基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现

步态识别论文：基于人体骨架提取的步态分析步态识别论文:基于人体骨架提取的步态分析【中文摘要】近年来,随着社会对敏感场合安全需求的提高,生物特征识别作为一种身份鉴别技术,在全球范围得到了大力的研究和发展。

相比于传统的身份识别方法,步态识别作为第二代识别技术,可以通过一个人独特的走路姿势来达到识别个体的,具有远距离非接触性,隐蔽不侵犯性,难以隐藏伪装性的优点,在视觉监控领域具有显著的优势。

本文从一个步态视频展开进行深入研究,运用MATLAB7.0软件进行图像处理,提出了运用人体骨架的步态识别方法,其研究内容主要包括以下几个方面:首先,采用背景减除法从图像序列中提取出运动目标轮廓,并运用形态学运算对人体轮廓进行处理,除掉图像中的小空洞和噪声。

然后,对步态运动的周期性进行分析,利用人体运动的宽度变化信息计算步态周期。

最后,利用“行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息”这一观点,根据人体解剖学的虚拟骨架等知识,通过对人体骨架下肢运动的分析,提取步态周期内的下肢角度值变化作为步态特征。

步态是具有非常大潜力的生物特征识别技术,目前关于步态识别的研究主要还是处在理论阶段,要将该技术投产实用,还有一系列难点问题需要解决。

但是就我们实验发现,本文基于人体骨架的步态分析,能提取出人体的步态特征,对于个体识别系统的完善具有相当大的意义。

通过实验,进一步说明了步态识别技术的研究价值和光明前景。

【英文摘要】With a growing need for security insecurity-sensitive environment,biometrics recognition,as a human identification approach , has been greatly researched andpared to the traditional ID recognition method, the second-generation biometric recognition technology based on vision movement canidentify individuals by their unique walking manners. Gait has its own advantages which are long-distant, untouched, non body-invading and difficult to conceal, is very attractive in the field of visual surveillance.Based on a gait video clip and applying MATLAB7.0 software to processing images, the gait recognition method of using the human skeleton is proposed in this paper, which mainly covers the following issues:Firstly, the background subtraction is used in gait detection to recover the moving object after scanning the original image. Principal curves can reflect the inherent structure of the data and describe nonlinear data, which is beneficial to the contour extraction. Secondly, Gait cycle is analyzed,then width and height of body analysis is performed to computer stly, based on the idea that joint-angle trajectories of body parts in walking motion include sufficient dynamic identity information,a gait recognition method based on lower-limb motion analysis and dynamic time wrapping is proposed.For each gait sequence,according to the knowledge of human body anatomy, the coordinates of lower-limb joints are obtained by analyzing lower-limb motion,and then the trajectories of lower-1imb angles in one cycle are extracted as featurevectors.Undoubtedly, gait is a quite potential biometric. However, relevant study mainly stays at in the phase of theory research at present, and in order to apply the technology into practice, there are still a lot of urgent problems needed to be resolved. Experimental results that the characteristic of the human gait can be identifiedbased on the analysis of human skeleton, which has significant importance for the improvement of individual recognition. Experiments further show the research value and the bright future of the gait recognition.【关键词】步态识别细化人体骨架关节角度【英文关键词】gait recognition thin humanskeleton joint angle【备注】索购全文在线加好友:1.3.9.9.3.8848同时提供论文写作一对一指导和论文发表委托服务【目录】基于人体骨架提取的步态分析摘要5-6 Abstract 6 第一章绪论 9-15 1.1 步态识别简介 9-10 1.2 步态识别的理论依据和发展状况10-12 1.3 步态识别系统 12-13 1.4 论文的组织结构13-15 第二章步态识别技术介绍 15-28 2.1 MATLAB7.0 简介 15-18 2.1.1 图像和MATLAB 15-16 2.1.2 MATLAB 的特色和应用 16-18 2.2分割运动目标 18-19 2.2.1 时域差分法 18 2.2.2 背景减除法 18-19 2.2.3 光流法 19 2.3 步态特征提取19-23 2.3.1 基于模型的方法 19-22 2.3.2 基于统计的方法 22-23 2.4 分类识别 23-27 2.4.1 分类识别方法 23-25 2.4.2 分类数据库 25-27 2.5 本章小结27-28 第三章运动目标分割与形态学运算 28-38 3.1运动目标分割 28-33 3.1.1 运动背景的建模29-31 3.1.2 特定阈值下的图像差分 31-33 3.2 形态学运算处理 33-363.2.1 膨胀 34-35 3.2.2 腐蚀35 3.2.3 基于膨胀和腐蚀的形态学处理及分析35-36 3.3 轮廓线提取 36-37 3.4 本章小结37-38 第四章步态周期内骨架及下肢运动变化分析38-58 4.1 步态周期 38-40 4.1.1 步态周期定义38-39 4.1.2 步态周期提取 39-40 4.2 细化与人体骨架的获取 40-43 4.2.1 图像的细化 40-42 4.2.2 人体骨架的定义 42-43 4.2.3 人体骨架的获取 43 4.3 下肢运动分析及特征提取 43-50 4.3.1 下肢关节点角度分析44-46 4.3.2 人体骨架下肢特征提取 46-50 4.4 下肢特征提取方法性能分析 50-56 4.4.1 人体轮廓下肢特征提取50-54 4.4.2 性能比较与分析 54-56 4.5 特征提取后续处理 56 4.6 本章小结 56-58 第五章总结与展望58-60 5.1 论文研究工作的总结 58-59 5.2 展望59-60 参考文献 60-63 攻读学位期间发表论文63-64 致谢 64-65 附件 65。

在MATLAB中，计算二值图像的骨架（Skeleton）的分支个数可以使用一些内建的函数。

通常，这包括使用bwmorph函数来提取骨架，然后使用bwmorph或其他相关函数来计算骨架的分支数。

以下是一个简单的示例：
这个例子假设你的二值图像存储在your_binary_image.png文件中。

在代码中，首先使用bwmorph函数提取二值图像的骨架，然后使用bwmorph函数和'branchpoints'参数来检测骨架中的分支点，并最终计算分支数。

请注意，这只是一个简单的示例。

具体的实现可能会根据你的图像和需求而有所不同。

如果你的骨架提取和分析更为复杂，你可能需要使用更高级的图像处理工具和算法。

多边形骨架提取算法 python
多边形骨架提取算法在计算机视觉和图像处理领域中被广泛应用，用于提取多边形的中轴线或骨架结构。

在Python中，有几种常
见的算法和库可以用来实现多边形骨架提取，下面我将从多个角度
介绍几种常见的方法。

1. Medial Axis Transform (MAT)，中轴变换是一种常见的多
边形骨架提取算法。

在Python中，你可以使用scikit-image库来
实现MAT。

该库提供了medial_axis函数，可以直接对多边形进行
中轴变换处理。

2. Voronoi Diagram，沃罗诺伊图也可以用于多边形骨架提取。

你可以使用SciPy库中的spatial模块来计算Voronoi图，然后从Voronoi图中提取多边形的骨架结构。

3. Distance Transform，距离变换也是一种常见的多边形骨架
提取方法。

你可以使用OpenCV库或者scikit-image库中的
distance_transform_edt函数来计算多边形的距离变换，然后从中
提取骨架。

4. Skeletonization Algorithms，还有一些专门用于骨架提取的算法，比如Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。

你可以在Python中实现这些算法，或者使用一些开源的图像处理库中已经实现好的算法。

在实际应用中，选择哪种算法取决于你的具体需求和多边形的特征。

每种算法都有自己的优缺点，需要根据具体情况进行选择。

希望以上信息能够帮助到你，如果有更多问题，欢迎继续提问。

基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取（原创实用版）目录一、引言二、拉普拉斯算子迭代法简介三、点云骨架提取的必要性四、基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法五、实验结果与分析六、结论正文一、引言随着三维扫描技术的快速发展，点云数据在各个领域得到了广泛应用，如机器人导航、虚拟现实、计算机视觉等。

点云数据通常包含大量冗余信息，这就需要对点云进行处理以减少数据量，提高数据质量。

点云骨架提取就是从点云中提取出代表整个点云结构的关键点，它是点云处理的基础步骤。

本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。

二、拉普拉斯算子迭代法简介拉普拉斯算子是一种常用的图像平滑算子，它可以通过迭代法求解。

拉普拉斯算子迭代法的基本思想是：在保持边界不变的情况下，对图像进行平滑处理，使得图像的能量函数值不断减小，直至收敛到最小值。

三、点云骨架提取的必要性点云骨架提取是点云处理中的关键步骤，其主要目的是从点云中提取出代表整个点云结构的关键点。

点云骨架提取对于点云的简化、特征提取、匹配和识别等后续处理具有重要意义。

四、基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。

该方法首先对点云进行预处理，包括去噪、采样等操作；然后计算点云的拉普拉斯矩阵；接着通过迭代法求解拉普拉斯矩阵的特征值和对应的特征向量，得到点云的骨架点；最后对骨架点进行排序，得到点云的骨架。

