab中将一幅图像阈值分割二值化非常简单，若需要通过阈值th2二值化保留一些大面积的、且有灰度值含有大于th1的点的前景区域，而不需要小面积的区域（th1大于th2），这时会遇到这样的问题：当阈值选为th2时会把一些小面积区域也保留下来；若把阈值增大到th1，小面积的区域没了，但是原来大面积的区域又会减小；若要直接去掉阈值th2二值化图像中面积小于某一值的的区域，需要计算每个区域的面积，计算量大，而且有的区域中并没有含有大于th1的点。

下面利用数学形态学的方法来解决上述问题。

这里主要是采用数学形态学中的腐蚀与膨胀操作，采用均值滤波、灰度图像高阈值二值化、种子点选择、灰度图像低阈值二值化和选择滤波相结合的方法，具体来说：腐蚀过程采用均值滤波和高阈值对第一细分图像二值化，滤掉面积较小的区域，得到较大的区域，然后选择每个区域的种子点；膨胀过程采用低阈值对第一细分图像二值化，保留含有种子点的区域，其它的均过滤掉。

经过腐蚀和膨胀操作后，得到所希望的结果，见下图。

程序如下：wmf10=imread('mwf1.bmp'); %读取图像wmf1=wmf10(:,:,1);%由于是灰度图像，三个页面相同，故只对第一页面数据操作figure(1);subplot(121);imagesc(wmf1);colormap(gray); %显示原图象h=fspecial('average',3);wmf1_filted=uint8(round(filter2(h,wmf1))); %均值滤波th1=0.94*max(max(wmf1)); %确定阈值th1wmf1th1=(wmf1_filted>th1); %按阈值th1二值化[wmf1th1_label numth1_label]=bwlabel(wmf1th1,8);rc=zeros(2,numth1_label); %选择种子点坐标for i=1:numth1_label[r c]=find(wmf1th1_label==i);rc(1,i)=r(2);rc(2,i)=c(2);endr=rc(1,:);c=rc(2,:);coe=1.4;th2=mean2(wmf1)+coe*std2(wmf1); %确定阈值th2wmf1th2=(wmf1>th2); %按阈值th2二值化wmf1th2_select=bwselect(wmf1th2,c,r,8); %保留含有种子点的前景区域subplot(122);imagesc(wmf1th2_select);colormap(gray);上述程序主要是采用了bwlabel和beselect函数，虽然没有直接使用Matlab的形态学操作的膨胀、腐蚀函数，但其实质过程和达到的效果是遵循形态学操作原理的，因而这也为形态学操作提供了其他的编程实现过程。

利用Matlab实现图像处理与图像分析的基本技术图像处理与图像分析是计算机视觉领域中重要的研究方向，其应用广泛涉及医学影像、遥感图像、安防监控等众多领域。

Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理和图像分析函数，使得图像处理和分析任务变得简单高效。

本文将重点介绍利用Matlab实现图像处理与图像分析的基本技术。

一、图像读取与显示技术图像读取是图像处理的第一步，Matlab提供了imread函数用于读取图像。

例如，要读取一个名为"image.jpg"的图像，可以使用以下代码：image = imread('image.jpg');在图像处理过程中，往往需要对图像进行可视化展示以观察处理效果。

Matlab提供了imshow函数用于显示图像。

例如，要显示上一步读取到的图像，可以使用以下代码：imshow(image);二、图像的基本操作1. 图像的尺寸调整有时候需要对图像进行尺寸调整，Matlab提供了imresize函数用于实现图像的缩放。

例如，要将图像调整为原来的一半大小，可以使用以下代码：resized_image = imresize(image, 0.5);2. 图像的旋转与翻转Matlab提供了imrotate函数和flip函数分别用于实现图像的旋转和翻转。

例如，要将图像逆时针旋转90度，可以使用以下代码：rotated_image = imrotate(image, 90);要实现图像的水平翻转，可以使用以下代码：flipped_image = flip(image, 2);3. 图像的灰度化在图像处理中，经常需要将彩色图像转化为灰度图像，可以使用rgb2gray函数实现灰度化。

例如，要将彩色图像转化为灰度图像，可以使用以下代码：gray_image = rgb2gray(image);三、图像增强技术图像增强是指通过对图像进行处理，使得图像的视觉效果更好，便于人眼观察和分析。

Matlab对图⽚的⼆值化处理 这⼏天做了⼀道题⽬，要求在 5000 张图⽚中找出 30 张与样例相同但经过放⼤或缩⼩，⾼亮或变暗的图⽚。

整体思路是把图⽚hash成⼀段指纹，这个指纹和图⽚的⼤⼩、格式、明暗均⽆关，只和图⽚的内容本⾝有关。

1.先把彩⾊图⽚转为灰度图 如果原本的⼀个像素点的rgb值为(r1,g1,b1)，⼀个⽐较简易的⽅法转为灰度图， 就是 gray1=(r1*299+g1*587+b1*114+500)/1000 那么该像素点的rgb颜⾊变为(gray1,gray1,gray1)。

⽽我⽤的是 Matlab 中的函数 imgray = rgb2gray(imdata); 2.将灰度图转化为⿊⽩图 先计算出该图的平均灰度，⼀种⽐较简易的做法是把所有像素点的灰度求和平均。

然后对于每个像素点，如果⼩于平均灰度，则rgb值为(0,0,0)，否则为(255,255,255)。

经过这⼀步，图⽚就变成⿊⽩的了。

我⽤的是 Matlab 中函数 lev = graythresh( imdata); 求平均灰度，再 bwimg = im2bw( imdata, lev);求⼆值图。

