matlab二值化清除杂点

以下是一种在Matlab中进行二值图像噪音清除的方法：

1. 读取图像并转换为灰度图像：

i = imread('t1.jpg');
i = rgb2gray(i);

2. 将图像二值化：

h = im2bw(i);

3. 使用`bwareaopen`函数去除面积小于50的噪点：

f = bwareaopen(h, 50);

4. 使用`imdilate`函数进行膨胀操作以填充空洞：

g = imdilate(f, strel('disk', 2));

你可以使用`imshow`函数来显示图像。

相关问题

matlab生产裂缝

根据提供的引用内容，matlab生产裂缝的过程包括以下几个步骤：
1. 图像预处理：对裂缝图像进行直方图均衡化增强、中值滤波去噪、对比度增强等处理。
2. 二值化处理：通过自定义阈值法与迭代自适应法相结合的方式来计算阈值，将图像转为二值图像。
3. 二值图像滤波：通过连通区域的面积滤波，去除小面积的杂点噪声。
4. 裂缝目标检测与识别：根据形态学区域特征获取裂缝目标，可以通过计算目标的外接矩形的长宽比来进行形状识别。

matlab测量工件尺寸代码

在MATLAB中测量工件尺寸的代码可以根据引用和引用提供的参考方案进行复现。首先，需要将原始图像转换为灰度图像，并进行二值化处理。然后，可以使用形态学操作对图像进行细化，去除杂点和粗化图像。接下来，可以通过找到细化后图像中的两个圆孔的坐标，计算它们之间的像素距离。根据已知的实际尺寸和像素间的变换关系，可以计算出像素与实际尺寸之间的换算系数。最后，通过将像素距离与换算系数相乘，可以得到实际尺寸的测量结果。

请注意，具体的代码实现可能需要根据实际情况进行调整和修改，并且还需要引入适当的图像处理函数和算法。建议参考论文和相关文献以获取更详细的代码实现和方法说明。