基于阙值、边缘、形态学和种子点的细胞图像分割方法

该程序实现了 2 种基于顶帽的血管分割算法，可通过“处理”菜单使用。需要输入彩色眼底图像和蒙版图像。如果需要将分割结果与人工分割图像（黄金标准）进行比较，还需输入黄金标准图像。可在批处理模式下批量打开图像、蒙版和黄金标准图像。

在MATLAB中，形态学图像操作是一种基于图像的几何结构的处理方式，用于形态学操作的核心步骤包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。这些操作在图像分割、去噪、图像边缘检测中有广泛应用。 腐蚀：缩小图像中的白色区域，突出背景。 膨胀：扩大图像中的白色区域，适用于去除细小噪声。 开运算：先腐蚀再膨胀，用于平滑边缘。 闭运算：先膨胀再腐蚀，用于填补细小的黑色空洞。 这些形态学操作在MATLAB中可以通过imdilate（膨胀）、imerode（腐蚀）、imopen（开运算）、imclose（闭运算）等函数实现。在实际应用中，可通过改变结构元素的大小和形状，控制图像处理的效果，以实现最佳图像增强或分割效果。

【细胞分裂】利用形态学算法开发的matlab源码，可用于红细胞计数，并提供了直观的GUI界面。

随着农产品质量要求的提高，基于形态学的方法成为了检测水果和蔬菜缺陷的一种有效工具。这种方法利用MATLAB编程实现，能够精确识别和分析产品表面的各种缺陷，为农产品加工和质量控制提供了可靠的技术支持。

利用形态学方法实现叶片面积和周长的测量是一种有效的技术手段，特别适用于matlab环境下的应用。这种方法结合了图像处理和数学建模，能够精确计算叶子的形状特征。

这是一个关于如何使用Matlab处理数字图像的程序介绍。共有11章涵盖编队、像素增强、傅里叶变换、频域处理、图像修复、几何学、形态学处理、特征图像分割和分类。每章都包含示例和练习，确保在运行代码前安装了Matlab的图像处理工具箱。

Matlab中实现了数学形态学细化算法，主要采用了击中-不击中循环算法。同时还包括了Matlab自带的细化函数实现，尽管击中-不击中算法的运行速度不如Matlab自带函数快，但其原理清晰，与冈萨雷斯版教材中的细化方法吻合。

I = imread('b.bmp'); se = strel('square', 3); % 3x3正方形结构元素 Ie = imerode(I, se); % 腐蚀操作得到内部点 Iout = I - Ie; % 通过减去内部点得到边界 Iout = ~Iout; % 反转得到外轮廓 figure, imshow(Iout); % 显示外轮廓 [L, num] = bwlabel(Iout, 8); % 连通块标记 F = L > 1; % 排除背景区域 BW2 = imfill(F, 'holes'); % 填充区域 figure, imshow(1 - BW2); % 显示填充后的区域

编写通用的二值形态学运算函数，包括腐蚀、膨胀、开、闭和击中击不中变换；函数适用于不同的变换形式和结构元素类型。实验通过给定的结构元素和算子，处理任意输入的二值图像，输出变换后的图像。实验使用示例图像word_bw.bmp。