五、实验结果与分析为了验证本文提出的方法的有效性，我们在多个点云数据集上进行了实验。

实验结果表明，本文提出的方法在提取点云骨架方面具有较高的准确性和效率。

同时，我们还对不同参数设置下的方法进行了比较，结果表明，合理的参数设置可以进一步提高方法的性能。

六、结论本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。

实验结果表明，该方法具有较高的准确性和效率，可以为点云的后续处理提供有效的支持。

视频中运动人体骨架提取方法作者：吴翊萱贺俊吉来源：《电脑知识与技术》2017年第10期摘要：提出一种基于ZHANG和SUEN快速并行细化算法（即zs细化）的人体骨架提取方法。

首先使用高斯混合建模背景差分法提取运动人体二值前景图像，再利用zs细化算法对人体二值图像进行初步细化，最后使用8个模板对zs细化结果进行单像素化得到单像素宽的人体骨架模型。

实验结果表明，该方法能成功提取单像素宽的人体骨架，简单高效，针对单幅图像提取骨架平均耗时仅需0.3秒。

关键词：高斯混合建模；zs细化；单像素宽；骨架模型中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044（2017）10-0151-031.概述运动人体行为分析是现今计算机视觉领域中一个备受关注的研究热点，其具有重要的研究意义和广泛的应用前景，如视频监控中异常行为检测、人机交互、虚拟现实、视频检索等。

人体骨架含有丰富的人体运动信息，对运动人体行为分析具有重要的作用。

对人体提取骨架模型不仅能保留人体的运动信息，减少无效的冗余信息，提高后续处理效率，还能在人体的骨架模型上进一步提取特征，用于后续人体运动行为分析的研究中。

用于骨架提取的方法主要有：基于Voronoi图的算法、基于链码的算法、基于距离变换的算法、基于形态学的算法以及细化算法。

由于细化算法一般能保证骨架的连通性且计算简单，考虑到人体骨架提取完整性以及实时性的要求，本文考虑采用细化算法来提取人体骨架。

本文提出一种基于ZHANG和SUEN快速并行细化算法（以下简称zS细化算法）的人体骨架提取方法，首先利用zS细化算法对运动人体二值图像进行初步细化，再在zs细化的基础上对图像进行单像素化操作。

利用此方法得到的人体骨架模型能保证连通性和单像素宽，且光滑无毛刺。

2.人体目标检测为了提取视频中运动人体的骨架，首先需要排除各种复杂背景的干扰，从视频中提取运动人体二值前景图像。

常见的运动目标检测方法主要有帧间差分法、背景差分法、光流法等等。

骨架提取算法
骨架提取算法是一种常用的图像处理算法，它可以从图像中提取出物体的骨架，即物体的主要轮廓线条。

骨架提取算法在计算机视觉、图像识别、机器人等领域有着广泛的应用。

骨架提取算法的基本思想是将物体的轮廓线条缩小到一个像素宽度，然后通过一系列的操作，得到物体的骨架。

这个过程可以分为两个步骤：轮廓线条的细化和骨架的提取。

轮廓线条的细化是指将物体的轮廓线条缩小到一个像素宽度。

这个过程可以通过一些经典的算法来实现，比如Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。

这些算法都是基于局部像素的形态学操作，可以将轮廓线条细化到一个像素宽度。

骨架的提取是指从细化后的轮廓线条中提取出物体的骨架。

这个过程可以通过一些经典的算法来实现，比如Medial Axis Transform 算法、Distance Transform算法等。

这些算法都是基于距离变换的思想，可以将轮廓线条转换成距离场，然后通过一些操作，得到物体的骨架。

骨架提取算法的优点是可以提取出物体的主要轮廓线条，可以减少图像处理的复杂度，提高图像处理的效率。

同时，骨架提取算法还可以用于物体的形状分析、物体的匹配等领域。

骨架提取算法的应用非常广泛，比如在计算机视觉领域，可以用于物体的识别、跟踪、分割等；在机器人领域，可以用于机器人的导航、路径规划等；在医学领域，可以用于医学图像的分析、诊断等。

