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17.5 分水嶺分割算法(2) - 51CTO.COM

17.5  分水嶺分割算法(2)

可以使用很多算法來對前景對象進(jìn)行標(biāo)記,標(biāo)記的每個(gè)對象內(nèi)部的像素值是連接在一起的。在這個(gè)例子中,使用形態(tài)學(xué)重建技術(shù)對前景對象進(jìn)行標(biāo)記,首先使用imopen函數(shù)對圖像進(jìn)行開操作,如圖17-21中左邊圖像所示,使用半徑為20的圓形結(jié)構(gòu)元素,開操作是膨脹和腐蝕操作的結(jié)合。另外一種方法是先對圖像進(jìn)行腐蝕,然后對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)重建,處理后的圖像如圖17-21右邊圖像所示。

 
(點(diǎn)擊查看大圖)圖17-21  開操作和重建操作結(jié)果對比
在開操作之后進(jìn)行關(guān)操作可以去除一些很小的目標(biāo),例如蘋果上的莖干和一些污點(diǎn)等,如圖17-22中左邊圖像所示。另外一種方法是先對圖像進(jìn)行腐蝕,然后對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)重建,重建后的圖像如圖17-22右邊圖像所示,注意在重建之前需要先對圖像求反,然后在重建之后再進(jìn)行一次求反。
 
(點(diǎn)擊查看大圖)圖17-22  關(guān)操作和重建操作結(jié)果對比

對比兩幅圖像Iobrcbr和Ioc,以重建為基礎(chǔ)的開關(guān)操作(結(jié)果為Iobrcbr)比一般的開關(guān)操作(結(jié)果為Ioc)在去除小的污點(diǎn)時(shí)會(huì)更有效,并且不會(huì)影響這個(gè)圖像的輪廓。

計(jì)算Iobrcbr的局部極大值會(huì)得到比較好的前景標(biāo)記,如圖17-23所示。

 
(點(diǎn)擊查看大圖)圖17-23  求取局部極大值的圖像

為了更好地理解這個(gè)結(jié)果,我們可以在原來圖像的基礎(chǔ)上,顯示局部極大值,對前景圖像進(jìn)行標(biāo)記,如圖17-24所示。

注意到圖像中還有少部分目標(biāo)物體,即蘋果,未被正確地標(biāo)記出,如果這些目標(biāo)物體不能被正確地進(jìn)行標(biāo)記,則不能正確地進(jìn)行分割。并且,少部分前景目標(biāo)物體已經(jīng)擴(kuò)展到邊緣,因此應(yīng)該收縮一下邊緣,可以先對圖像進(jìn)行關(guān)操作,然后再進(jìn)行腐蝕來達(dá)到這樣的效果。

這個(gè)過程會(huì)產(chǎn)生一些孤立的像素點(diǎn),可以使用bwareaopen函數(shù)來達(dá)到這樣的效果,這個(gè)過程將像素點(diǎn)數(shù)量較少的孤立像素點(diǎn)去除,如圖17-25左邊圖像所示。

 
(點(diǎn)擊查看大圖)圖17-24  在原圖上顯示局部極大值
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