但这样的函数对于⼀些⾼亮或灰暗的图⽚的处理不是特别的好，会使整个图⽚呈现全⽩或全⿊的现象。

我对于这些图⽚的处理是⾃⼰设定 lev，根据需要设 lev 为 0~1 的值，⽽不是求图⽚的平均值。

（找到更好的⽅法再来更新）。

4 编码 将之前的⼆值图放⼤或缩⼩为 8*8 的⼀个矩阵 imdata = imresize(imdata, [8,8]); ⽩为 0，⿊为 1 整合成 1 个 64 位的⼆进制，转化为 16 进制则是这个图⽚的指纹了。

在这⾥，我并没有转换成 16 进制进⾏⽐较，⽽是直接对⼆进制串做的对⽐，完全相同的并不多，所以不同的字符在⼗个之内我都算成相似的，再进⾏进⼀步的⽐较。

如何使用Matlab进行图像处理与分析图像处理与分析是计算机视觉和数字图像处理领域的重要组成部分。

而Matlab 作为一种高效的数值计算与数据分析工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，使得图像处理与分析变得更加简单和便捷。

本文将介绍如何使用Matlab进行图像处理与分析，并探讨其中的一些常见技术和方法。

1. 图像读取与显示首先，我们需要通过Matlab将图像读取到内存中，并进行显示。

Matlab提供了imread函数用于读取图像，imshow函数用于显示图像。

例如，使用以下代码读取并显示一张图像：```img = imread('image.jpg');imshow(img);```2. 图像增强与滤波图像增强是指通过各种方法改善图像的质量和视觉效果。

Matlab提供了多种图像增强函数，如亮度调整、对比度增强、直方图均衡化等。

此外，滤波也是图像增强的一种重要方式，通过消除图像中的噪声和干扰来提高图像的质量。

Matlab提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

下面是一个对图像进行对比度增强和高斯滤波的示例：```enhanced_img = imadjust(img, [0.2 0.8], []);filtered_img = imgaussfilt(enhanced_img, 2);```3. 边缘检测与特征提取边缘检测是图像处理中的一项重要任务，用于检测出图像中物体的边界。

Matlab提供了多种边缘检测函数，如Sobel、Canny、Laplacian等。

特征提取是指从图像中提取出有用的特征信息，用于进行物体分类、识别等任务。

Matlab提供了多种特征提取函数，如HOG、SURF、SIFT等。

下面是一个对图像进行边缘检测和特征提取的示例：```edge_img = edge(img, 'Sobel');features = extractHOGFeatures(img);imshow(edge_img);```4. 目标检测与识别目标检测是指从图像中检测出特定物体的位置和边界框。

Matlab中的二值图像处理方法与应用案例引言：在图像处理领域，二值图像处理是一种常见且重要的技术，广泛应用于数字图像处理、计算机视觉、模式识别等领域。

其中，Matlab作为一种十分强大的图像处理工具，在二值图像处理方面有着丰富的方法和应用案例。

本文将深入研究Matlab中的二值图像处理方法和相关应用案例，以期为读者提供一些有用的知识和实践经验。

一、二值图像处理方法的基本概念1.1 二值图像与灰度图像的区别与联系在数字图像处理中，二值图像是指仅包含两个灰度级别的图像，通常为黑色和白色。

与之相对应，灰度图像是包含多个灰度级别的图像。

二值图像处理是在这种仅有两个灰度级别的图像上进行的处理过程。

1.2 图像二值化的概念和方法图像二值化是将灰度图像转换为二值图像的过程。

常用的图像二值化方法包括全局阈值法、局部阈值法、自适应阈值法等。

全局阈值法是通过设定一个全局阈值，将图像中的像素灰度值与该阈值进行比较，从而得到二值图像。

局部阈值法则是根据图像的局部特征，对每个像素点设定不同的阈值。

1.3 图像腐蚀与膨胀图像腐蚀和膨胀是二值图像处理中常用的形态学操作。

腐蚀操作可以减小目标边界的像素，使其更加紧凑。

而膨胀操作则相反，可以扩大目标边界的像素。

二、二值图像处理的应用案例2.1 文字识别在数字图像处理中，二值图像处理在文字识别方面有着广泛的应用。

通过对二值图像进行预处理、分割和识别等操作，可以将图像中的文字信息转化为计算机可识别的文本。

2.2 目标检测与跟踪二值图像处理在目标检测与跟踪中也起着重要的作用。

通过对目标图像进行二值化、形态学操作等处理，可以提取目标的轮廓和特征，进而实现目标的检测和跟踪。

2.3 图像分割图像分割是指将图像分成若干个具有独特特征的区域的过程。

二值图像处理方法在图像分割中有着广泛的应用，通过对图像进行二值化、边缘提取等操作，可以实现对图像的有效分割。

2.4 医学图像处理在医学图像处理中，二值图像处理方法也有着重要的应用。

基于MATLAB的数字图像处理技术分析摘要：本文主要针对MATLAB数字图像处理技术进行分析研究，文章中简要分析MATLAB数字图像处理技术的原理和优势，同时也分析该技术的应用功能，并以具体项目为例总结MATLAB数字图像处理技术的具体应用。

关键字；MATLAB；数字图像处理技术；图像处理数字图像处理技术四基于计算机技术基础上的图像处理技术，该技术能够图像信号转换为数字信号并进行综合处理，从而能够利用计算机就直接进行数字处理管控，提升数字图像处理效果。

而随着现代计算机技术的不断优化进步，数字图像处理技术也逐渐升级。

本文提出的MATLAB数字图像处理技术就是一种利用了MATLAB工程语言的图像处理技术，该技术的应用具有图像处理功能全、图像处理效率高的优势，在现代数字图像处理技术中应用，具有良好的应用效果。