骨架提取算法是一种非常重要的图像处理算法，它可以提取出物体的主要轮廓线条，可以用于物体的形状分析、物体的匹配等领域。

随着计算机视觉、机器人、医学等领域的不断发展，骨架提取算法的应用前景将会越来越广阔。

《数字图像处理》实验报告学院：专业：班级：姓名：学号：实验一实验名称：图像增强实验目的：1.熟悉图像在Matlab下的读入，输出及显示；2.熟悉直方图均衡化；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算及几何变换.实验仪器：计算机，Matlab软件实验原理：图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息，以便更好地利用图像。

图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用空间域的方法进行增强。

空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤波。

图像的直方图实际上就是图像的各像素点强度概率密度分布图，是一幅图像所有像素集合的最基本统计规律，均衡化是指在每个灰度级上都有相同的像素点过程。

实验内容如下：I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像')J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J) %输出图像title('灰度图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(J) %输出原图直方图title('原始图像直方图')0100200几何运算：I=imread('E:\cs.jpg');%subplot(1,2,1),imshow(I); theta = 30;K = imrotate(I,theta); subplot(1,2,2),imshow(K)对数运算：I=imread('E:\dog.jpg');subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J),title('灰度变换后图像') J1=log(1+double(J));subplot(2,2,3),imshow(J1,[]),title('对数变换后') 指数运算:I=imread('E:\dog.jpg'); f=double(I); g=(2^2*(f-1))-1 f=uint8(f); g=uint8(g);subplot(1,2,1);subimage(f),title('变换一') subplot(1,2,2);subimage(g),title('变换二')加法运算：clc;clear all;close all; i = imread('E:\dog.jpg');j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02);subplot(1,3,1),imshow(i),title('图一') subplot(1,3,2),imshow(j),title('图二') k=zeros(242,308); for p=1:100j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02); j1 = im2double(j); k = k + j1; end k=k/100;subplot(1,3,3),imshow(k),title('图三')变换一200400600100200300400500变换二200400600100200300400500实验二实验名称：图像变换实验目的：（1）进一步对matlab的了解和使用；（2）学习如何在matlab中对数字图像的处理；实验原理：图像和其他信号一样，既能在空间域处理，也能在频率域处理。

信息技术 XINXUISHU 2021年第4期基于骨架约束的人体轮廓图像变形算法蔡雨轩，车文刚**作者简介：蔡雨轩(1995 -),男，硕士研究生，研究方向为图像处理。

*通讯作者：车文刚(1963 -),男，博士，硕士生导师，教授,研究方向为人工智能和模式识别。

(昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明650500)摘 要：经典的基于控制点的移动最小二乘变形方法，没有考虑到图像变形过程中图像的拓扑结构， 导致变形效果脱离现实人体轮廓结构，变得夸张且不符合常理。

而骨架刚好能完整地保留图像轮廓的拓扑结构。

提出一种在变形过程中加入骨架约束的变形算法，通过推导计算得到一个约束系数，使 每一个像素点的移动相对于骨架存在一个约束,从而达到真实有效的变形。

实验结果表明，文中方法可以使人体轮廓图像由瘦变胖的变形过程更加符合现实中人体曲线的变化情况。

关键词：计算机技术；图像变形；骨架约束;移动最小二乘法；人体轮廓图像中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009 -2552(2021)04 -0069 -06DOI ： 10. 13274/j. cnki. hdzj. 2021.04.013Human contour image deformation algorithm based on skeleton constraintCAI Yu-xuan , CHE Wen-gang(Faculty of Information Engineering and Automation , Kunming University of Science and Technology , Kun ­ming 650500, China)Abstract : The control points based classic moving least squares deformation method does not take into ac ­count the topological structure of the image in the process of image deformation , causing the deformationeffect to deviate from the contour structure of the actual human body , which becomes exaggerated and un ­reasonable ・ The skeleton could just keeps the complete topological structure of the image contour ・ This pa ­per proposes a deformation algorithm that adds the skeleton constraint in the deformation process , and ob ­tains a constraint coefficient through derivation and calculation , which allows the movement of each point tohave a constraint relative to the skeleton , so as to achieve an effective deformation. The experimental results show that the method can make the process from thin to fat of human body contour more in line with thechange of the human body curve in reality.Key words ： computer technology ； image deformation ； skeleton constraint ； moving least square method ； human body contour image o 引言图像变形技术是指按一定的规则或方法,生 成平滑的、真实的变形效果的图像处理技术。

基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取点云骨架提取是计算机视觉领域中一项重要的任务，它可以将点云中的主要形状特征提取出来，为后续的物体识别、形状分析等任务打下基础。

