imreconstruct
形态学重建
描述
例子
通过重建打开来识别高强度的对象
读取并显示灰度图像。
我= imread（“snowflakes.png”）;imshow（i）
调整图像的对比度以创建掩模图像和显示结果。
面具= adapthisteq（i）;imshow（面具）
创建一个标记图像，使用形态学侵蚀和显示结果来识别图像中的高强度物体。
se = strel ('盘'5）;marker = imerode（掩模，se）;imshow（标记）
在掩模图像上执行形态开口，使用标记图像来识别掩模中的高强度对象。显示结果。
obr = imreconstruct(标记,面具);imshow办公室,[])
使用重建分割图像
将逻辑图像读入工作空间并显示它。这是掩模图像。
mask = imread（'text.png'）;图imshow(面具)
创建标记图像，该标记图像标识要通过分段提取的图像中的对象。对于此示例，请在“流域”单词中识别“W”。
marker = false（大小（掩码））;标记（13,94）=真;
使用标记图像对蒙版图像进行分割。
im = imreconstruct（标记，掩码）;数字imshow（IM）
输入参数
标记-输入映像
数字数组|逻辑阵列
输入图像，指定为数字或逻辑阵列。
例子:se = strel(“磁盘”,5);marker = imerode（掩模，se）;
数据类型：单身的|双倍的|INT8.|int16|int32|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64|逻辑
面具-掩码图像
数字数组|逻辑阵列
掩码图像，指定为大小和数据类型相同的数字或逻辑数组标记．
例子:掩码= imread(“text.png”);
数据类型：单身的|双倍的|INT8.|int16|int32|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64|逻辑
骗子-像素连接
4.|8.|6.|18.|26.|3-by-3-by -…3的矩阵0.沙1S.
像素连通性，指定为该表中的一个值。默认的连通性是8.用于二维图像，以及26.对于3-D图像。
价值 |
意义 |
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|---|---|---|
二维的连接性 |
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4联网 |
如果像素的边缘接触，它们就被连接起来。像素的邻域是水平或垂直方向上的相邻像素。 |
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8-connected |
如果它们的边缘或角落触摸，则像素连接。像素的附近是水平，垂直或对角线方向上的相邻像素。 |
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三维连接性 |
||
6联网 |
如果他们的脸是触摸的，像素是连接的。像素的附近是相邻像素：
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18-connected |
如果脸部或边缘触摸，则像素连接。像素的附近是相邻像素：
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26-connected |
如果像素的面、边或角接触，则它们是相连的。像素的附近是相邻像素：
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对于更高的维度，imreconstruct使用默认值conndef（ndims（标记），'maximal'）
数据类型：双倍的|逻辑
输出参数
提示
形态学重建是其他几个图像处理工具箱™功能的算法基础，包括
inclearborder.那imextendedmax.那imextendedmin那imfill那imhmax.那imhmin,imimposemin．性能报告:该函数可以利用数据类型的硬件优化
逻辑那uint8.那uint16那单身的,双倍的运行更快。硬件优化需要标记和面具是2-D图像和骗子要么要么4.或8.．
算法
imreconstruct使用快速混合灰度重建算法［1］．
参考文献
孙晓明，“图像分析中的形态学灰度重建:应用与高效算法”，IEEE图像处理汇刊，第2卷，第2期，1993年4月，第176-201页。
扩展能力
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