1.MATLAB数字图像处理技术简要分析MATLAB数字图像处理技术应用是以MATLAB语言为主要技术的数字图像处理方法。

MATLAB计算机软件语言是由美国mathworks公司设计研发的一种新型软件。

该软件具有矩阵运算处理功能，具有数据分析功能、具有信号处理功能以及图形显示功能，在该功能之下，数据分析信号处理的效率都非常高。

并且国mathworks公司的MATLAB计算机软件语言也针对图像信号处理、神经网络系统以及非线性系统构建设计了多种工具箱，从而方便各项功能良好开展。

MATLAB计算机软件语言在应用的过程中，工具箱的应用十分关键，利用工具箱可以完成多项工作处理工作。

在整个工作进行处理中，图像显示函数，图像文件输入、输出、图像挣钱灌输、图像变换函数、图像颜色操作函数以及图像颜色空间转换函数都是工具箱应用都非常关键，是实现数字图像处理的关键。

MATLAB数字图像处理技术应用具有全面的图像处理功能。

在整个工程施工模块中，要求完成对数字图像处理的综合应用管控，在项目的实际处理中，还可以管控各项数字图像处理的效率。

数字图像灰度图像二值化实验报告matlab实现数字图像处理实验报告实验二灰度图像的二值化处理学号姓名日期实验二灰度图像的二值化处理一、实验目的图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，二值化图像的显示与打印十分方便，存储与传输也非常容易，在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。

图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像，大多采用阈值化算法处理。

在不同的应用中，阈值的选取决定着图像特征信息的保留。

因此，图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。

二、实验内容1、编程绘制数字图像的直方图。

2、灰度图像二值化处理。

三、实验要求1、自己选择灰度图像。

2、选择多种阈值分割算法，并比较和分析图像二值化处理的结果。

3、使用VC++编程序。

四、设计思想（阈值选取算法）灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像,将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。

图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是使整个图像呈现出明显的黑白效果。

即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。

阀值分割选取算法有:典型的全局阀值算法的Otsu 算法、局部阀值方法中的Bersen算法、灰度拉伸法、直方图方法等等。

1.Otsu算法的设计思想：设阀值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。

对图像设阈值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。

2.Bersen算法的设计思想：把灰度阈值选取为随像素位置变化而变化的函数，它是一种动态选择阈值的自适应方法。

3.灰度拉伸算法设计思想：灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一种灰度变换，使用的是最简单的分段线性变换函数，它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。

4.直方图算法的设计思想：把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。

利用Matlab实现二值图像的形态学处理2006116185 郝春金数学形态这一名称是从形状研究得来的。

这种方法也说明了一种事实，即在许多机器视觉算法设计中，根据形状来思考问题是最自然也是最容易的。

形态方法有主页进行基于形状或图形思考。

形态方法中图像信息的基本单元是二值像素。

一．基本概念1. 膨胀已知二值图像A，如果A b1,A b2,…，A bn是由二值图像B={b1,b2,b3,…，b n}中像素值为1的点平移得到，则A由B平移的并称为A被B膨胀。

