MATLAB图像处理 Object Analysis 笔记

1.边缘跟踪

BW_filled=imfill(BW,'holes') ;     imfill用于填补图像中的空洞

bwboundaries；   检测出图像中所有点的信息
bwtraceboundary；    检测出某一个边缘的所有像素点坐标，需要标注出边缘中一个点的坐标

2.利用图像分割检测物体

一、检测出整个元素

- 利用edge和Sobel算子计算阈值

- 利用阈值并且再次使用edge来获得包含分割好的物体的二值图像

[~, threshold] = edge(I, 'sobel');
fudgeFactor = .5;
BWs = edge(I,'sobel', threshold * fudgeFactor);
figure, imshow(BWs)

二、膨胀图像

se90 = **strel**('line', 3, 90);
se0 = **strel**('line', 3, 0);
BWsdil = imdilate(BWs, [se90 se0]);
figure, imshow(BWsdil)

三、填补内部的间隔

BWdfill = imfill(BWsdil, 'holes');
figure, imshow(BWdfill);

四、移走边缘上的物体

利用 imclearborder 函数

BWnobord = imclearborder(BWdfill, 4);
figure, imshow(BWnobord), title('cleared border image');

五、做平滑处理

利用图像腐蚀函数 imerode

seD = strel('diamond',1);
BWfinal = imerode(BWnobord,seD);
BWfinal = imerode(BWfinal,seD);
figure, imshow(BWfinal), title('segmented image');

勾画出检测物体的边缘：利用bwperim函数

BWoutline = bwperim(BWfinal);
Segout = I;
Segout(BWoutline) = 255;
figure, imshow(Segout), title('outlined original image');

3.检测和测量图像中的圆形物体

1、确定图像中的圆形的半径

d = imdistline;   %利用GUI界面大概估计图像中圆的半径
delete(d);

2、将彩色图像转化为灰度图像

gray_image = rgb2gray(rgb);
imshow(gray_image);

3、调用imfindcircles来找到图片中比背景暗的圆形物体

[centers, radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark')

centers代表检测到的所有圆的圆心坐标，radii是这个圆的半径。

如果没有检测到图像中的圆说明检测敏感度不够，调节‘sensitivity’增加检测的敏感度，默认值为0.85，增加到0.9试试

[centers, radii] = imfindcircles(rgb,[20 25],'ObjectPolarity','dark', ...
'Sensitivity',0.9)

4、在图像中将检测到的圆画出来

imshow(rgb);

h = viscircles(centers,radii);

备注：使用imfindcircles默认使用phase coding方法，也可使用第二种方法‘twostage’，同等敏感度情况下可以检测到更多的圆。但phase coding更快并且对噪声有更好的鲁棒性。