本文将重点介绍一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。

点云是由大量的三维点坐标组成的数据集，广泛应用于三维重建、场景分析、虚拟现实等领域。

然而，点云数据通常包含大量的细节和噪声，导致形状特征难以直接提取。

因此，对点云进行骨架提取能够将其简化为一系列骨架点，保留主要形状特征，提高后续处理的效率和准确性。

拉普拉斯算子迭代法是一种基于局部特征的骨架提取方法，其基本思想是通过迭代优化的方式，逐步确定点云中的骨架点。

具体步骤如下：首先，将点云数据进行三角化处理，得到点之间的邻接关系。

然后，计算每个点的法向量，用于后续的相关计算。

接着，进行初始化，选择一部分点作为初始的骨架点，并计算其质心。

然后，对每个点进行迭代优化。

首先，计算每个点到其邻接点的平均距离。

然后，根据平均距离，计算每个点的拉普拉斯能量，作为点的重要性度量。

通过比较每个点的拉普拉斯能量，选择能量最小的点作为新的骨架点，并更新骨架点集合和质心。

接下来，更新每个点的邻接关系和法向量。

对于新的骨架点，将其添加到邻接关系中，并重新计算其他点到它的平均距离。

同时，对于与新的骨架点相邻的点，更新其法向量。

最后，根据骨架点的质心和邻接关系，生成点云的骨架。

该方法的优势在于能够充分利用点云中的局部特征，准确地提取出主要形状特征。

同时，该方法可以根据应用需要进行参数调整，灵活性较高。

然而，该方法的实际应用中仍然存在一些挑战。

首先，点云数据通常非常庞大，导致计算量大、耗时长。

其次，点云数据中可能存在噪声和异常点，对骨架提取结果产生干扰。

因此，如何进一步优化算法的效率和鲁棒性仍然是一个值得研究的问题。

综上所述，基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法在点云处理中具有广泛的应用前景。

通过对点云进行骨架提取，可以提取出主要的形状特征，为后续的形状分析和物体识别任务提供有力支持。

HOE特征提取算法在Matlab中的应用随着计算机视觉和图像处理的迅速发展，特征提取算法越来越成为研究热点。

HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种常用的图像特征描述方法，广泛应用于目标检测和图像识别领域。

在Matlab中，利用HOG特征提取算法可以方便快捷地实现对图像的特征描述和分析。

一、HOG特征提取算法概述HOG特征提取算法是由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年提出的，它将图像分割成小的局部区域，并对每个局部区域内的梯度方向进行统计，然后将这些统计结果组合成一个全局的特征向量。

HOG特征具有较强的旋转不变性和光照不变性，适用于目标检测、行人检测等应用场景。

二、HOG特征提取算法的原理1. 图像分割HOG特征提取算法首先将图像分割成若干个小的局部区域，这些局部区域通常被称为细胞单元（cell）。

每个细胞单元可以是一个像素，也可以是多个像素组成的小块。

2. 梯度方向统计对每个细胞单元内的像素进行梯度计算，得到梯度的方向和大小。

通常可以利用Sobel算子或Prewitt算子等来计算梯度。

然后将梯度方向的统计结果组合成一个直方图，并将相邻的若干个细胞单元的直方图进行归一化。

3. 特征向量的计算将所有细胞单元的直方图组合成一个全局的特征向量。

这个特征向量可以用来表示图像的特征。

三、在Matlab中实现HOG特征提取算法在Matlab中，可以利用自带的图像处理工具箱或者第三方的工具箱来实现HOG特征提取算法。

以下是一个简单的实现示例：```matlab读取图像img = imread('example.jpg');计算梯度[gx, gy] = imgradientxy(img, 'sobel');计算梯度的方向和大小[grad, dir] = imgradient(gx, gy);定义细胞单元大小和细胞单元的数量cellSize = 8;numBins = 9;计算HOG特征[hog, vis] = extractHOGFeatures(img, 'CellSize', [cellSize cellSize], 'BlockSize', [2 2], 'NumBins', numBins);可视化HOG特征figure;imshow(img); hold on;plot(vis);```在这个示例中，我们首先读取了一张名为'example.jpg'的图像，然后使用'imgradientxy'函数计算了图像的梯度，接着利用'imgradient'函数计算了梯度的方向和大小。

基于MATLAB边缘检测与提取的几种方法的比较数字图像边缘检测(Digital Image Processing)又称为计算机图像边缘检测，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

