主要内容

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imreconstruct

Reconstruccion morfologica

Descripcion

比如

J= imreconstruct (标记面具实现la reconstrucción morfológica de la imagen标记Debajo de la imagen面具Y devuelve la reconstrucción enJ.Los elementos de标记我的朋友们,我的朋友们面具.我爱你,亲爱的标记我的儿子,我的朋友面具imreconstruct记录我们的价值和价值面具诉讼程序的开端。

J= imreconstruct (标记面具康涅狄格州实现la reconstrucción morfológica con la conectividad especificada,康涅狄格州

包括

反待办事项

Lea una imagen en escala de griises y muéstrela。

I = imread(“snowflakes.png”);imshow(我)

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含一个image类型的对象。

这是一个对比,la imagen, para crear, la imagen, máscara,我们一定会有结果。

mask = adapthisteq(I);imshow(面具)

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含一个image类型的对象。

Cree una imagen marcadora, que identique, los objetos, de, alta, insidad, en, imagen, mediante, la erosión morfológica, y, mueststre, los, resultados。

n . (n .)“磁盘”5);Marker = imerosion (mask,se);imshow(标记)

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含一个image类型的对象。

真实的世界morfológica我们可以想象的世界máscara,我们可以想象的世界máscara我知道了。

Obr = imreconstruction(标记,蒙版);imshow办公室,[])

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含一个image类型的对象。

Lea una imagen lógica en el espacio de trabajo y muéstrela。Esta es la imagen de máscara。

掩码= imread(“text.png”);图imshow(面具)

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含一个image类型的对象。

Cree una imagen marcadora que identique el objeto de la imagen que desea extra mediante la segmentación。Para este ejemplo,识别"w" en la palabra "分水岭"

标记= false(大小(掩码));Marker (13,94) = true;

Realice la segmentación de la imagen de máscara utilizdo la imagen marcadora。

Im = imreconstruction(标记,面具);图imshow (im)

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含一个image类型的对象。

Argumentos de entrada

反待办事项

想象的国家,特别是阿雷戈罗numérico和lógico。

比如:Se = strel('disk',5);Marker = imerosion (mask,se);

Tipos de datos:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

想到了máscara,想到了什么? numérico o lógico del mismo tamaño y tipo de datos que标记

比如:Mask = imread('text.png');

Tipos de datos:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

连片píxeles,为你的手鼓提供宝贵的信息。连通性和缺陷8para imágenes 2D y26para imágenes 3D。

英勇

Conectividades二维的

4

Los píxeles se consideration an conectados si comparten边界。El entorno de un píxel son los píxeles adyacentes en las方向水平的垂直的。

3 × 3像素邻域,四个像素连接到中心像素

El píxel真正的灰色之城。

8

Los píxeles se considered conectacados si comparison bordes vértices。El entorno de un píxel son los píxeles adyacentes en las direcciones水平的,垂直的y对角线。

3 × 3像素邻域,8像素连接到中心像素

El píxel真正的灰色之城。

Conectividades立体的

6

Los píxeles se consideration an conectados si comparten caras。El entorno de un píxel son los píxeles adyacentes en:

  • aluna de estas direcciones: adentro, afuera, izquierda, derecha, arriba y abajo

3 × 3 × 3像素邻域,6个像素与中心像素的面相连

El píxel真正的灰色之城。

18

Los píxeles se considered conectacados si sus caras o bordes se tocan。El entorno de un píxel son los píxeles adyacentes en:

  • aluna de estas direcciones: adentro, afuera, izquierda, derecha, arriba y abajo

  • Una combinación de dos direcciones, como derecha-abajo adentroo arriba

3 × 3 × 3像素的邻域,其中6个像素连接到面,12个像素连接到中心像素的边缘

El píxel真正的中央广场。

26

Los píxeles se conectacados si sus caras, bordes o vértices se tocan。El entorno de un píxel son los píxeles adyacentes en:

  • aluna de estas direcciones: adentro, afuera, izquierda, derecha, arriba y abajo

  • Una combinación de dos direcciones, como derecha-abajo adentroo arriba

  • Una combinación de tres direcciones, como adentroo derecha-arriba o adentroo izquierda abajo

3 × 3 × 3像素的邻域,其中6个像素连接到面,12个像素连接到边缘,8个像素连接到中心像素的角

El píxel真正的中央广场。

En el caso de dimensions más grandes,imreconstruct英勇无畏,尽忠职守conndef(ndims(标记),“最大”)

La conectividad测试definirse una形式mas一般对位cualquier维度especificando una matriz de 3所以3运动…3乘以从价0y1.Los elementos con el valor1定义所有的相对的元素和中心的康涅狄格州.Tenga en cuenta que康涅狄格州Debe ser simétrica respect to de su element ento central。Para obtener más información,咨询指定自定义连接

Tipos de datos:|逻辑

Argumentos de salida

反待办事项

Imagen recontrida, de uelta como arreglo numérico o lógico, dediendo de la Imagen de entrada, del mismo tamaño que la Imagen de entrada。

Sugerencias

Algoritmos

imreconstruct算法的实用程序reconstrucción híbrida escala de grises rápida描述en[1]

Referencias

[1] Vincent, L.,“图像分析中的形态学灰度重建:应用和高效算法,”IEEE图像处理汇刊1993年4月,第176-201页。

Capacidades ampliadas

历史版本

介绍R2006a