MATLAB图像处理实例+代码文档格式.docx
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%Store（X,Y）offsetsforlateruse;
subtract1sothateachoffsetwill
%correspondtothelastpixelbeforetheregionofinterest
offsetX=start_col-1;
offsetY=start_row-1;
Thresholdtheimage
I=rgb2gray（cropRGB）;
threshold=graythresh（I）;
BW=im2bw（I,threshold）;
BW=~BW;
%complementtheimage（objectsofinterestmustbewhite）
figure,imshow（BW）
dim=size（BW）;
%horizontalbeam
col1=4;
row1=min（find（BW（:
col1）））;
%angledbeam
row2=12;
col2=min（find（BW（row2,:
）））;
boundary1=bwtraceboundary（BW,[row1,col1],'
N'
8,70）;
%setthesearchdirectiontocounterclockwise,inordertotracedownward.
boundary2=bwtraceboundary（BW,[row2,col2],'
E'
8,90,'
counter'
figure,imshow（RGB）;
holdon;
%applyoffsetsinordertodrawintheoriginalimage
plot（offsetX+boundary1（:
2）,offsetY+boundary1（:
1）,'
g'
'
LineWidth'
2）;
plot（offsetX+boundary2（:
2）,offsetY+boundary2（:
ab1=polyfit（boundary1（:
2）,boundary1（:
1）,1）;
ab2=polyfit（boundary2（:
2）,boundary2（:
vect1=[1ab1
（1）];
%createavectorbasedonthelineequation
vect2=[1ab2
（1）];
dp=dot（vect1,vect2）;
%computevectorlengths
length1=sqrt（sum（vect1.^2））;
length2=sqrt（sum（vect2.^2））;
%obtainthelargerangleofintersectionindegrees
angle=180-acos（dp/（length1*length2））*180/pi
intersection=[1,-ab1
（1）;
1,-ab2
（1）]\[ab1
（2）;
ab2
（2）];
%applyoffsetsinordertocomputethelocationintheoriginal,
%i.e.notcropped,image.
intersection=intersection+[offsetY;
offsetX]
Plottheresults.
inter_x=intersection
（2）;
inter_y=intersection
（1）;
%drawan"
X"
atthepointofintersection
plot（inter_x,inter_y,'
yx'
text（inter_x-60,inter_y-30,[sprintf（'
%1.3f'
angle）,'
{\circ}'
],...
'
Color'
y'
FontSize'
14,'
FontWeight'
bold'
interString=sprintf（'
（%2.1f,%2.1f）'
inter_x,inter_y）;
text（inter_x-10,inter_y+20,interString,...
%检测一段圆弧的半径（圆形拟合）
Readimage
Extractinitialboundarypointlocation
Fitacircletotheboundary
%2006.6.23基于特征的与运算
>
loadimdemosdotsbox
imshow（dots）
figure,imshow（box）
logical_and=box&
dots;
imshow（logical_and）;
[r,c]=find（logical_and）;
feature_and=bwselect（dots,c,r）;
figure,imshow（feature_and）;
%利用逻辑运算，提取含有细胞核的细胞
loadimdemosbacteria;
imshow（bacteria）;
bact_bw=（bacteria>
=100）;
%figure,imshow（bact_bw）;
bact_bw=~bact_bw;
figure,imshow（bact_bw）;
%直接二值取反
figure,imshow（bact_bw）
%细胞和细胞核重叠在一起，无法区分
%进行Laplace算子滤波，突出核与胞的区别
filtered=filter2（fspecial（'
laplacian'
）,bacteria）;
figure,imshow（filtered）
%先拉氏滤波
bact_granules=（filtered>
-4）;
figure,imshow（bact_granules）;
%“－4”运算
bact_granules=bact_granules&
bact_bw;
%特征与运算
erode_bw=erode（bact_bw）;
%
%figure,imshow（erode_bw）;
nobord=imclearborder（erode_bw）;
fill_bw=imfill（nobord,'
holes'
figure,imshow（fill_bw）;
%fill_bw=bwfill（erode_bw,'
%figure,imshow（fill_bw）;
bact_granules_0=（bact_granules==0）;
%判0运算的结果,等价与
figure,imshow（bact_granules_0）;
%下边的取反运算！
%bact_granules_anti=~bact_granules;
%figure,imshow（bact_granules_anti）;
granules=fill_bw&
bact_granules_0;
%尽可能多地把“核”提取出来
figure,imshow（granules）
[r,c]=find（granules）;
result=bwselect（bact_bw,c,r）;
figure,imshow（bacteria）;
figure,imshow（result）
%2006.7.15
%按顺序标记每一个连通区域
Removethenoise
Findtheboundaries
Determinewhichobjectsareround
RGB=imread（'
pillsetc.png'
imshow（RGB）
I=rgb2gray（RGB）;
threshold=graythresh（I）;
bw=im2bw（I,threshold）;
bw=bwareaopen（bw,30）;
se=strel（'
disk'
bw=imclose（bw,se）;
bw=imfill（bw,'
[B,L]=bwboundaries（bw,'
noholes'
figure,imshow（label2rgb（L,@jet,[.5.5.5]））
holdon
data=regionprops（L,'
all'
centr=[data.Centroid];
%标记在重心上
nums=1:
length（B）;
%需要标记的物体个数
fork=1:
length（B）
boundary=B{k};
plot（boundary（:
2）,boundary（:
1）,'
w'
'
2）
signal=num2str（nums（k））;
text（centr（2*k-1）,centr（2*k）,signal）%按序标记物体
end
fork=1:
length（B）
%画出每个区域的最小凸边形
plot（data（k）.ConvexHull（:
1）,data（k）.ConvexHull（:
2）,'
b'
2）
stats=regionprops（L,'
Area'
Centroid'
threshold=0.94;
delta_sq=diff（boundary）.^2;
perimeter=sum（sqrt（sum（delta_sq,2）））;
area=stats（k）.Area;
metric=4*pi*area/perimeter^2;
metric_string=sprintf（'
%2.2f'
metric）;
ifmetric>
threshold
centroid=stats（k）.Centroid;
plot（centroid
（1）,centroid
（2）,'
ko'
end
text（boundary（1,2）-35,boundary（1,1）+13,metric_string,'
...