1.腐蚀腐蚀是膨胀的逆运算。

二值图像A经二值图像B腐蚀后在p点仍为1的充分必要条件是：B平移到B后，B中的1像素也是A中的1像素。

2.开运算用同一结构元腐蚀后在膨胀可去除比结构元小的所有区域像素点，而留下其余部分，这一顺序称为“开”运算。

3.闭运算与开运算顺序相反的过程是先膨胀后再腐蚀，称为“关”运算或“闭”运算。

二．Matlab中的仿真实现以图像rice.png为例。

原始图像为此例中，SE定义为3*3的方形矩阵，值全为1。

1. 膨胀IM2 = imdilate(IM,SE)SE为结构元，由strel函数定义。

膨胀后图像见下页。

2.腐蚀IM2 = imerode(IM,SE)腐蚀后图像见下页。

3.开运算IM2 = imopen(IM,SE)腐蚀后图像见下页。

4.闭运算IM2 = imclose(IM,SE)腐蚀后图像见下。

三．GUI界面实现通过matlab的guide制作GUI界面。

选择空白界面，然后自己添加元素。

设计界面如图所示。

添加菜单，如下图，只添加了文件和帮助两个菜单，下面有对应的子菜单。

最后添加各个按钮和菜单对于按钮的callback函数即可。

最后运行界面如下。

通过文件菜单中打开选择图像文件（示意图见下页），右侧运算面板中的四个按钮来实现对应的运算。

点击显示原始图像则可以显示选择的图像。

通过此程序可以实现对不同图像的形态学运算。

如何利用Matlab进行图像处理引言：图像处理技术在现代科技领域扮演着重要的角色。

利用Matlab这一强大的工具，我们可以高效地进行图像处理，实现各种功能，如图像增强、特征提取、目标检测等。

本文将介绍如何利用Matlab进行图像处理，以及一些常用的图像处理算法和技巧。

一、图像读取与显示在开始进行图像处理之前，我们首先需要读取图像并显示出来。

Matlab提供了丰富的函数和工具箱，使得图像读取和显示变得十分简单。

我们可以使用imread 函数读取图像，并使用imshow函数显示出来。

此外，还可以使用imtool函数进行交互式的图像探索和分析。

二、图像格式转换在进行图像处理之前，有时我们需要将图像转换为特定的格式，以便后续的处理。

Matlab提供了丰富的函数，如rgb2gray、im2double等，可以方便地将图像从一种格式转换为另一种格式。

例如，我们可以将RGB图像转换为灰度图像，或者将图像从整数格式转换为双精度格式。

三、图像增强图像增强是图像处理的重要部分，可以提高图像的质量和可视性。

Matlab提供了多种图像增强方法，如直方图均衡化、滤波器等。

直方图均衡化能够通过调整图像像素灰度分布，使得图像具有更明显的对比度和细节；滤波器可以消除图像中的噪声，使其更加清晰和锐利。

四、图像特征提取图像特征提取是计算机视觉和模式识别领域的重要任务。

通过提取图像的特征，我们可以获取有意义的信息，并用于后续的分析和处理。

Matlab提供了许多函数和工具箱，如corner、edge等，可以方便地提取图像的角点、边缘等特征。

这些特征可以用于目标检测、图像配准等应用。

五、图像分割与检测图像分割和检测是图像处理的核心任务之一。

它们可以将图像分割为不同的区域，并检测出感兴趣的目标。

Matlab提供了许多图像分割和检测的函数和工具箱，如regionprops、detectSURFFeatures等。

这些工具可以帮助我们找到图像中的区域和目标，并进行进一步的分析和处理。

MATLAB技术二值图像处理图像处理是计算机视觉与计算机图形学中的核心内容之一，而二值图像处理则是图像处理中的重要分支之一。

MATLAB作为一款常用的科学计算软件，其强大的图像处理功能为研究者和工程师提供了便利。

本文将在5000字左右的篇幅内，探讨MATLAB技术在二值图像处理中的应用。

1. 简介二值图像是由仅包含两种灰度值的像素组成的图像。

在二值图像中，每个像素只能取两种颜色之一，常见的为黑色和白色。

二值图像处理主要包括二值图像的生成、分割和特征提取等过程。

而MATLAB提供了一系列的函数和工具箱，能够有效地处理二值图像，实现各种图像处理任务。

2. 二值图像的生成在图像处理过程中，可能需要将一幅彩色图像转化为二值图像。

MATLAB提供了多种方法来实现二值图像的生成，其中最常用的是基于阈值的方法。

通过设定适当的阈值，可以将彩色或灰度图像中的像素分为黑色和白色两类。

借助MATLAB中的im2bw函数，我们可以方便地实现这一过程。

3. 二值图像的形态学处理形态学处理是二值图像处理中的重要方法之一。

它通过改变图像的形状和结构，实现图像的去噪、分割、填充等目的。

MATLAB提供了丰富的形态学处理函数，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。

这些函数能够对二值图像进行局部或全局的形状改变，从而达到预期的处理效果。

4. 二值图像的边缘检测边缘检测是图像处理中的常见任务，它用于检测图像中的边缘或轮廓。

在二值图像中，边缘通常被定义为两个灰度值之间的边界或过渡区域。

MATLAB提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。

这些算子能够根据像素的灰度值变化，将边缘和非边缘像素区分开来。

5. 二值图像的形状分析形状分析是对二值图像中的对象进行形状特征描述和分析的过程。

它能够提取出对象的面积、周长、凸度等特征，用于图像分类、目标识别等任务。

MATLAB 提供了多种形状分析函数，如bwpropfilt和regionprops等。

MATLAB课程设计设计题目：基于MATLAB的图像文字二值化处理姓名：班级：2014级信息工程学号：指导老师：目录摘要 (3)概述 (4)设计思路 (5)文字提取 (6)背景提取 (6)二值化 (7)结论 (8)参考资料 (9)摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。

数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。

数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。

图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。

MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。

本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。

主要论述了利用MATLAB实现文字提取、背景提取、二值图像分析等图像处理。

关键词：MATLAB软件；文字提取、背景提取、二值图像；概述随着科技的发展，计算机技术的应用已经渗透到社会的方方面面，而与图像有关的通信、网络、传媒、多媒体等已经给人们的生活带来巨大的变化。

所以，图像技术将在未来的很长一段时间内，影响着计算机应用的各个领域。

因此，探究图像处理技术对今后计算机图像处理的发展有着很好的前瞻作用，也为图像处理的技术创新在以后提供理论上的支持。

设计思路二值图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取，因此在MATLAB中，二值图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。

