图像处理MATLAB③（Roberts算子边缘检测，膨胀，滤波，腐蚀，开运算，闭运算使用方法）

目录

一.介绍 

二.常用函数

1.开运算

2.闭运算 

3.腐蚀

4.膨胀

三.代码：

四.效果

1.初始图片：

 2.边缘检测

 3.开运算

4.闭运算

5.膨胀

6.滤波

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一.介绍 

Roberts算子是一种斜向偏差分的梯度计算方法，梯度的大小代表边缘的强度，梯度的方向与边缘走向垂直。Roberts算子边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割，在应用中经常用Roberts算子来提取道路（智能车摄像头采集信息）。

开运算：

二.常用函数

部分未提到的基础函数用法：请移步前两次图像处理基础函数介绍

基于MATLAB的图像处理②

1.开运算

   I 2 = Imopen(I，SE);（开运算使图像的轮廓变得光滑，断开狭窄的连接和消除细毛刺。）

参数说明：

1. I为原始图像，可以是二值或灰度图像（对应于灰度膨胀）
2. SE是由strel( )函数返回的自定义或者预设的结构元素对象。
3. I2为腐蚀后的输出图像。

2.闭运算 

   I 2 = Imclose(I，SE);（闭运算在去除图像前景噪声方面有较好的应用）

     参数说明：同上

3.腐蚀

I2 = Imreode(I,SE);（腐蚀能够消融物体的边界，使物体断裂）

     参数说明：同上

4.膨胀

I2 = Imdilate (I,SE);（膨胀能使物体边界扩大，对图像进行二值化之后，很容易使得一个连通的物体断裂为两部分，而这会给后续的图像分析造成困扰，此时就可以借助膨胀桥接断裂的缝隙。）

     参数说明：同上

5.边缘检测

三.代码：

sourcePic=imread('E:\photo\3.jpg');        %读取原图像
grayPic=mat2gray(sourcePic);           %实现图像矩阵的归一化操作
[m,n]=size(grayPic);
newGrayPic=grayPic;                  %为保留图像的边缘一个像素
robertsNum=0;                        %经Roberts算子计算得到的每个像素的值
robertThreshold=0.4;                   %设定阈值
for j=1:m-1                           %进行边界提取
    for k=1:n-1
      robertsNum=abs(grayPic(j,k)-grayPic(j+1,k+1))+abs(grayPic(j+1,k)-grayPic(j,k+1));
      if(robertsNum > robertThreshold)
            newGrayPic(j,k)=255;
       else
            newGrayPic(j,k)=0;
      end
    end
end
figure,imshow(newGrayPic);
imwrite(newGrayPic,'E:\photo\Roberts边缘检测.jpg');

se=strel('disk',1);     %采用半径为1的圆作为结构元素

KAI=imopen(newGrayPic,se);         %开启操作
figure,imshow(KAI);
imwrite(KAI,'E:\photo\Roberts开运算.jpg');

BI=imclose(newGrayPic,se);         %闭合裂隙
figure,imshow(BI);
imwrite(BI,'E:\photo\Roberts闭运算.jpg');

PZ=imdilate(newGrayPic,se);
figure,imshow(PZ);
imwrite(PZ,'E:\photo\Roberts膨胀.jpg');

k2=medfilt2(newGrayPic,[2,2]);
figure,imshow(k2);
imwrite(k2,'E:\photo\Roberts滤波.jpg');

FS=imerode(newGrayPic,[2,2]);
figure,imshow(FS);
imwrite(FS,'E:\photo\Roberts腐蚀.jpg');

四.效果

1.初始图片：

 2.边缘检测

 3.开运算

4.闭运算

5.膨胀

6.滤波

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