MATLAB图像形态学操作Morphological Operations

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。

在Matlab开发中，实现了灰度图像的开窗操作，并利用HDL编码器进行形态学操作。

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

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。

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。

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。

华中与华南地区黄缘闭壳龟在形态特征上存在显著差异，其中体质量、背甲长宽比值、腹甲长宽比值、背甲长宽比与腹甲长宽比等指标差异显著。华中地区A、B两个群体形态差异较小，与华南地区群体差异较大。

提出了一种基于阙值、边缘、形态学和种子点的细胞图像分割方法。该方法将图像二值化，提取边缘，并应用形态学操作来填充孔洞并去除噪声。然后，通过种子点选择和区域生长来分割细胞。该方法实现了鲁棒和准确的细胞分割，可用于各种细胞图像。