这两个可取的值分别对应于关闭和打开，关闭表征该像素处于背景，而打开表征该像素处于前景。

以这种方式来操作图像可以更容易识别出图像的结构特征。

图像二值化是指用灰度变换来研究灰度图像的一种常用方法，即设定某一阈值将灰度图像的像素分成大于阈值的像素群和小于阈值的像素群两部分。

本科学生毕业论文论文题目：基于MATLAB的数字二值图像处理与形状分析实现学院：电子工程学院年级：2011专业：电子信息科学与技术姓名：刘学利学号：20113564指导教师：王晓飞2014年06月24日摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能．由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好地为人们服务．数字图像处理是一种通过计算机采用一定算法对图形图像处理的技术．数字图像处理技术已经在各个领域上有了比较广泛的应用．图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高．MATLAB强大的运算和图像展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观．本文介绍了MATLAB语言的特点，基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行图像处理的方法．主要论述了利用MATLAB实现图像的二值化，二值图像的腐蚀、膨胀、开、闭等形态学处理．关键词MATLAB；数字图像处理；二值图像AbstractDigital image processing is an emerging technology,with the development of computer hardware,real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear,making it faster and faster processing speed,better for people services．Digital image processing is used by some algorithms Computer graphics image processing technology．Digital image processing technology has been used in various areas which have a relatively wide range of applications．The amount of information on the processing speed requirement is relatively high．MATLAB is good at computing and graphics display capabilities,so that image processing becomes more simple and intuitive．This paper introduces characteristics of MATLAB language and this MATLAB-based digital image processing environment,describes how to use the MATLAB Image Toolbox for its digital image processing,and through some examples to illustrate the use of MATLAB Image Processing Toolbox for image processing method．Mainly discuss the use of MATLAB for image processing enhancement,binary image and its corrode and dilate and open and close．Key wordsMATLAB;digital image processing;image enhancement and binary image目录摘要 (I)Abstract (II)前言 (1)第一章数字图像处理综述 (2)1．1 数字图像处理简介 (2)1．1．1 数字图像处理的概念 (2)1．1．2 数字图像处理的发展 (2)1．2 数字图像处理的研究方法 (2)1．2．1 数字图像处理的基本特点 (2)1．2．2 数字图像处理常用方法 (3)1．3 数字图像处理的优点 (4)1．4 数字图像处理在生活中的应用 (4)1．5 数字图像处理的展望 (5)1．5．1 数字图像处理未来的发展 (5)1．5．2 在发展过程中要注意的问题 (5)第二章 MATLAB基本知识介绍 (6)2．1 MATLAB概述 (6)2．2 MATLAB的优势特点 (6)2．2．1 编程环境 (6)2．2．2 简单易用 (6)2．2．3 强处理能力 (7)2．2．4 图形处理 (7)2．2．5 程序接口 (7)2．2．6 应用软件开发 (8)2．3 MATLAB在图像处理中的应用 (8)2．3．1 常用图像操作 (8)2．3．2 图像增强功能 (8)2．3．3 灰度直方图均衡化 (8)2．3．4 灰度变换法 (9)2．3．5 平滑与锐化滤波 (9)2．3．6 边缘检测和图像分割功能 (9)第三章二值图像分析 (10)3．1 阈值 (10)3．2 几何特性 (11)3．2．1 尺寸和位置 (11)3．2．2 方向 (12)3．2．3 密集度和体态比 (14)3．3 投影 (14)3．4 游程长度编码 (16)3．5 二值图像算法 (17)3．5．1 定义 (17)3．5．2 连通成份标记 (19)3．5．3 欧拉数 (21)3．5．4 区域边界 (21)3．5．5 距离测量 (22)3．5．6 中轴 (23)3．5．7 细化 (24)3．5．8 扩展与收缩 (25)3．6 形态算子 (26)结论 (30)参考文献 (31)致谢 (32)前言数字图像处理（Digital Image Processing），就是利用数字计算机或者其他数字硬件，对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算，以提高图像的实用性．总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等．由于计算机处理能力的不断增强，数字图像处理学科在飞速发展的同时，也越来越广泛地向许多其他学科快速交叉渗透，使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面也变得越来越重要．MathWorks公司推出的MATLAB软件是学习数理知识的好帮手．应用MATLAB友好的界面和丰富、实用、高效的指令及模块，可以使人较快地认识、理解图像处理的相关概念，逐步掌握图像信号处理的基本方法，进而能够解决相关的工程和科研中的问题．图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面．随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大，已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估．早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的．图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等．与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科．随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展．人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉．很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果．其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想．图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索新的领域．第一章数字图像处理综述1．1 数字图像处理简介1．1．1 数字图像处理的概念数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术．1．1．2 数字图像处理的发展图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法和图形工具，用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发．可用其对有噪图像或退化图像进行去噪或还原、增强图像以获得更高清晰度、提取特征、分析形状和纹理以及对两个图像进行匹配．工具箱中大部分函数均以开放式MATLAB语言编写．这意味着可以检查算法、修改源代码和创建自定义函数．1．2 数字图像处理的研究方法1．2．1 数字图像处理的基本特点(1)目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大．如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit 数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22．5Mbit数据量．因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高．(2)数字图像处理占用的频带较宽．与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级．如电视图像的带宽约5．6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右．所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求．(3)数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大．在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度．就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0．9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些．因此，图像处理中信息压缩的潜力很大．(4)由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的．因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像．(5)数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大．由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究．另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究．1．2．2 数字图像处理常用方法(1)图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大．因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）．(2)图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量．压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行．(3)图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等．图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分．(4)图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一．图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础．(5)图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提．作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法．对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述．(6)图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类．图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类．1．3 数字图像处理的优点(1)再现性好．数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化．只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现．(2)处理精度高．