Erodieren eines Bildes in MATLAB

In diesem Tutorial wird diskutiert, wie man die Erosion von Bildern mit der Funktion imerode() in Matlab findet.

Ermittlung der Erosion eines Bildes mit der Funktion imerode() in MATLAB

Erosion eines Bildes bedeutet das Schrumpfen des Bildes. Um die Erosion eines Bildes zu finden, müssen wir das strukturierende Element über die Matrix bewegen und den Pixelwert durch den minimalen Wert der Nachbarn ersetzen. Der Pixelwert wird auf Null gesetzt, wenn der Minimalwert in der Nachbarschaft Null ist. Zuerst lesen wir das Bild mit der Funktion imread() und speichern es in einer Variablen. Danach müssen wir die Bildwerte mit der Funktion im2bw() in binär umwandeln, falls sie nicht bereits binär sind. Wir müssen auch das strukturierende Element erstellen. Danach müssen wir die Funktion imerode() verwenden, die die Nachbarn jedes Pixels überprüft und den Pixelwert durch den minimalen Wert der Pixel ersetzt. Lassen Sie uns zum Beispiel die Erosion eines Bildes mit einer Matrix als Strukturelement in Matlab finden und mit den Funktionen subplot() und inshow() in einer Abbildung darstellen. Siehe den Code unten.

OriginalImg = imread('text.png');
OriginalImg = im2bw(OriginalImg);
ErodMat = ones(3,3);
ErodedImg = imerode(OriginalImg,ErodMat);
figure
subplot(1,2,1)
imshow(OriginalImg)
title('Orignal Image')
subplot(1,2,2)
imshow(ErodedImg)
title('Eroded Image')

Ausgabe:

Im obigen Code haben wir eine 3-mal-3-Matrix verwendet, die Einsen enthält, um das Originalbild zu erodieren. Die Größe der Matrix ist direkt proportional zur Erosion des Bildes. Eine Vergrößerung der Matrix erhöht die Erosion des Bildes. Sie können Ihr gewünschtes Strukturelement verwenden, um das Bild zu erodieren. Sie können beispielsweise ein anderes Bild verwenden, um ein Bild zu erodieren.