由于图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。

而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。

在通常情况下，我们可以将信号中的奇异点和突变点认为是图像中的边缘点，其附近灰度的变化情况可从它相邻像素灰度分布的梯度来反映。

根据这一特点，提出了多种边缘检测算子：如Robert算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、Laplacian 算子，Canny算子等。

这些方法多是以待处理像素为中心的邻域作为进行灰度分析的基础，实现对图像边缘的提取并已经取得了较好的处理效果。

经典的边界提取技术大都基于微分运算。

首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取边界。

本文主要介绍几种经典的边缘提取算法，选取两种用MATLAB语言编程实现，对提取结果进行比较和分析。

图像边缘检测的基本步骤：（1）滤波。

边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。

但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。

（2）增强。

增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。

一般通过计算梯度幅值完成。

（3）检测。

但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。

最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。

（4）定位。

精确确定边缘的位置。

几种边缘算子的比较以柚子的图片为例1、Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，Roberts算子边缘定位准，但是对噪声敏感。

适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割，在应用中经常用Roberts算子来提取道路。

matlab骨架提取
骨架提取是一种常用的图像处理技术，它可以将图像中的物体轮廓转化为一条线条，称为骨架。

骨架提取在计算机视觉、图像识别、医学图像处理等领域都有广泛的应用。

在matlab中，骨架提取可以通过多种方法实现。

其中最常用的是基于距离变换的骨架提取方法。

该方法首先将图像中的物体进行二值化处理，然后计算每个像素点到离它最近的背景像素点的距离，得到距离变换图像。

接着，通过对距离变换图像进行一系列操作，如局部极大值检测、细化等，可以得到物体的骨架。

除了基于距离变换的方法，matlab中还有其他骨架提取方法，如基于边缘跟踪的方法、基于中轴变换的方法等。

这些方法各有优缺点，可以根据具体应用场景选择合适的方法。

骨架提取在实际应用中有很多用途。

例如，在医学图像处理中，骨架提取可以用于分析骨骼结构，诊断骨质疏松等疾病。

在计算机视觉中，骨架提取可以用于物体识别、形状匹配等任务。

此外，骨架提取还可以用于图像压缩、图像分割等领域。

骨架提取是一种重要的图像处理技术，matlab提供了多种实现方法，可以满足不同应用场景的需求。

在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的方法，并结合其他图像处理技术，实现更加精确、高效的图像处理。

