本博客主要记录我学习运用matlab进行一些基本的图像处理的一些笔记，如果有不当的地方，欢迎批评指正，一起学习，一起进步。
本篇是第一篇，只涉及到一些基本的操作，涉及到的知识点如下：
1、二值化
2、开操作
3、连通区域提取
4、连通区域的重心提取
5、BoundingBox提取
各操作背后的理论基础，大都可以在冈萨雷斯的数字图像处理中找到，而且matlab的帮助中会给出实现算法的论文出处。感兴趣的朋友可以深入研究。
图像处理，第一步一般是进行二值化，而二值化最常用的方法就是ostu方法。matlab可以用level=graythresh(src)直接获取二值化的阈值。之后用im2bw二值化图像。
处理图像时经常运用到一些形态学图像处理方法，而幸好matlab就为我们提供了强有力的形态学处理工具箱。本学习笔记运用到了开操作对图像进行处理，可以消除一些噪点。
获取连通区域之后，我们可能会想知道该区域的一些属性（如重心、边界框等），matlab的regionprops为我们提供了大量的属性，只要一个命令就可搞定，regionprops。
本例程的code如下：
%function:
% 获取感兴趣区域，并进行提取、标记
% 源图像位于E:ProgramFilesMATLABR2013b oolboximagesimdemos
% 具体路径因个人电脑而异
%date:2015-1-7
%author:chenyanan
%清空变量，读取图像，并显示其属性
clear;close all
src = imread('images/rice.png');
whos,
%显示原始图像
figure('name','myapp'),
subplot(2,2,1),imshow(src),title('src')
%用ostu方法获取二值化阈值，进行二值化并进行显示
level=graythresh(src);
bw=im2bw(src,level);
subplot(2,2,2),imshow(bw),title('bw')
%运用开操作消去噪点
se = strel('disk',2);
openbw=imopen(bw,se);
subplot(2,2,3),imshow(openbw),title('open')
%获取连通区域，并进行显示
L = bwlabel(openbw,4);
RGB = label2rgb(L);
subplot(2,2,4),imshow(RGB),title('rgb')
%获取区域的'basic'属性， 'Area', 'Centroid', and 'BoundingBox'
stats = regionprops(openbw, 'basic');
centroids = cat(1, stats.Centroid);
figure('name','regionprops'),
%绘制开操作之后的二值化图像
imshow(openbw),title('centroids')
hold on
%绘制重心
plot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'b*'),
%绘制感兴趣区域ROI
for i=1:size(stats)
rectangle('Position',[stats(i).BoundingBox],'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor','r'),
end
hold off
运行效果的图片如下：
