机器视觉学习笔记--图像滤波2

形态学滤波（Morphological Filter）

变形操作：

a，b为位置，a+b为向量操作
- 膨胀（Dilation）
A为图像：

B为结构原素：

则A被B膨胀定义如下：

膨胀操作会使原本图像目标变粗。
- 腐蚀（Erosion）
腐蚀操作与膨胀操作效果相反，会使目标物体向内收缩。A被B腐蚀的操作过程可理解为：

代码如下：

clear;close all;img = imread('thin.png');img = 255-rgb2gray(img);figure('name','Morphological')subplot(221);imshow(img);title('原图')se = strel('ball',5,6); %定义B%膨胀操作dilatedimg = imdilate(img,se);subplot(222);imshow(dilatedimg);title('膨胀操作');%腐蚀操作erodedimg = imerode(img,se);subplot(223)imshow(erodedimg);title('腐蚀操作')

通常，由于噪声的影响，图像在阈值化后所得到的边界往往是很 不平滑的，物体区域有一些噪声孔，背景区域上散布着一些小的噪声物体。连续的开合闭运算可以有效地改善这种情况。有时需要讲过多次腐蚀之后加上相同次数的膨胀，才可以产生比较好的效果。
-开运算（Opening）
先腐蚀后膨胀的操作成为开运算。用来消除小物体、在纤细点出分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显地改变面积。

-闭运算（Closing）
先膨胀后腐蚀的操作成为闭运算。用来填充物体内的细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时不明显改变其面积。
实例如下：

实例代码：

clear;close all;img = imread('apple.jpg');img = 255-rgb2gray(img);figure('name','Open');subplot(221);imshow(img);title('原图')se = strel('ball',5,5);%开操作openedimg = imopen(img,se);subplot(222);imshow(openedimg);title('开操作');%闭操作closedimg = imclose(img,se);subplot(223);imshow(closedimg);title('闭操作');

直方图调整（Histogram Modification，图像增强方法）