骨架提取算法原理一、引言骨架提取算法是在图像处理领域中广泛应用的一种技术，它可以将图像中的物体进行精细化处理，从而得到更加准确的信息。

本文将对骨架提取算法进行详细的介绍和分析。

二、骨架提取算法概述骨架提取算法是一种基于数学形态学理论的技术，它可以将图像中的物体转化为其最小特征表示形式。

骨架提取算法通常通过以下步骤实现：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。

2. 进行形态学变换，如腐蚀、膨胀等操作，得到物体的轮廓。

3. 进行骨架提取操作，得到物体的最小特征表示形式。

4. 对得到的结果进行后处理，如去除孤立点等操作。

三、基于距离变换的骨架提取算法基于距离变换的骨架提取算法是一种比较常见和有效的方法。

该方法主要包括以下步骤：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。

2. 计算输入图像中各个像素点到物体边缘的距离。

3. 对距离图像进行形态学变换，如腐蚀、膨胀等操作，得到物体的骨架。

4. 对得到的骨架进行后处理，如去除孤立点等操作。

四、基于细化算法的骨架提取算法基于细化算法的骨架提取算法是一种比较常见和有效的方法。

该方法主要包括以下步骤：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。

2. 进行细化操作，将物体轮廓逐渐细化为其最小特征表示形式。

3. 对得到的结果进行后处理，如去除孤立点等操作。

五、应用举例骨架提取算法在图像处理领域中有着广泛的应用。

例如，在医学图像分析中，可以使用骨架提取算法对人体器官进行精细化处理；在机器视觉中，可以使用骨架提取算法对物体进行识别和分类等。

六、总结本文对骨架提取算法进行了详细介绍和分析。

从基本原理出发，逐步介绍了两种常见的实现方法，并举例说明了其应用场景。

骨架提取算法是一种非常重要的图像处理技术，对于提高图像处理的准确性和效率具有重要作用。

matlab工具箱中关于数学形态学运算的函数Matlab中的Image Processing Toolbox提供了丰富的数学形态学函数，用于处理图像和二值图像。

以下是一些常用的数学形态学函数：1.膨胀：-函数：`imdilate`-作用：对二值图像中的白色区域进行膨胀操作，增加区域的大小。

2.腐蚀：-函数：`imerode`-作用：对二值图像中的白色区域进行腐蚀操作，减小区域的大小。

3.开运算：-函数：`imopen`-作用：先腐蚀后膨胀，用于去除小对象并平滑物体边缘。

4.闭运算：-函数：`imclose`-作用：先膨胀后腐蚀，用于填充小孔并平滑物体边缘。

5.击中击不中变换：-函数：`bwhitmiss`-作用：应用击中和击不中的结构元素来寻找特定的图像模式。

6.骨架提取：-函数：`bwmorph`中的`skel`-作用：提取二值图像中的骨架。

7.断裂点连接：-函数：`bwmorph`中的`breakpoints`-作用：连接断裂的骨架。

8.区域填充：-函数：`imfill`-作用：填充图像中的孔洞，将连通区域标记为白色。

9.区域标记：-函数：`bwlabel`、`bwconncomp`-作用：标记二值图像中的连通区域，分配不同的标签。

10.区域属性分析：-函数：`regionprops`-作用：计算和分析图像中的区域属性，如面积、周长、中心位置等。

这些函数在图像处理中起着重要作用，帮助用户进行形态学操作，提取图像特征，进行对象分析等。

你可以通过Matlab的帮助文档详细了解每个函数的使用方法和参数。

实验三图像形态学处理一．实验目的及要求1．利用MATLAB研究二值形态学图像处理常用算法；2．掌握MATLAB形态学图像处理基本操作函数的使用方法；3．了了解形态学的基本应用。

二、实验内容（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。

熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。

1．膨胀与腐蚀(Dilation and Erosion)(1)对简单二值图像进行膨胀与腐蚀clear all, close allBW = zeros(9,10);BW(4:6,4:7) = 1;BWSE = strel('square',3)BW1 = imdilate(BW,SE)BW2 = imerode (BW,SE)figure(1),subplot(1,2,1), imshow(BW), title(' Original Image ');subplot(1,2,2), imshow(BW1), title(' Dilated Image ');figure(2),subplot(1,2,1), imshow(BW), title(' Original Image ');subplot(1,2,2), imshow(BW2), title(' Eroded Image ');修改参数：clear all, close allBW = zeros(9,10);BW(4:8,4:8) = 1;BWSE = strel('square',3)BW1 = imdilate(BW,SE)BW2 = imerode (BW,SE)figure(1),subplot(1,2,1), imshow(BW), title(' Original Image ');subplot(1,2,2), imshow(BW1), title(' Dilated Image ');figure(2),subplot(1,2,1), imshow(BW), title(' Original Image ');subplot(1,2,2), imshow(BW2), title(' Eroded Image ');(2)对文本图像进行膨胀与腐蚀clear all, close allI = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\broken_text.tif'); SE = [0,1,0;1,1,1;0,1,0]BW1 = imdilate(I, SE);BW2 = imerode (I, SE);figure(1),subplot(1,2,1), imshow(I), title(' Original Image ');subplot(1,2,2), imshow(BW1), title(' Dilated Image ');figure(2),subplot(1,2,1), imshow(I), title(' Original Image ');subplot(1,2,2), imshow(BW2) , title(' Eroded Image ');修改参数：clear all, close allI = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\broken_text.tif'); SE = [0,0,0;0,0,0;0,0,0]BW1 = imdilate(I, SE);BW2 = imerode (I, SE);figure(1),subplot(1,2,1), imshow(I), title(' Original Image '); subplot(1,2,2), imshow(BW1), title(' Dilated Image '); figure(2),subplot(1,2,1), imshow(I), title(' Original Image '); subplot(1,2,2), imshow(BW2) , title(' Eroded Image ');2. 开、闭运算（Open and Close）clear all, close allI = imread('cameraman.tif');bw = ~im2bw(I,graythresh(I));se = strel('disk',5);bw2 = imopen(bw,se);subplot(1,2,1), imshow(bw), title('Thresholded Image')subplot(1,2,2), imshow(bw2), title('After opening')bw3 = imclose(bw,se);figure;subplot(1,2,1), imshow(bw), title('Thresholded Image')subplot(1,2,2), imshow(bw3), title('After Closing')修改参数：clear all, close allI = imread('cameraman.tif');bw = ~im2bw(I,graythresh(I));se = strel('disk',8);bw2 = imopen(bw,se);subplot(1,2,1), imshow(bw), title('Thresholded Image')subplot(1,2,2), imshow(bw2), title('After opening')bw3 = imclose(bw,se);figure;subplot(1,2,1), imshow(bw), title('Thresholded Image')subplot(1,2,2), imshow(bw3), title('After Closing')3. 击中/击不中变换（hit-and-miss operation）clear all, close allbw = [0 0 0 0 0 00 0 1 1 0 00 1 1 1 1 00 1 1 1 1 00 0 1 1 0 00 0 1 0 0 0]interval = [0 -1 -11 1 -10 1 0]bw2 = bwhitmiss(bw,interval)subplot(1,3,1), imshow(bw), title(' Original Image ');subplot(1,3,2), imshow(interval), title(' Interval Image ');subplot(1,3,3), imshow(bw2) , title('after hit/miss transformation');修改参数：clear all, close allbw = [0 0 0 0 0 00 0 1 1 0 00 1 1 1 1 00 1 1 1 1 00 0 1 1 0 00 0 1 0 0 0]interval = [0 0 00 1 00 1 0]bw2 = bwhitmiss(bw,interval)subplot(1,3,1), imshow(bw), title(' Original Image ');subplot(1,3,2), imshow(interval), title(' Interval Image ');subplot(1,3,3), imshow(bw2) , title('after hit/miss transformation')4．细化与骨架抽取clear all, close allBW = ~ imread('logo.tif');BW1 = bwmorph(BW,'thin',Inf);BW2 = bwmorph(BW,'skel',Inf);subplot(1,3,1), imshow(BW), title(' Original Image ');subplot(1,3,2), imshow(BW1), title(' Thinned Image ');subplot(1,3,3), imshow(BW2), title(' Image skeleton');help bwmorph（二）用MATLAB二值数学形态学函数编程提取’rice.gif’图像中的物体边界。