title（['
Metricscloserto1indicatethat'
theobjectisapproximatelyround'
]）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%2006.7.17
%果穗梗、花椒籽分离
%d:
\matlab7\toolbox\images\images\truesize.m*（308行）
clc
i=imread（'
huaj_600_rgb.tif'
figure,imshow（i）;
ig=rgb2gray（i）;
imed=medfilt2（ig）;
imedcanny=edge（imed,'
canny'
se90=strel（'
line'
2,90）;
se0=strel（'
2,0）;
bwsdil=imdilate（imedcanny,[se90se0]）;
%>
figure,imshow（bwsdil）
ifill=imfill（bwsdil,'
bwero=imerode（ifill,[se90se0]）;
nosmall=bwareaopen（bwero,3000,4）;
nobord=imclearborder（nosmall,4）;
figure,imshow（nobord）;
[labeled,numobjects]=bwlabel（nobord,4）;
rgb_label=label2rgb（labeled,@spring,'
c'
shuffle'
figure,imshow（rgb_label）;
mexdata=regionprops（labeled,'
holdon;
centr=[mexdata.Centroid];
%寻找重心位置
nums=1:
numobjects;
numobjects
soli=mexdata（k）.Solidity;
soli_string=sprintf（'
soli）;
%等价于转字符串
%
signal=sprintf（'
%d'
k）;
%直接使用打印语句打印序号
text（centr（2*k-1）-30,centr（2*k）-30,soli_string）%标注每个Solidity值
%画最小凸多边形
fork=1:
plot（mexdata（k）.ConvexHull（:
1）,mexdata（k）.ConvexHull（:
2）,...
'
Linewidth'
holdoff;
%作出Solidity值的分布图，以之选定阈值
figure,hist（[mexdata.Solidity],255）
%只显示Solidity>
0.92的物体的图像
idx=find（[mexdata.Solidity]>
0.95）;
nut=ismember（labeled,idx）;
figure,imshow（nut）
[labnut,numnut]=bwlabel（nut,4）;
numnut%数出花椒籽的粒数
%只显示Solidity<
idx=find（[mexdata.Solidity]<
0.75）;
peduncle=ismember（labeled,idx）;
figure,imshow（peduncle）
[labped,numped]=bwlabel（peduncle,4）;
numped%数出含果穗梗的花椒数
%只显示无果穗梗的花椒图像
idx=find（[mexdata.Solidity]>
=0.75&
[mexdata.Solidity]<
=0.95）;
pure=ismember（labeled,idx）;
figure,imshow（pure）
[labpure,numpure]=bwlabel（pure,4）;
numpure%纯净花椒的粒数
%分别对籽，皮，梗使用regionprops函数
nutdata=regionprops（labnut,'
peddata=regionprops（labped,'
puredata=regionprops（labpure,'
%封装成一个函数
functionhuaj（）;
%对花椒图像进行处理
imname=input（'
inputanimagename:
s'
i=imread（imname）;
figure,imshow（i）;
ig=rgb2gray（i）;
imed=medfilt2（ig）;
imedcanny=edge（imed,'
se90=strel（'
%figure,imshow（bwsdil）
ifill=imfill（bwsdil,'
bwero=imerode（ifill,[se90se0]）;
nosmall=bwareaopen（bwero,3000,4）;
nobord=imclearborder（nosmall,4）;
[labeled,numobjects]=bwlabel（nobord,4）;
figure,hist（[mexdata.Solidity],255）
idx=find（[mexdata.Solidity]>
0.92）;
nut=ismember（labeled,idx）;
figure,imshow（nut）
[labnut,numnut]=bwlabel（nut,4）;
numnut%数出花椒籽的粒数
%只显示Solidity<
0.75的果穗梗图像
[labped,numped]=bwlabel（peduncle,4）;
numped%数出含果穗梗的花椒数
%只显示无果穗梗的花椒果皮图像
=0.92）;
pure=ismember（labe
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