6.细化/粗化 (1)细化（Thin）

XoT?X/?T?X?(X?T)C

XX?TX?TX?T???XoT????X?T?????去掉满足匹配条件的点。 图5-4 细化示意图

系统细化Xo?T??(((XoB1)oB2)?Bn， Bi是Bi?1旋转的结果（90，180，270）共8种情形 适于细化的结构元素

000

I?d1d 1Thick11）

(2)粗化（X?T?X?(X?T)

dL?1d0010 1d用T1???0,0??T2???1,0??时，X?T?X?X?X

故要选择合适的结构元素，如T1????1,0??,T2???0,0?? 对偶性：?X?T?C?XC?T*（验证一下） where T*?(T2,T1) 7. Morphology小结

A.通过物体（对象）和结构元素的相互作用，得到更本质的形状（shape）

图像滤波 平滑区域的边界

将一定形状施加于区域边界

描述和定义图像的各种几何参数和特点（区域数、面积、周长、连通度、颗粒度、骨架、边界）

B.形状运确实是并行运算

when T?(T1,T2)

C.细化

区域或边界变为1个象素的宽度，但它不破坏连通性 四方向细化算法：逻辑运算（可删除条件） 形状运确实是否可用于细化？

(1)腐蚀：收缩（去掉边缘的点）何时终止？能否保证连通性？ (2)开：去毛刺，能否细化（去掉尺寸小于结构元素的块）

3．实验内容与要求

1.设计程序实现对图5-5，实现去除图像中的噪声。

2.设计程序，实现将图5-6转化为二值图像，并运算图中鸡块中骨头的比重。

3.设计程序，实现去除图5-7中的矩形区域外的噪声，并填充矩形区域内部了。

图5-5

图5-6

图5-7

实验具体实现

1.对图5-5，实现去除图像中的噪声。 程序设计如下： I=imread('test1.tif'); J=im2bw(I);

se = strel('diamond',2); K=imerode(J,se); subplot(131),imshow(I) subplot(132),imshow(J) subplot(133), imshow(K)

2.设计程序，实现将图5-6转化为二值图像，并运算图中鸡块中骨头的比重。

程序如下：

I=imread('test2.tif'); J=im2bw(I); total1=bwarea(J); a=size(J); s1=a(1),s2=a(2); s=s1*s2 k=total1/s

运算结果为：

K为比重。

3.设计程序，实现去除图5-7中的矩形区域外的噪声，并填充矩形区域内部了。

I=imread('test3.tif'); se = strel('diamond',5); J=imerode(I,se);

se = strel('diamond',10); K=imdilate(J,se); subplot(131),imshow(I) subplot(132),imshow(J) subplot(133), imshow(K)