MATLAB数字图像处理：熵滤波与对象提取

"该资源包含了数字图像处理的MATLAB源代码示例，涉及图像的读取、显示、熵滤波、二值化、区域开放、闭合、孔洞填充、图像透过遮罩操作以及边界检测等步骤。" 在数字图像处理领域，这段代码展示了多个常用的操作，下面是对这些操作的详细解释： 1. **读取图像**：`I=imread('bag.png')` 用于读取名为 'bag.png' 的图像文件，并将其存储在变量 `I` 中。 2. **显示图像**：`figure, imshow(I)` 创建一个新的图形窗口并显示图像 `I`。 3. **熵滤波**：`E=entropyfilt(I)` 应用熵滤波器于图像 `I`，得到新的图像 `E`，用于平滑图像并降低噪声。 4. **灰度转换**：`Eim=mat2gray(E)` 将处理后的图像 `E` 转换为灰度图像 `Eim`。 5. **二值化**：`BW1=im2bw(Eim, .8)` 将灰度图像 `Eim` 二值化，阈值设置为0.8，生成二值图像 `BW1`。 6. **区域开放**：`BWao=bwareaopen(BW1, 2000)` 对二值图像 `BW1` 进行区域开放操作，删除面积小于2000个像素的小物体。 7. **闭合运算**：`closeBWao=imclose(BWao, nhood)` 使用结构元素 `nhood` 对区域开放后的图像进行闭合操作，连接分离的物体。 8. **填充孔洞**：`roughMask=imfill(closeBWao, 'holes')` 填充闭合图像中的孔洞，生成 `roughMask`。 9. **图像透过遮罩**：`I2(roughMask)=0` 通过遮罩 `roughMask` 将图像 `I` 的相应位置设为0，保留遮罩为0的部分。 10. **熵滤波器应用到透过遮罩的图像**：`E2=entropyfilt(I2)` 对透过遮罩的图像 `I2` 再次应用熵滤波。 11. **调整二值化阈值**：`E2im=mat2gray(E2); BW2=im2bw(E2im, graythresh(E2im))` 根据熵滤波后的图像 `E2im` 自动计算阈值并进行二值化。 12. **区域选择与图像处理**：使用 `mask2=bwareaopen(BW2, 1000)` 和 `texture1`、`texture2` 的操作，选择特定区域并进行填充，展示如何通过二值掩模操作来提取或去除图像的特定部分。 13. **边界检测**：`boundary=bwperim(mask2)` 用于检测二值图像 `mask2` 的边界，生成边界图像 `boundary`。 这些步骤展示了在MATLAB中进行数字图像处理的基本流程，包括图像预处理、特征提取和后处理操作，对于理解和实践图像分析任务非常有帮助。