数字图像处理实验报告米粒

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9.9 积分

—x任务描述本次试验的主要任务是用matlab编写程序确定图1 (原始图像) 中的米粒个数，达到能辨认连接的两个米粒和不足一个的米粒的精确 度，并计算出了米粒的平均大小，标识出了最大面积的米粒。图1二、 设计思路由于原始图像是24位彩色图像，不便于程序处理，所以首先将原始图 像转换成为256级灰度图像，再将灰度 图像二值化(如图2)，并将边缘空白 处赋值为临近灰度值，这样就得到了 便于处理的二值图像。运用四连同准则的bwlable函数找 到并大致确定米粒的个数M。，实验中 发现有的米粒面积过大(〉1000),经分 析为两个米粒连接在一起的情况，又考 虑到噪声的存在，根据实验数据分析，我们设置了米粒面积的右效范 围：40?0.6N1 (N1为bwlable函数找到的最大面积)，即小于40的视为 噪声，大于0.6nl的视为有两个米粒连接。这样就进一步精确地计算 出了米粒的个数M，再与累加的有效范围相除，就可以计算出米粒的 平均大小了。最后，确定最大面积的米粒的坐标，将其赋值为白色， 显示在256级灰度图像中。三、 程序流程图四、程序代码clear;clc;close all;%清内存 %淸命令窗u %关闭图形窗口A = imread (’ 4. bmp’)； ％读入 24 位彩色ffl像[m n s] = size(A);C(:, :) = A(:,:,l); %将彩色图像转化256级灰度图像subplot (1, 3, 1): imshow(C); titleC原始图片’)；%B(l:m*2/3, :)=im2bw(C(l:m*2/3, :),0. 55) %B(m*2/3:m, :) =im2bw(C(m*2/3:ra, :), 0. 45) B(1 :m*3/4, :) =im2bw(C(1:m*3/4, :), 0. 45); B (m*3/4: m, :) =i m2bw (C (m*3/4: m, :), 0. 35);%将256级灰度图像二值化 %适用于图片rice, png %遗用于网片4. bmpB(l,:) B(m,:) B(:, 1) B (:，n)B(2,:); B(m-1,:); B(:,2);B(:，n-1);%将边缘的空白赋值为邻近灰度值subplot (1, 3, 2);imshow(B);title(’二值化图片’)%根据四连通准则判定目标 %找矩阵L4每列的最人值 %找向量Y的最大值L4 = bwlabel(B，4); Y = max(L4); count4 = max(Y); count3二count4; numl=0;for value = 1:count3;[r，c]=f ind(L4~valuc); %算面积num=length (r);X(value)=num;Nl = (max (X));if num>40numl=numl+num;endendfor i=l:count3 if X(i)>Nl*0. 6count4 = c()unt4+l; X(i)=0; endif X ⑴ <40count4 = count4-l;endendcount=count4average=numl/countN=(max (X))num2=find(N==X);[q, p]=find(L4~num2);for i=l:NC(q(i),p(i))=255;endsubplot (1, 3, 3):imshow(C)zoom on; %单击鼠标左键放大、右键缩小图像五、实验结果 count =78 米粒个数average =428. 9487 米粒平均面积N =635 最大面积、米粒原始图片 二值化图片 最大米粒位置 关 键 词： 数字图像 处理 实验 报告 米粒

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