MATLAB数字图像处理：腐蚀与膨胀的变体解析

"腐蚀和膨胀是数字图像处理中的两种基本操作，它们在MATLAB中被广泛应用于二值图像处理。腐蚀通常用于去除物体的边界，而膨胀则用来填充物体内部的空洞。这两种操作的变体可以调整以适应不同的图像处理需求。在8.6.3节中，讨论了如何通过反复应用腐蚀和膨胀来改变图像物体的形态。图像分割是数字图像处理的核心任务，它涉及将图像划分为不同的互不相交的区域，以便分析和理解图像内容。本资源涵盖了图像分割的多个方面，包括阈值分割、基于梯度的方法、边缘检测、区域增长以及二值图像处理的结构。" 在图像分割中，8.1节介绍了图像分割的基本定义，即把数字图像划分为互不重叠的区域，这些区域由像素的连通集构成。连通性是指图像中的像素可以通过同属于该集合的像素路径相连。8.2节进一步探讨了图像分割的方法，包括： 1. **全局阈值化**：当背景灰度值相对恒定且物体与背景对比度明显时，设定一个固定阈值可以有效分割图像。例如，通过imread读取图像并使用imshow显示，再用imhist绘制灰度直方图，可以直观地选择合适的阈值。 2. **自适应阈值**：在背景灰度不均匀或对比度变化的场景下，自适应阈值更为适用，它允许根据图像局部特性动态设定阈值。 3. **最佳阈值选择**：直方图技术是选择最佳阈值的一种方法，特别是在物体边界陡峭的图像中。双峰直方图暗示存在明显的背景与物体区分，通过计算不同阈值下的物体面积，可以选择最佳阈值。 8.2.3节提到了计算不同阈值下物体面积的公式，这有助于找到最优的分割点。此外，8.3节到8.5节涉及了基于梯度的图像分割、边缘检测和区域增长等技术，这些都是图像分割的重要工具。8.6节则专门讨论二值图像处理，其中腐蚀和膨胀的变体是用于改变物体形状的关键操作。 这个资源提供了丰富的图像处理知识，特别是MATLAB环境下的实现，对于理解和应用图像分割算法非常有帮助。