数字图像处理-图像形态学处理-颗粒提取
Posted qq_18230719
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数字图像处理-图像形态学处理-颗粒提取相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、问题描述
在下图所示的二值图像particle.tif(另附件)中,包含若干大小相同的白色颗粒(即前景目标,颗粒直径大小大约22像素),背景为黑色像素所构成的区域。现要求设计一种形态学算法,用于区分图像中的不同颗粒对象(分三种类型:与图像边界融合在一起的颗粒、彼此交叠的颗粒、没有交叠的颗粒)。
二、解题过程
待更新,6月23日更新。
三、算法实现
f=imread('particle.tif');
[m,n] = size(f);
figure();imshow(f);title('原图像');
bw_f = im2bw(f);
%待更新,6月23日更新
figure();imshow(res1);title('与边界相连的颗粒图像');
%待更新,6月23日更新
figure();imshow(res2);title('交叠颗粒图像');
%待更新,6月23日更新
res3 = imsubtract(bw_f,double(res2));
figure();imshow(res3);title('独立分布颗粒图像');
四、结果及分析
与图像边界融合在一起的颗粒图像结果如图2所示,彼此交叠的颗粒图像结果如图3所示,没有交叠的颗粒图像结果如图4所示。可以看出,三种类型的颗粒被很好地区分开,且并未对图像质量造成较大影响。
以上是关于数字图像处理-图像形态学处理-颗粒提取的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
youcans 的 OpenCV 例程200篇143. 基于灰度形态学的粒度测定