常用形态学操作函数(转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c52e9e20100e5if.html) 1.dilate函数 该函数能够实现二值图像的膨胀操作,有以下形式: BW2=dilate(BW1,SE) BW2=dilate(BW1,SE,-,n) 其中:BW2=dilate(BW1,SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作.输入图像BW1的类型为double或unit8,输出图像BW2的类型为unit8.BW2=dilate(BW

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b1cd5d330101pmwi.html strel--structuring element 运用各种形状和大小构造元素,基本语法为 SE = strel(shape, parameters) shape 是指定希望形状的字符串,parameters 是指定形状信息的一系列参数 SE = strel('arbitrary', NHOOD) 创建一个任意形状的结构元素,NHOOD是由0和1组成的矩阵,用于指定形状可以用se=s

原文地址:http://blog.sina.com.cn/wind8961 函数功能: 对二值图像进行数学形态学(Mathematical Morphology)运算. 语法格式: BW2 = bwmorph(BW,operation) 对二值图像进行指定的形态学处理. BW2 = bwmorph(BW,operation,n) 对二值图像进行n次指定的形态学处理. n可以是Inf(无穷大),这意味着将一直对该图像做同样的形态学处理直到图像不再发生变化. operation是一个字符串, 用于指

在上一篇深度分析与调优讨论中,我们介绍了高斯模糊,灰度化和Sobel算子.在本文中,会分析剩余的定位步骤. 根据前文的内容,车牌定位的功能还剩下如下的步骤,见下图中未涂灰的部分. 图1 车牌定位步骤 我们首先从Soble算子分析出来的边缘来看.通过下图可见,Sobel算子有很强的区分性,车牌中的字符被清晰的描绘出来,那么如何根据这些信息定位出车牌的位置呢? 图2 Sobel后效果 我们的车牌定位功能做了个假设,即车牌是包含字符图块的一个最小的外接矩形.在大部分车牌处理中,这个假设都能工作的很好.

1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(集水盆) and "watershed ridge line

静止背景下的卡尔曼多目标跟踪 最近学习了一下多目标跟踪,看了看MathWorks的关于Motion-Based Multiple Object Tracking的Documention. 官网链接:http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/motion-based-multiple-object-tracking.html?s_tid=gn_loc_drop 程序来自matlab的CV工具箱Computer Vision System Toolbo

matlab图像处理 转自:http://www.cnblogs.com/lovebay/p/5094146.html 1. 图像和图像数据 缺省情况下,MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double),64位浮点数,所需存储量很大:MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8),即图像矩阵中每个数据占用1个字节. 在使用MATLAB工具箱时,一定要注意函数所要求的参数类型.另外,uint8与double两种类型数据的值域不同,编程需注意值域转换. 从uint8到double的转

目标:对原图I进行[80,50]的偏移操作得到图B. 首先读入图像,以matlab自带的pout.tif为例. strel是创建形态学结构元素的. translate函数在原结构上进行[80,50]的偏移. I = imread('cameraman.tif'); se = translate(strel(1),[80,50]); B = imdilate(I,se);

基于Matlab的标记分水岭分割算法 http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100rz7x.html 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed tra

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作,膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作. 什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 腐蚀 腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程.可以用来消除小且无意义的物体.用3X3的结构元

已知一个任意形状,查找在大图像中最接近的形状位置. 输入:一个小图形状和一张大图 输出:最接近的形状在大图中的位置 假设: (1)已知形状与目标形状有一定的形变. (2)形状与大图像均为二值图像,图中有多个形状. 要求: 建立数学模型,并编写程序实现: 查找精度高,抗噪能力强(大图像可能含有噪声),速度快. 例如,小图形状如下: 大图形状如下: 首先介绍一下Matlab中如果对于一些函数的功能使用不是很熟悉的时候,可以直接使用help function查看该函数或者语句的具体使用方法,英文描述,

MATLAB基本函数一 矩阵运算 1.基本算数运算(加减乘除) + -运算要求矩阵维数相同,例m*n * /运算,例A=B*C,B矩阵是m*n矩阵,B是n*p矩阵,则A是m*p矩阵 A/B相当于A*inv(B),A与B的逆矩阵相乘 A\B相当于inv(A)*B 2.点运算.* ./ .^两个矩阵对应元素进行相应运算 3.关系运算<.> <= >= == ~=,表达式成立则为1,否则为0.如果是矩阵, 则按位置逐个进行比较. 4.逻辑运算& | ~ 5.矩阵其他运算 1.矩阵

摘    要:本实验主要实现形态学图像处理.主要验证图像集合的交并补运算.膨胀和腐蚀处理并利用图像集合的运算,实现形态学边界抽取算法并进行特征边界抽取.同时将膨胀和腐蚀扩展至灰度图像,编写函数实现灰度图像形态学梯度公式和Tophat变换公式,最后对形态学梯度变换和Tophat变换后的输出图像进行比较. 1 形态学 形态学(motphology)一词通常代表生物学的一个分支.它是研究动物和植物的形态和结构的学科.我们在这里使用同一词语表示数学形态学的内容,将数学形态学(mathenmfical  

1.clear;//清除工作平台变量2.close all;//关闭打开的图形窗口3.I = imread('C:\Users\dell\Desktop\rice.jpg');//读取图像,存储在I数组中4.imshow(I);//显示数组I5.whos//查看图片如何存储在内存6.figure,imhist(I);//在新窗口中显示图像的灰度分布直方图(hist直方图)7.I2 = histeq(I);//实现直方图均衡化8.imwrite(gray,'C:\Users\dell\Deskto

虽然典型算法的开发是基于理论支持的,但这些算法的实现几乎总是要求参数估计,并常常进行算法修正与候选求解方案的比较. MATLAB由LINPACK和EISPACK项目开发,最初用于矩阵处理.今天,MATLAB已集成了LAPACK和BLAS库,并成为了矩阵计算的首选软件.MATLAB中补充了许多针对于特定应用的工具箱.图像处理工具箱IPT是一个MATLAB函数(称为M函数或M文件)集,它扩展了MATLAB解决图像处理问题的能力.其他有时用于补充IPT(Image Processing Toolbox

转自:http://blog.sina.com.cn/lyqmath 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书的勘误表. [内容简单介绍]本书全面系统地介绍了数字图像处理技术的理论与方法,内容涉及几何变换.灰度变换.图像增强.图像切割.图像去噪.小波变换.形态学处理.多尺度融合.偏微分方程应用.正交变换与图像压缩.边缘及轮廓检測.图像复原.图像去雾.多尺度空间构建与特征匹配等15大核心话题.全部算法均配有完整的MATLAB实现代码.并以此为基础具体介绍了MATLAB中与图像处理有关的近200个函数的用法,便于读者学习与实践.此外,本书还提供了丰富的

1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1);                 %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch