1．熟悉基于Simulink的圖像處理模塊；
2．掌握二值形態學的基礎運算；
3．掌握二值圖像的形態學處理；
4．掌握灰度形態學的基礎運算；
5．掌握灰度圖像的形態學處理。
1．筆記本電腦；
2．MATLAB軟件；
1．二值圖像膨脹腐蝕開閉運算；
2．二值圖像形態學濾波；
3．二值圖像形態學平滑邊界提��；
4．灰度圖像膨脹腐蝕開閉運算；
5．灰度圖像形態學平滑提取邊界；
6．Top-hat變換和Bottom-hat變換；
1．二值圖像膨脹腐蝕開閉運算；
（1）二值圖像膨脹腐蝕運算：
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Sources”模塊內查找所需模塊“Image From File”，在“Sinks”模塊內查找所需模塊“Video Viewer”如下圖1、2所示：
圖2 “Video Viewer”模塊
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Morphological Operations”（形態學運算）模塊內查找所需模塊“Erosion”和“Dilation”如下圖3、4所示：
圖3 “Erosion”模塊
圖4 “Dilation”模塊
“Image From File”為輸入模塊，找到并放置后，雙擊該模塊設置關鍵屬性，在彈出的設置框中點擊“Main”欄中的“Browse…”設置輸入圖片，如圖5所示，“Video Viewer”為輸出模塊用于顯示圖像或者視頻信號。
圖5 設置輸入圖片
二值圖像膨脹腐蝕運算程序框圖如圖7所示：
圖7 二值圖像膨脹腐蝕程序框圖
二值圖像膨脹腐蝕運算運行結果圖如圖8、9、10、11、12所示：
（2）二值圖像開閉運算：
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Sources”模塊內查找所需模塊“Image From File”，在“Sinks”模塊內查找所需模塊“Video Viewer”如上圖1、2所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Morphological Operations”（形態學運算）模塊內查找所需模塊“Close”和“Open”如下圖13、14所示：
圖14 “Open”模塊
“Image From File”為輸入模塊，找到并放置后，雙擊該模塊設置關鍵屬性，在彈出的設置框中點擊“Main”欄中的“Browse…”設置輸入圖片，如上圖5所示�！癡ideo Viewer”為輸出模塊用于顯示圖像或者視頻信號。
Close模塊是對一幅灰度圖像或二值圖像進行形態學閉操作；Open模塊是對一幅灰度圖像或二值圖像進行形態學開操作；找到并分別放置三個后，雙擊該模塊設置關鍵屬性，在彈出的設置框中更改“Neighborhood or structuring element：”這一項的關鍵屬性為“strel('square',3)”。如下圖15所示。
二值圖像開閉運算程序框圖如圖16所示：
圖16 二值圖像開閉程序框圖
二值圖像膨脹腐蝕運算運行結果圖如圖17、18、19、20、21所示：
2．二值圖像形態學濾波；
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Sources”模塊內查找所需模塊“Image From File”，在“Sinks”模塊內查找所需模塊“Video Viewer”如上圖1、2所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Morphological Operations”（形態學運算）模塊內查找所需模塊 “Open”如上圖14所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Conversions”模塊內查找所需模塊“Image Complement”、“Autothreshold”如下圖22、23所示：
“Image From File”為輸入模塊，找到并放置后，雙擊該模塊設置關鍵屬性，在彈出的設置框中點擊“Main”欄中的“Browse…”設置輸入圖片，如上圖5所示“Video Viewer”為輸出模塊用于顯示圖像或者視頻信號。
Open模塊是對一幅灰度圖像或二值圖像進行形態學開操作；找到并分別放置兩個后，雙擊該模塊設置關鍵屬性，在彈出的設置框中分別更改“Neighborhood or structuring element：”這一項的關鍵屬性為“strel('square',3)”和“strel('line',25,45)”。如上圖15和下圖24所示。
“Autothreshold”模塊的作用是通過自動閾值分割法將灰度圖像轉換為二值圖像，并且每個像素的方差最小。