按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力．对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的．换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了．(3)适用面宽．图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像．从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像．这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理．即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像．(4)灵活性高．图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容．由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标．而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现．1．4 数字图像处理在生活中的应用图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面．随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大．(1)航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了上面介绍的JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中．(2)生物医学工程方面的应用数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效．(3)通信工程方面的应用当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信．(4)工业和工程方面的应用在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量,并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查．(5)军事公安方面的应用在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等．(6)文化艺术方面的应用目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计．(7)机器人视觉,视频和多媒体，系统科学可视化电子商务等．1．5 数字图像处理的展望1．5．1 数字图像处理未来的发展经过对数字图像处理这门课程的学习，以及对数字图像处理技术在各个领域中应用的了解，我认为图像处理技术未来的发展大致体现在以下四个方面(1)超高速、高分辨率、立体化、多媒体、智能化和标准化方向发展(2)图像与图形相结合朝着三维成像或多维成像的方向发展(3)新理论和新算法的研究1．5．2 在发展过程中要注意的问题在数字图像处理进一步发展的过程中需要注意的问题主要有如下五个方面：(1)在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题；(2)加强软件研究，开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法；(3)加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展；(4)加强理论研究，逐步形成处理科学自身的理论体系；(5)时刻注意图像处理领域的标准化问题．第二章 MATLAB基本知识介绍2．1 MATLAB概述MATLAB由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境．它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式．MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件．在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JA V A的支持．可以直接调用，用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用．2．2 MATLAB的优势特点2．2．1 编程环境MATLAB由一系列工具组成．这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面．包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器．随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单．而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用．简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析．2．2．2 简单易用MATLAB是一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点．用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行．新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的，因此语法特征与C++语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式．使之更利于非计算机专业的科技人员使用．而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因．2．2．3 强处理能力MATLAB是一个包含大量计算算法的集合．其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能．函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理．在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ ．在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少．MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数．函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等．2．2．4 图形处理MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印．高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图．可用于科学计算和工程绘图．2．2．5 程序接口新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库，将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码．允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或C++语言程序．2．2．6 应用软件开发在开发环境中，使用户更方便地控制多个文件和图形窗口；在编程方面支持了函数嵌套，有条件中断等；在图形化方面，有了更强大的图形标注和处理功能，包括对性对起连接注释等；在输入输出方面，可以直接向Excel和HDF5进行连接．2．3 MATLAB在图像处理中的应用数字图像处理工具箱函数包括以下15类：、⑴、图像显示函数；⑵、图像文件输入、输出函数；⑶、图像几何操作函数；⑷、图像像素值及统计函数；⑸、图像分析函数；⑹、图像增强函数；⑺、线性滤波函数；⑻、二维线性滤波器设计函数；⑼、图像变换函数；⑽、图像邻域及块操作函数；⑾、二值图像操作函数；⑿、基于区域的图像处理函数；⒀、颜色图操作函数；⒁、颜色空间转换函数；⒂、图像类型和类型转换函数．MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型，分别为真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像，由于有的函数对图像类型有限制，这四种类型可以用工具箱的类型转换函数相互转换．MATLAB可操作的图像文件包括BMP、HDF、JPEG、PCX、TIFF、XWD 等格式．下面就图像处理的基本过程讨论工具箱所实现的常用功能．2．3．1 常用图像操作图像的读写与显示操作：用imread( )读取图像，imwrite( )输出图像，把图像显示于屏幕有imshow( ), image( )等函数．imcrop( )对图像进行裁剪，图像的插值缩放可用imresize( )函数实现，旋转用imrotate( )实现．2．3．2 图像增强功能图像增强是数字图像处理过程中常用的一种方法，目的是采用一系列技术去改善图像的视觉效果或将图像转换成一种更适合于人眼观察和机器自动分析的形式．2．3．3 灰度直方图均衡化均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节看不清楚，采用直方图修整可使原图像灰度集中的区域拉开或使灰度分布均匀，从而增大反差，使图像的细节清晰，达到增强目的．直方图均衡化可用histeq( )函数实现．2．3．4 灰度变换法照片或电子方法得到的图像，常表现出低对比度即整个图像偏亮或偏暗，为此需要对图像中的每一像素的灰度级进行标度变换，扩大图像灰度范围，以达到改善图像质量的目的．这一灰度调整过程可用imadjust( )函数实现．2．3．5 平滑与锐化滤波平滑技术用于平滑图像中的噪声，基本采用在空间域上的求平均值或中值．或在频域上采取低通滤波，因在灰度连续变化的图像中，我们通常认为与相邻像素灰度相差很大的突变点为噪声点，灰度突变代表了一种高频分量，低通滤波则可以削弱图像的高频成分，平滑了图像信号，但也可能使图像目标区域的边界变得模糊．而锐化技术采用的是频域上的高通滤波方法，通过增强高频成分减少图像中的模糊，特别是模糊的边缘部分得到了增强，但同时也放大了图像的噪声．在MATLAB中，各种滤波方法都是在空间域中通过不同的卷积模板即滤波算子实现，可用fspecial( )函数创建预定义的滤波算子，然后用filter2( )或conv2( )函数在实现卷积运算的基础上进行滤波．2．3．6 边缘检测和图像分割功能边缘检测是一种重要的区域处理方法，边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来．如果一个像素落在边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级变化的带．对这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向．边缘检测算子可以检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化，也包括对方向的确定，其中大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法．MATLAB工具箱提供的edge( )函数可针对sobel算子、prewitt 算子、Roberts算子、log算子和canny算子实现检测边缘的功能．基于灰度的图像分割方法也可以用简单的MATLAB代码实现．除了以上基本的图像处理功能，MATLAB还提供了如二值图像的膨胀运算dilate( )函数、腐蚀运算erode( )函数等基于数学形态学与二值图像的操作函数．第三章 二值图像分析3．1 阈值视觉系统中的一个重要问题是从图像中识别代表物体的区域（或子图像），这种对人来说是件非常容易的事，对计算机来说却是令人吃惊的困难．为了将物体区域同图像其它区域分离出来，需要首先对图像进行分割．把图像划分成区域的过程称为分割，即把图像],[j i F 划分成区域k p p p ,,,21⋅⋅⋅，使得每一个区域对应一个候选的物体．下面给出分割的严格定义．定义 分割是把像素聚合成区域的过程，使得：==i ki P 1 整幅图像 (}{i P 是一个完备分割 )．ji P P j i ≠∅=, ，(}{i P 是一个完备分割)． 每个区域i P 满足一个谓词，即区域内的所有点有某种共同的性质．不同区域的图像，不满足这一谓词．正如上面所表明的，分割满足一个谓词，这一谓词可能是简单的，如分割灰度图像时用的均匀灰度分布、相同纹理等谓词，但在大多数应用场合，谓词十分复杂．在图像理解过程中，分割是一个非常重要的步骤．通过阈值运算是否可以有效地进行图像分割，取决于物体和背景之间是否有足够的对比度．设一幅灰度图像],[j i F 中物体的灰度分布在区间],[21T T 内，经过阈值运算后的图像为二值图像],[j i F T ，即：⎩⎨⎧≤≤=其它如果0],[ 1],[21T j i F T j i F T (3-1)如果物体灰度值分布在几个不相邻区间内时，阈值化方案可表示为：⎩⎨⎧∈=其它如果0],[ 1],[Z j i F j i F T (3-2)其中Z 是组成物体各部分灰度值的集合．图3-1是对一幅灰度图像使用不同阈值得到的二值图像输出结果．。

