DIP第十章习题解答

数字图像处理第十章课后作业

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第一题

10-2 设有一幅包含有水平直线、垂直直线、方向直线和 -方向直线的二值图像。给出一组大小为 5×5 的模板，要求这些模板可用于检测这些直线中的1像素间断。假设直线和背景的灰度分别是1和0。

答：掩模将具有下图所示的系数。当每个遮罩以在该遮罩所偏向的方向上定向的连续 5 像素段的像素为中心时，每个遮罩将产生 0 值。相反，当一个掩模位于 5 像素段中的一个像素间隙上时，响应为 +4 ，该 5 像素段的方向是该掩模所偏向的方向。

0	0	0	0	0	1
0	0	0	0	0	1
1	1	-4	1	1	-4
0	0	0	0	0	1
0	0	0	0	0	1

水平直线掩模模块垂直直线掩模模块

0	0	0	0	1	1	0	0	0	0
0	0	0	1	0	0	1	0	0	0
0	0	-4	0	0	0	0	-4	0	0
0	1	0	0	0	0	0	0	1	0
1	0	0	0	0	0	0	0	0	1

45度直线掩模模块 -45度直线掩模模块

第二题

10-29 使用10.3.2节的基本全局阈值处理算法得到的阈值与起始点无关吗？如果您的回答是“是”，证明它，如果回答是“不”，给出一个例子。

附：

第一题代码块

Image=imread('pattern.jpg');Th=graythresh(Image);OriginBW=im2bw(Image,Th);BW1=1-OriginBW;se=strel('square',5);%结构元素为边长为5的正方形BW2=1-imopen(BW1,se);se45=strel('line',25,45);%结构元素为角度为45的线，长度为25个像素BW3=1-imopen(BW1,se45);se_45=strel('line',25,-45);%结构元素为角度为45的线，长度为25个像素BW4=1-imopen(BW1,se_45);figure;subplot(221),imshow(OriginBW);title('原始二值图像');subplot(222);imshow(BW2);title('矩形块提取');subplot(223);imshow(BW3);title('45线段提取');subplot(224);imshow(BW4);title('-45线段提取');se0=strel('line',5,0);%结构元素为水平线，长度为25个像素BW5=1-imopen(BW1,se0);se90=strel('line',5,90);%结构元素为垂直的线，长度为25个像素BW6=1-imopen(BW1,se90);figure;subplot(131),imshow(OriginBW);title('原始二值图像');subplot(132),imshow(BW5);title('水平线段提取');subplot(133);imshow(BW6);title('垂直线段提取');

第二题代码块

clear,clc,close all;Image=rgb2gray(imread('lotus1.jpg'));figure,imshow(Image),title('原始图像');imhist(Image);hist1=imhist(Image);hist2=hist1;iter=0;while 1[is,peak]=Bimodal(hist1);if is==0hist2(1)=(hist1(1)*2+hist1(2))/3;for j=2:255hist2(j)=(hist1(j-1)+hist1(j)+hist1(j+1))/3;endhist2(256)=(hist1(255)+hist1(256)*2)/3;hist1=hist2;iter=iter+1;if iter>1000break;endelsebreak;endend[trough,pos]=min(hist1(peak(1):peak(2)));thresh=pos+peak(1);figure,stem(1:256,hist1,'Marker','none');hold onstem([thresh,thresh],[0,trough],'Linewidth',2);hold offresult=zeros(size(Image));result(Image>thresh)=1;figure,imshow(result),title('基于双峰直方图的阈值化');imwrite(result,'bilotus1.jpg');  Image=rgb2gray(imread('lotus1.jpg'));figure,imshow(Image),title('原始图像');T=graythresh(Image);result1=im2bw(Image,T);figure,imshow(result1),title('OTSU方法二值化图像 ');figure,subplot(221),imshow(Image),title('原始图像');subplot(222),imhist(Image);subplot(223),imshow(result),title('基于双峰直方图的阈值化');subplot(224),imshow(result1),title('OTSU方法二值化图像 ');function [is,peak]=Bimodal(histgram)count=0;for j=2:255if histgram(j-1)<histgram(j) && histgram(j+1)<histgram(j)count=count+1;peak(count)=j;if count>2is=0;return;endendendif count==2is=1;elseis=0;endend

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