Các hàm dựa trên cơ sở của giãn nở và xói mòn

Một phần của tài liệu Matlab Cho Xử Lý Ảnh (Trang 140 - 142)

VII – Các thao tác hình thái (Morphological Operations )

e- Các hàm dựa trên cơ sở của giãn nở và xói mòn

- Ta sẽ xem xét các thao tác xử lý ảnh thông dụng dựa trên cơ sở của giãn nở và xói mòn bao gồm :

+ Định khung cho ảnh ( Skeletonization ) + Xác định chu vi

- Bảng sau đây liệt kê các hàm khác trong toolbox thực hiện các thao tác biến đổi hình thái thông dụng dựa trên cơ sở của giãn nở và xói mòn

Hàm Chức năng

Bwhitmisss Và ( AND ) lô-gíc của một ảnh được xói

mòn với cùng một phần tử cấu trúc và ảnh bù của nó được xói mòn với một phần tử cấu trúc thứ hai

Imbothat Trừ ảnh gốc từ một phiên bản đóng hình

thái của ảnh . Có thể được sử dụng để tìm các máng cường độ trong một ảnh

Imclose Giãn nở một ảnh và sau đó xói mòn nó sử

dụng cùng một phần tử cấu trúc

Imopen Xói mòn một ảnh sau đó giãn nở nó sử dụng

cùng một phần tử cấu trúc

Imtophat Trừ một ảnh mở cấu trúc từ ảnh gốc . Có thể

được sử dụng để làm tăng độ tương phản của một ảnh

Địng khung cho ảnh

- Đó là thuật ngữ chỉ việc biến đổi tất cả các đối tượng trong ảnh thành các đường ( bộ khung ) mà không thay đổi cấu trúc ban đầu của ảnh - sử dụng hàm bwmorph .

BW1 = imread('circbw.tif'); BW2 = bwmorph(BW1,'skel',Inf); imshow(BW1)

figure, imshow(BW2)

Xác định các đường chu vi

- Đây là thuật ngữ để chỉ việc thay thế tất cả các đối tượng trong ảnh bằng các đường chu vi của chúng . Hàm bwperim tính các pixel trên chu vi của các đối tượng trong một ảnh . Một pixel được xem như trên chu vi nếu nó thoả hai điều kiện :

+ Giá trị pixel bằng 1

+ Một hoặc nhiều pixel xung quanh nó có giá trị 0

Chẳng hạn , đoạn mã sau tìm các pixel trên chu vi của một ảnh nhi phân BW1 = imread('circbw.tif');

BW2 = bwperim(BW1); imshow(BW1)

Một phần của tài liệu Matlab Cho Xử Lý Ảnh (Trang 140 - 142)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(152 trang)
w