matlab struct 元素提取MATLAB 的数据结构 struct 是一种非常方便的数据类型，它允许用户将各种类型的数据（如数值、字符、向量、矩阵等）组合在一起，并用一个名称（称为 field）来标识每个数据，从而形成一个自定义的复合数据类型。

在 MATLAB 中，要访问 struct 中的元素很简单，只需使用以下两种方法之一：1. 采用点操作符（.）访问元素令 S 为一个 struct 变量，其 field 为field1, field2, …, fieldn，则可以通过以下方式提取 struct 中的元素：S.field1S.field2…S.fieldn这种方式适用于每一个 field 都不是变量的情况。

例如，一个 struct 变量 student 可以包含以下 fields： = 'Tom';student.age = 18;student.grade = [90 80 95 87];要访问这个 struct 中的元素，可以采用以下方式：name = ;age = student.age;grade = student.grade;2. 采用花括号（{}）操作符访问元素当 field 是变量时，不能采用点操作符。

此时，需要使用花括号操作符。

例如，如果 field 是一个变量 X，则可以使用以下方式提取 struct 中的元素：S.(X)这种方式适用于每一个 field 都是变量的情况。

例如，一个 struct 变量 stats 可以包含以下 fields：stats.x = [1 2 3 4];stats.y = [5 6 7 8];stats.z = [9 10 11 12];假设要根据用户输入的 field 名称提取结构体中特定的元素，可以采用以下方式：fname = input('Enter field name: ','s'); % 获取用户输入的字段名data = stats.(fname); % 提取该字段的数据以上就是 MATLAB struct 的元素提取方法。

matlab骨架提取算法
MATLAB骨架提取算法是一种用于处理图像的算法。

该算法可以将图像中的真实图形结构分离出来，提取出其骨架结构。

具体步骤如下：
1. 对图像进行预处理：将其转换为二值图像，使得目标物体与背景分离。

2. 使用形态学运算，去除图像中的小噪点和细节。

3. 对图像进行边缘检测，以获取物体的边缘信息。

4. 使用骨架提取算法计算骨架点，即物体的主要轴线。

5. 根据骨架点信息，计算骨架线，即物体的主要路径。

6. 可以对骨架线进行后处理，以进一步优化其性能。

例如，可以添加额外的树枝或细节，以增加骨架的细节。

总的来说，MATLAB骨架提取算法可以帮助我们更好地理解图像中的物体形状和结构。

由于它的高效性和准确性，它已经被广泛应用于许多领域，如医学图像分析和检测、机器人视觉、自然物体形态研究等。