MATLAB图像处理：阈值、腐蚀与膨胀操作示例

"该资源包含了一系列与MATLAB程序相关的图像处理操作，主要涉及阈值处理、腐蚀和膨胀等概念，用于图像分割和导航线提取。提供的代码示例展示了如何实现这些操作，并保存处理后的图像结果。" 在图像处理领域，阈值、腐蚀和膨胀是常见的图像操作，对于图像分割和特征提取尤其重要。这些技术通常应用于二值图像，即将图像转化为黑白两色，便于后续分析。 1. 阈值处理：阈值是将图像像素值划分为两个或更多类别的过程，通常用于将图像二值化。在给定的MATLAB代码中，`if(jj/ii<0.10)` 这一行就实现了阈值判断。这里计算了像素点的红绿蓝三个通道的加权平均值（jj/ii），如果这个比例小于0.10，则将该像素点设为0，即白色，反之则保持原色，形成二值图像。 2. 腐蚀操作：腐蚀是一种形态学操作，它通过结构元素（在这个例子中用`ones(7)`表示）来减小图像中的白区域（对象）。在MATLAB中，`imdilate(c,h)`实际上执行的是膨胀操作，因为`d1`是原图像`c`经过膨胀后的结果。膨胀通常用于去除小的噪声点或连接断开的物体。 3. 膨胀操作：膨胀与腐蚀相反，它会增大图像中的白区域。在代码中，`imdilate(c,h)`执行的就是膨胀操作，它使图像中的对象边界向外扩展。膨胀有助于填补物体内部的小洞或连接分离的物体部分。 4. 填充操作：`bwfill`函数用于填充图像中的孔洞。在代码中，`bwfill(d1,'holes')`和`bwfill(d3,'holes')`分别对膨胀后的图像进行填充，确保物体内部连通。 5. 导航线提取：这部分代码似乎用于从原始图像中提取特定特征，如可能的导航线。通过一系列的图像处理步骤，包括阈值处理、膨胀和填充，可以突出显示图像中的某些结构，使其更易于识别和分析。 这些MATLAB程序片段展示了基本的图像处理流程，适用于各种场景，例如车牌识别、道路标记检测或者医学图像分析等。通过调整阈值、结构元素的形状和大小，可以适应不同应用场景，优化图像处理效果。学习并理解这些基础操作是掌握更复杂图像处理算法的关键。