“Image Complement”模塊的作用是將輸入圖像轉換或者同比例縮放為指定類型的圖像。
二值圖像形態學濾波程序框圖如圖25所示：
圖25 二值圖像形態學濾波程序框圖
二值圖像形態學濾波運行結果如圖26、27、28、29、30所示：
圖26 原圖像
圖27 二值圖像
圖28 二值取反圖像
圖29 Squre開運算圖像
圖30 Line開運算圖像
3．二值圖像形態學平滑邊界提��；
（1）二值圖像形態學平滑
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Sources”模塊內查找所需模塊“Image From File”，在“Sinks”模塊內查找所需模塊“Video Viewer”如上圖1、2所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Morphological Operations”（形態學運算）模塊內查找所需模塊 “Close”和模塊“Open”如上圖13、14所示。
Image From File”為輸入模塊，找到并放置后，雙擊該模塊設置關鍵屬性，在彈出的設置框中點擊“Main”欄中的“Browse…”設置輸入圖片，如上圖5所示“Video Viewer”為輸出模塊用于顯示圖像或者視頻信號。
Open模塊是對一幅灰度圖像或二值圖像進行形態學開操作；找到并分別放置兩個后，雙擊先閉后開的“Open”模塊設置關鍵屬，在彈出的設置框中更改“Neighborhood or structuring element：”這一項的關鍵屬性為“strel('disk',4)”，在雙擊先開后閉的“Open”模塊設置關鍵屬，在彈出的設置框中更改“Neighborhood or structuring element：”這一項的關鍵屬性為“strel('disk',2)”，如下圖31、32所示。
Close模塊是對一幅灰度圖像或二值圖像進行形態學閉操作；找到并分別放置兩個后，雙擊先閉后開的“Close”模塊設置關鍵屬，在彈出的設置框中更改“Neighborhood or structuring element：”這一項的關鍵屬性為“strel('disk',2)”，在雙擊先開后閉的“Close”模塊設置關鍵屬，在彈出的設置框中更改“Neighborhood or structuring element：”這一項的關鍵屬性為“strel('disk',4)”，如下圖33、34所示。
二值圖像形態學平滑程序框圖如圖35所示：
二值圖像形態學平滑運行結果如圖36、37、38所示：
圖36 原二值圖像
圖37 先開后閉圖像
圖38 先閉后開圖像
（2）二值圖像形態學邊界提取
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Sources”模塊內查找所需模塊“Image From File”，在“Sinks”模塊內查找所需模塊“Video Viewer”如上圖1、2所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Morphological Operations”（形態學運算）模塊內查找所需模塊“Erosion”和“Dilation”如上圖3、4所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Conversions”模塊內查找所需模塊“Autothreshold”如上圖23所示：
在Simulink工具箱的“Math Operations”模塊內查找所需模塊“Subtract”如下圖39所示：
Image From File”為輸入模塊，找到并放置后，雙擊該模塊設置關鍵屬性，在彈出的設置框中點擊“Main”欄中的“Browse…”設置輸入圖片，如上圖5所示“Video Viewer”為輸出模塊用于顯示圖像或者視頻信號。
“Autothreshold”模塊的作用是通過自動閾值分割法將灰度圖像轉換為二值圖像，并且每個像素的方差最小。
“Subtract”模塊的作用是可進行加減運算；雙擊該模塊在彈出的設置框中首先點擊“Signal Attributes”在下面找到“Output data type”然后更改該屬性為“double”，如下圖40所示。
二值圖像形態學邊界提取程序框圖如圖41所示：
二值圖像形態學邊界提取運行結果如圖42、43、44、45、46、47所示：
圖42 原二值圖像
圖43 內邊界圖像
圖44 外邊界圖像
圖45 形態學梯度圖像
圖46 腐蝕圖像
圖47 膨脹圖像
4．灰度圖像膨脹腐蝕開閉運算；