matlab图像处理学习笔记-数学形态与二值图像操作matlab图像处理学习笔记-数学形态与二值图像操作数学形态学主要处理的是二值图像，因为二值图像的处理操作比较简单。

9.1 数学形态学图像处理基本思想：利用一个称作结构元素（structuring element）的探针收集图像信息。

当探针在图像中不断移动时，便可考察图像各个部分见的相互关系，从而了解图像各个部分的结构特征。

作为探针的结构元素，可直接携带只是（形态、大小以及灰度和色度信息）来探测所研究图像的结构特点。

基本运算：数字形态学的基本运算是腐蚀和膨胀。

平移：就是将图像A平移到以b为原点的坐标系中。

反射：图像A相对于坐标原点的对称结果。

开运算：即A先被B腐蚀，再被B膨胀；闭运算：即A先被B膨胀，再被B腐蚀；根据开、闭运算的特点，通常可以利用开运算删除图像中的小分支，利用不运算填补图像中的空穴；形态学的直奔运算满足以下特点：1、膨胀和复试运算具有平移不变性，即对图像A进行复试和膨胀的结果运算只取决于A与B得结构，而与A得为之无关。

2、开运算可以使图像缩小，闭运算可以使图像增大。

9.3数学图形学的运算的基本函数1、二值图像的膨胀运算dilate（BW,SE,alg，n）,SE为一个数据结构，具体为什么，也不是特别清楚，alg=‘spatial’在空域上实现alg=‘frequency’，在频域上实现，无论空域上实现还是频域上实现，运算结果都一样，但是对于大图像来说，运算的速度会快一些n代表对图像进行膨胀的次数。

I=imread('rice.tif');imshow(I);a=ones(5);b=dilate(I,a);figure,imshow(b);2、erode(bw,SE,alg,n)此函数同dilate()函数的功能基本是一样的。

3、对图像进行指定的操作bwmorph(bw,operation,n)bw是二值图像，operation是指定的操作，为字符串，n代表进行操作的次数operation的可选值及其含义为：bothat，闭包运算，即先腐蚀，再膨胀，然后减去源图像bridge，作连接运算即将两个1中间相隔的一个0变为1；clean,去除孤立的亮点，如0 0 00 1 00 0 0变为0 0 00 0 00 0 0diag，采用对角线填充来去除8邻接的背景dilate用结构元素ones（3）作膨胀运算erode，用结构元素ones（3）作腐蚀运算fill，填充孤立的黑点，hbreak，断开H形连接，如1 1 10 1 01 1 1变为1 1 10 0 01 1 1majority，若像素的8邻域中有大于或等于5的元素为1，否则为0remove，如掉内点，即如果像素4的邻域都为1，则像素为0shrink，n=Inf，作收缩运算。

二值图像处理的程序设计形态学处理1相关知识1.1 MATLAB在图像处理中的应用MATLAB7.x提供了20类图像处理函数，涵盖了图像处理包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法，是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。

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。

Matlab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。

1.2 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，还要对图像进行分析，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。

闭运算通常用来填充目标内细小空洞，连接断开的邻近目标，平滑其边界的同时不明显改变其面积。

1.3 图像二值化的基本原理图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。

即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。

在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于再对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。

第26卷第5期2003年10月现　代　测　绘Modern Surveying and MappingVol.26,No.5Oct.2003利用MA TLAB实现图像处理与分析董春来1,2,王　坚2,胡建华2(1淮海工学院,江苏连云港222001;2中国矿业大学,江苏徐州221008)摘　要　本文通过对图像的均衡操作、二值图像的处理、小波去噪等实例,介绍了MA TLAB进行图像处理和分析的实用方法与技巧,它对各种软钉包、进行图像处理和分析等,提供了高效便捷的方法。

关键词　MA TLAB　图像处理　二值图像　小波变换中图分类号:P234 文献标识码:B 文章编号:1672-4097(2003)05-0009-030　引　言众所周知,MA TLAB在数值计算,数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多的领域有着广泛的用途,特别是MA TLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、R G B图像、灰度图像、二进制图像,并能操作3.bmp、3.jpg、3.tif等多种图像格式文件。

如果灵活地运用MA TLAB提供的图像处理分析函数及工具箱,会大大减化具体的编程工作,充分体现在图像处理和分析中的优越性。

1　图像均衡化图像分的包括:获取像素值及其统计数据;分析图像,抽取其主要结构信息;调整图像,突出某些特征或抑制噪声。

如MA TLAB中操作函数pixval以交互的方式显示像素的数据值,该函数还可以显示两个像素之间Euclidean距离;impixel函数可以返回选中的像素或像素集的数据值,调用imadjust函数可以方便的实现图像强度调整。

图1　原始图像histeq函数可以实现图像的均衡化操作,采用如下代码对(图1)进行操作可得均衡化后的结果图像和均衡化操作的变换函数图(图2)图2　图像直方图均衡化具体代码为:I=imread(′cameraman.tif′);%读入图像文件[J,T]=histeq(I)%对图像进行均衡化,并提取转换曲线结构figuresubplot(221)imhist(I)%调用函数画出原始图像柱状图title(′原始图像的柱状图′)subplot(222)imshow(J)%显示均衡化后的图像title(′衡化后结果′);subplot(223)imhist(J)title(′直方图均衡后柱状图′)subplot(224)plot((0∶255),T3255)%均衡化转曲线图title(′转换曲线′)2　二值图像处理二值图像是指图像中只有黑白两种灰度等级。

如何在Matlab中进行图像分析和形态学处理图像处理是计算机视觉领域中的一个重要分支，它主要涉及到对图像进行数字化处理和分析，从而得到我们所需要的信息。

Matlab是一种非常强大和灵活的软件工具，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。

本文将介绍如何在Matlab中进行图像分析和形态学处理。

一、图像分析基础在进行图像分析之前，我们首先需要了解图像的基本知识和图像处理的基本步骤。

图像可以看作是由像素组成的二维矩阵，每个像素具有一定的亮度值。

图像处理的基本步骤包括加载图像、显示图像、调整图像大小和颜色空间转换等。

1. 加载图像在Matlab中，可以使用imread函数来加载图像。

例如，对于名为image.jpg的图像文件，可以使用以下代码加载图像：```matlabimage = imread('image.jpg');```2. 显示图像通过imshow函数可以将加载的图像显示在Matlab的图像窗口中。

