采用基于边缘检测的目标提取方法,使用matlab进行织物图像瑕疵目标提取实验,提取织物图像上的油污及毛发瑕疵,代码实现

时间: 2023-09-06 19:10:31 浏览: 22
以下是基于边缘检测的目标提取方法,使用matlab进行织物图像瑕疵目标提取的示例代码: ```matlab % 读取图像 I = imread('fabric.jpg'); % 转换为灰度图像 Igray = rgb2gray(I); % 边缘检测 Iedge = edge(Igray,'canny'); % 去除小的边缘 Iedge = bwareaopen(Iedge, 15); % 进行形态学操作,填充断裂 se = strel('disk', 3); Iedge = imclose(Iedge, se); % 进行连通性分析,提取瑕疵 Ilabel = bwlabel(Iedge); stats = regionprops(Ilabel, 'Area', 'BoundingBox'); for k = 1:length(stats) if stats(k).Area > 100 && stats(k).Area < 10000 bbox = stats(k).BoundingBox; rectangle('Position', bbox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2); end end % 显示结果 imshow(I); ``` 上述代码中,我们首先读入一张织物图像,然后将其转换为灰度图像,并进行边缘检测。接着,我们去除小的边缘,填充断裂,最后进行连通性分析,提取瑕疵。在连通性分析中,我们通过对每个连通区域的面积进行筛选,只保留面积在一定范围内的连通区域,即织物图像上的瑕疵。 运行上述代码,即可在织物图像上提取出油污及毛发瑕疵。

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基于边缘检测的目标提取方法一般包括以下几个步骤: 1. 读入图像并进行预处理,如灰度化、滤波等操作; 2. 进行边缘检测,可以使用Canny算子、Sobel算子等经典算法; 3. 对边缘图像进行二值化,将边缘转化为目标区域; 4. 对二值化图像进行形态学处理,如膨胀、腐蚀、开闭运算等,以去除噪声或填充空洞; 5. 对处理后的图像进行目标检测,可以使用连通区域分析、区域生长等方法,将目标区域提取出来。 下面是一个简单的基于边缘检测的目标提取代码示例: matlab % 读入图像并进行预处理 I = imread('fabric.jpg'); I_gray = rgb2gray(I); I_filtered = medfilt2(I_gray, [3 3]); % 边缘检测 I_edges = edge(I_filtered, 'canny', 0.3); % 二值化 I_binary = imbinarize(I_edges); % 形态学处理 SE = strel('square', 5); I_morph = imclose(I_binary, SE); % 目标检测 [L, num] = bwlabel(I_morph); stats = regionprops(L, 'Area', 'BoundingBox'); areas = [stats.Area]; idx = find(areas > 1000); I_obj = ismember(L, idx); % 显示结果 imshow(I_obj); 其中,imread函数用于读入图像,rgb2gray函数将彩色图像转化为灰度图像,medfilt2函数进行中值滤波操作,edge函数进行边缘检测,imbinarize函数将边缘图像二值化,strel函数创建一个方形结构元素,imclose函数对二值化图像进行闭运算,bwlabel函数进行连通区域分析,regionprops函数获得区域属性,ismember函数提取目标区域。最后,使用imshow函数显示结果。
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