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  • MATLAB 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:

     1 clear all;
     2 close all;
     3 clc;
     4 
     5 img=imread('rice.png');
     6 img=img>128;
     7 imshow(img);
     8 [m n]=size(img);
     9 
    10 imgn=zeros(m,n);        %边界标记图像
    11 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
    12 for i=2:m-1
    13     for j=2:n-1
    14         if img(i,j)==1 && imgn(i,j)==0      %当前是没标记的白色像素
    15             if sum(sum(img(i-1:i+1,j-1:j+1)))~=9    %块内部的白像素不标记
    16                 ii=i;         %像素块内部搜寻使用的坐标
    17                 jj=j;
    18                 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
    19                 
    20                 while imgn(ii,jj)~=2    %是否沿着像素块搜寻一圈了。
    21                     for k=1:8           %逆时针八邻域搜索
    22                         tmpi=ii+ed(k,1);        %八邻域临时坐标
    23                         tmpj=jj+ed(k,2);
    24                         if img(tmpi,tmpj)==1 && imgn(tmpi,tmpj)~=2  %搜索到新边界,并且没有搜索一圈
    25                             ii=tmpi;        %更新内部搜寻坐标,继续搜索
    26                             jj=tmpj;
    27                             imgn(ii,jj)=1;  %边界标记图像该像素标记,普通边界为1
    28                             break;
    29                         end
    30                     end
    31                 end
    32                 
    33             end
    34         end
    35     end
    36 end
    37 
    38 figure;
    39 imgn=imgn>=1;
    40 imshow(imgn,[]);
    41 
    42 %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
    43 se = strel('square',3); 
    44 imgn=img-imerode(img,se);    
    45 figure;
    46 imshow(imgn)

    外边界:

     1 clear all;
     2 close all;
     3 clc;
     4 
     5 img=imread('rice.png');
     6 img=img>128;
     7 imshow(img);
     8 [m n]=size(img);
     9 
    10 imgn=zeros(m,n);        %边界标记图像
    11 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
    12 for i=2:m-1
    13     for j=2:n-1
    14         if img(i,j)==1      %如果当前像素是前景像素
    15             
    16             for k=1:8
    17                 ii=i+ed(k,1);
    18                 jj=j+ed(k,2);
    19                 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
    20                     imgn(ii,jj)=1;
    21                 end
    22             end
    23             
    24         end
    25     end
    26 end
    27     
    28 figure;
    29 imshow(imgn,[]);
    30 
    31 %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
    32 se = strel('square',3); 
    33 imgn=imdilate(img,se)-img;    
    34 figure;
    35 imshow(imgn)
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ybqjymy/p/13646526.html
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