例如，可以使用以下代码将图像显示在窗口中：```matlabimshow(image);```3. 调整图像大小有时候需要将图像调整为所需要的尺寸。

Matlab提供了imresize函数来实现图像的大小调整。

例如，可以使用以下代码将图像调整为200x200像素：```matlabresized_image = imresize(image, [200, 200]);```4. 颜色空间转换在图像分析过程中，有时候需要将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。

Matlab提供了多种颜色空间转换函数，如rgb2gray、rgb2hsv等。

例如，可以使用以下代码将RGB彩色图像转换为灰度图像：```matlabgray_image = rgb2gray(image);```二、图像分析算法图像分析算法是图像处理的核心内容，它主要用于提取图像中的特征和信息。

在Matlab中，有许多常用的图像分析算法和函数，如边缘检测、特征提取和目标检测等。

图像二值化图像的二值化处理(4张)就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。

将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。

在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。

其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。

所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。

使用matlab编程实现两幅图像的块匹配操作其中rgb_image=imread('A.bmp');gray_image=rgb2gray(rgb_image);image=double(gray_image);ed_image=image;rgb_back=imread('B.bmp');红色部分表示要匹配的两张图片附件所含文件：附件中m文件代码：复制内容到剪贴板代码:clear;echo off;% for g=267% a1=imread([num2str(g),'.jpg']);rgb_image=imread('A.bmp');gray_image=rgb2gray(rgb_image);image=double(gray_image);ed_image=image;rgb_back=imread('B.bmp');gray_back=rgb2gray(rgb_back);back=double(gray_back);[y1,y2,x1,x2]=rowcol(back,image);[M,N]=size(back); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%相关系数法%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for i=x1:5:x2for j=y1:5:y2I=image(i:i+4,j:j+4);%块T=back(i:i+4,j:j+4);aver_I=mean(mean(I));%块均值aver_T=mean(mean(T));sub_I=I(1:5,1:5)-aver_I;%每块与均值之差squ_sub_I=sub_I.*sub_I;%差值平方sum_sub_I=sum(sum(sub_I)); %差值之和sum_squ_sub_I=sum(sum(squ_sub_I));%差值平方和sub_T=T(1:5,1:5)-aver_T;squ_sub_T=sub_T.*sub_T;sum_sub_T=sum(sum(sub_T));sum_squ_sub_T=sum(sum(squ_sub_T));mul=sub_I.*sub_T;sum_mul=sum(sum(mul)); %分子R=sum_mul/((sqrt(sum_squ_sub_I))*(sqrt(sum_squ_sub_T)));if R>0.9image(i:i+4,j:j+4)=255;endendendimage(x1:x2,y1)=255;image(x1:x2,y2)=255;image(x1,y1:y2)=255;image(x2,y1:y2)=255;h=mat2gray(image);figure,imshow(h)ed1=edge(ed_image,'canny',0.08);ed2=edge(ed_image,'prewitt',14);ed=ed1&ed2;% figure,imshow(ed)% figure,imshow(ed1)% figure,imshow(ed2)。

Matlab中将一幅图像阈值分割二值化非常简单，若需要通过阈值th2二值化保留一些大面积的、且有灰度值含有大于th1的点的前景区域，而不需要小面积的区域（th1大于th2），这时会遇到这样的问题：当阈值选为th2时会把一些小面积区域也保留下来；若把阈值增大到th1，小面积的区域没了，但是原来大面积的区域又会减小；若要直接去掉阈值th2二值化图像中面积小于某一值的的区域，需要计算每个区域的面积，计算量大，而且有的区域中并没有含有大于th1的点。

下面利用数学形态学的方法来解决上述问题。

这里主要是采用数学形态学中的腐蚀与膨胀操作，采用均值滤波、灰度图像高阈值二值化、种子点选择、灰度图像低阈值二值化和选择滤波相结合的方法，具体来说：腐蚀过程采用均值滤波和高阈值对第一细分图像二值化，滤掉面积较小的区域，得到较大的区域，然后选择每个区域的种子点；膨胀过程采用低阈值对第一细分图像二值化，保留含有种子点的区域，其它的均过滤掉。

经过腐蚀和膨胀操作后，得到所希望的结果，见下图。

程序如下：wmf10=imread('mwf1.bmp'); %读取图像wmf1=wmf10(:,:,1);%由于是灰度图像，三个页面相同，故只对第一页面数据操作figure(1);subplot(121);imagesc(wmf1);colormap(gray); %显示原图象h=fspecial('average',3);wmf1_filted=uint8(round(filter2(h,wmf1))); %均值滤波th1=0.94*max(max(wmf1)); %确定阈值th1wmf1th1=(wmf1_filted>th1); %按阈值th1二值化[wmf1th1_label numth1_label]=bwlabel(wmf1th1,8);rc=zeros(2,numth1_label); %选择种子点坐标for i=1:numth1_label[r c]=find(wmf1th1_label==i);rc(1,i)=r(2);rc(2,i)=c(2);endr=rc(1,:);c=rc(2,:);coe=1.4;th2=mean2(wmf1)+coe*std2(wmf1); %确定阈值th2wmf1th2=(wmf1>th2); %按阈值th2二值化wmf1th2_select=bwselect(wmf1th2,c,r,8); %保留含有种子点的前景区域subplot(122);imagesc(wmf1th2_select);colormap(gray);上述程序主要是采用了bwlabel和beselect函数，虽然没有直接使用Matlab的形态学操作的膨胀、腐蚀函数，但其实质过程和达到的效果是遵循形态学操作原理的，因而这也为形态学操作提供了其他的编程实现过程。