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Sources”模塊內查找所需模塊“Image From File”，在“Sinks”模塊內查找所需模塊“Video Viewer”如上圖1、2所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Morphological Operations”（形態學運算）模塊內查找所需模塊“Erosion”和“Dilation”如上圖3、4所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Morphological Operations”（形態學運算）模塊內查找所需模塊 “Close”和模塊“Open”如上圖13、14所示。
Image From File”為輸入模塊，找到并放置后，雙擊該模塊設置關鍵屬性，在彈出的設置框中點擊“Main”欄中的“Browse…”設置輸入圖片，如上圖5所示“Video Viewer”為輸出模塊用于顯示圖像或者視頻信號。
灰度圖像膨脹腐蝕開閉運算程序框圖如下圖49所示：
灰度圖像膨脹腐蝕開閉運算運行結果如圖50、51、52、53、54所示：
圖50 原灰度圖像
圖51 開運算圖像
圖52 腐蝕圖像
圖53 膨脹圖像
圖54 閉運算圖像
5．灰度圖像形態學平滑提取邊界；
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Sources”模塊內查找所需模塊“Image From File”，在“Sinks”模塊內查找所需模塊“Video Viewer”如上圖1、2所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Morphological Operations”（形態學運算）模塊內查找所需模塊“Erosion”和“Dilation”如上圖3、4所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Morphological Operations”（形態學運算）模塊內查找所需模塊 “Close”和模塊“Open”如上圖13、14所示。
在Simulink工具箱的“Math Operations”模塊內查找所需模塊“Subtract”如上圖39所示。
Image From File”為輸入模塊，找到并放置后，雙擊該模塊設置關鍵屬性，在彈出的設置框中點擊“Main”欄中的“Browse…”設置輸入圖片，如上圖5所示，然后點擊“Data Types”欄中在“Output data type”下拉菜單中選擇“double”。如下圖55所示�！癡ideo Viewer”為輸出模塊用于顯示圖像或者視頻信號。
Open模塊是對一幅灰度圖像或二值圖像進行形態學開操作；找到并分別放置兩個后，雙擊開閉平滑濾波的“Open”模塊設置關鍵屬，在彈出的設置框中更改“Neighborhood or structuring element：”這一項的關鍵屬性為“strel('disk',2)”，在雙擊閉開平滑濾波的“Open”模塊設置關鍵屬，在彈出的設置框中更改“Neighborhood or structuring element：”這一項的關鍵屬性為“strel('disk',3)”，如下圖56、57所示。
Close模塊是對一幅灰度圖像或二值圖像進行形態學閉操作；找到并分別放置兩個后，雙擊開閉平滑濾波的“Close”模塊設置關鍵屬，在彈出的設置框中更改“Neighborhood or structuring element：”這一項的關鍵屬性為“strel('disk',3)”，在雙擊閉開平滑濾波的“Close”模塊設置關鍵屬，在彈出的設置框中更改“Neighborhood or structuring element：”這一項的關鍵屬性為“strel('disk',2)”，如下圖58、59所示。
“Subtract”模塊的作用是可進行加減運算；雙擊該模塊在彈出的設置框中首先點擊“Signal Attributes”在下面找到“Output data type”然后更改該屬性為“double”，如上圖40所示。
灰度圖像形態學平滑提取邊界程序框圖如下圖60所示：
灰度圖像形態學平滑提取邊界運行結果如圖61、62、63、64、65所示：
6．Top-hat變換和Bottom-hat變換；
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Sources”模塊內查找所需模塊“Image From File”，在“Sinks”模塊內查找所需模塊“Video Viewer”如上圖1、2所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）內的“Morphological Operations”（形態學運算）模塊內查找所需模塊“Top-hat”和“Bottom-hat”如下圖66、67所示。
在“Computer Vision System Toolbox”（計算機視覺工具箱）的“Analysis & Enhancement”（分析和增強模塊）模塊內查找所需模塊“Contrast Adjustment”如下圖68所示：
