• matlab练习程序(二值图像内外边界跟踪)


    目标内边界的像素全都在目标里面,目标外边界的像素全都不在目标上,是包围着目标的。

    二值图像内外边界的计算都是有两种方法的,所以一共是4种算法,不过实际用到跟踪的只有一个而已。

    首先是内边界跟踪:

    第一种方法不是跟踪方法。步骤是先对原图像腐蚀,然后用原图像减去腐蚀后的图像就得到边界了。

    第二种方法是跟踪方法。步骤如下:

    1.遍历图像。

    2.标记第一个遇见像素块的前景像素(i,j)。

    3.对这个像素周围八邻域逆时针搜索,如果搜索到周围有前景像素,那么更新坐标(i,j)为(i',j'),并标记。

    4.不断执行第3步直到再次遇见此像素块第一次标记的像素。

    5.继续执行第1步。

    然后是外边界跟踪:

    第一种方法和求内边界第一种方法类似。先对原图像进行膨胀,然后用膨胀后的图像减去原图像即可。

    第二种也不算跟踪方法,只是标记算法而已。就是将图像中前景像素周围的非前景像素标记一下就行了。

    效果如下:

    原图:

    内边界:

    外边界:

    matlab程序如下:

    内边界:

    clear all;
    close all;
    clc;
    
    img=imread('rice.png');
    img=img>128;
    imshow(img);
    [m n]=size(img);
    
    imgn=zeros(m,n);        %边界标记图像
    ed=[-1 -1;0 -1;1 -1;1 0;1 1;0 1;-1 1;-1 0]; %从左上角像素,逆时针搜索
    for i=2:m-1
        for j=2:n-1
            if img(i,j)==1 && imgn(i,j)==0      %当前是没标记的白色像素
                if sum(sum(img(i-1:i+1,j-1:j+1)))~=9    %块内部的白像素不标记
                    ii=i;         %像素块内部搜寻使用的坐标
                    jj=j;
                    imgn(i,j)=2;    %本像素块第一个标记的边界,第一个边界像素为2
                    
                    while imgn(ii,jj)~=2    %是否沿着像素块搜寻一圈了。
                        for k=1:8           %逆时针八邻域搜索
                            tmpi=ii+ed(k,1);        %八邻域临时坐标
                            tmpj=jj+ed(k,2);
                            if img(tmpi,tmpj)==1 && imgn(tmpi,tmpj)~=2  %搜索到新边界,并且没有搜索一圈
                                ii=tmpi;        %更新内部搜寻坐标,继续搜索
                                jj=tmpj;
                                imgn(ii,jj)=1;  %边界标记图像该像素标记,普通边界为1
                                break;
                            end
                        end
                    end
                    
                end
            end
        end
    end
    
    figure;
    imgn=imgn>=1;
    imshow(imgn,[]);
    
    %不过要是真取二值图像内边界,通常是原图减去其腐蚀图就行了
    se = strel('square',3); 
    imgn=img-imerode(img,se);    
    figure;
    imshow(imgn)

    外边界:

    clear all;
    close all;
    clc;
    
    img=imread('rice.png');
    img=img>128;
    imshow(img);
    [m n]=size(img);
    
    imgn=zeros(m,n);        %边界标记图像
    ed=[-1 -1;0 -1;1 -1;1 0;1 1;0 1;-1 1;-1 0]; %从左上角像素判断
    for i=2:m-1
        for j=2:n-1
            if img(i,j)==1      %如果当前像素是前景像素
                
                for k=1:8
                    ii=i+ed(k,1);
                    jj=j+ed(k,2);
                    if img(ii,jj)==0    %当前像素周围如果是背景,边界标记图像相应像素标记
                        imgn(ii,jj)=1;
                    end
                end
                
            end
        end
    end
        
    figure;
    imshow(imgn,[]);
    
    %不过要是真取二值图像外边界,通常是原图膨胀图减去原图就行了
    se = strel('square',3); 
    imgn=imdilate(img,se)-img;    
    figure;
    imshow(imgn)
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tiandsp/p/3045747.html
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