“Image From File”為輸入模塊，找到并放置后，雙擊該模塊設置關鍵屬性，在彈出的設置框中點擊“Main”欄中的“Browse…”設置輸入圖片，如上圖5所示“Video Viewer”為輸出模塊用于顯示圖像或者視頻信號。
Contrast Adjustment模塊的作用是通過線性比例調整像素上下限之間的像素值，實現圖像基于灰度級的圖像增強。雙擊該模塊設置關鍵屬，在彈出的設置框中更改“Adjust pixel values from：”和“Adjust pixel values to：”的關鍵屬性為“User-defined range”，如下圖70所示。
Top-hat變換和Bottom-hat變換程序框圖如下圖71所示：
Top-hat變換和Bottom-hat變換運行結果如圖72、73、74、75、76、77所示：
1、使用數學形態學運算使用Simulink的Computer Vision System Toolbox（計算機視覺工具箱）下的Morphological Operations（形態學運算模塊）的Erosion、Dilation、Close、Open模塊，完成了二值圖像膨脹腐蝕開閉運算，深入理解了二值圖像膨脹腐蝕開閉運算的圖像處理效果。
2、使用數學形態學運算使用Simulink的Computer Vision System Toolbox（計算機視覺工具箱）下的Morphological Operations（形態學運算模塊）的Open模塊，完成了二值圖像形態學濾波，深入理解了二值圖像形態學濾波的圖像處理效果。
3、使用數學形態學運算使用Simulink的Computer Vision System Toolbox（計算機視覺工具箱）下的Morphological Operations（形態學運算模塊）的Close、Erosion、Dilation模塊，完成了二值圖像形態學平滑邊界提取，深入理解了二值圖像形態學平滑邊界提取的圖像處理效果。
4、使用數學形態學運算使用Simulink的Computer Vision System Toolbox（計算機視覺工具箱）下的Morphological Operations（形態學運算模塊）的Erosion、Dilation、Close、Open模塊，完成了灰度圖像膨脹腐蝕開閉運算，深入理解了灰度圖像膨脹腐蝕開閉運算的圖像處理效果。
5、使用數學形態學運算使用Simulink的Computer Vision System Toolbox（計算機視覺工具箱）下的Morphological Operations（形態學運算模塊）的Erosion、Dilation、Close、Open模塊，完成了灰度圖像形態學平滑提取邊界，深入理解了灰度圖像形態學平滑提取邊界的圖像處理效果。
6、使用數學形態學運算使用Simulink的Computer Vision System Toolbox（計算機視覺工具箱）下的Morphological Operations（形態學運算模塊）的Top-hat、Bottom-hat模塊，完成了Top-hat變換和Bottom-hat變換，深入理解了Top-hat變換和Bottom-hat變換的圖像處理效果。
問題1：在做Top-hat變換和Bottom-hat變換時發現Top-hat圖像和Top-hat增強圖像沒有區別，變化不大。
解決：雙擊Contrast Adjustment模塊設置關鍵屬，在彈出的設置框中更改“Adjust pixel values from：”和“Adjust pixel values to：”的關鍵屬性為“User-defined range”
問題2：在涉及加減的程序中總是運行報錯。
解決：雙擊“Subtract”模塊在彈出的設置框中首先點擊“Signal Attributes”在下面找到“Output data type”然后更改該屬性為“double”。
心得體會：這是本次的第二次實驗實訓，實驗實訓中依然需要對平時課上的練習進行反復運用，同時也需要對老師所提出的要求進行完全而深刻的理解。在本次實驗實訓中，使我對Matlab軟件的使用更近了一步，對Simulink庫中各模塊控件位置也更了解了，所以我認為通過本次的學習，對我以后的Matlab運用會更上一層樓的，在實踐中不斷積累，反復的學習，這也是老師所要求我們的。
通過本次實驗實訓，使我了解到了學習不只是在一次一次的視頻中，而是在平時課下的反復練習，只有完全知道了解了各個模塊中的控件位置、用法，才能知道實驗實訓的意義。同時也要感謝老師的悉心教導，才使我在本次實驗實訓過程中，進行的如此順利。當然我還是需要更加努力，以達到可以將所學運用到實踐生活中。
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