基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现(9)

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4 基于MATLAB的实现步骤及分析

4.1 MATLAB图像分析方法简介

MATLAB具有强大的图像处理功能，提供了简便的函数调用来实现许多经典的图像处理方法。MATLAB的图像处理工具包是由一系列支持图像处理操作的函数组成的，所支持的图像处理操作有：几何操作区域操作和块操作；线性滤波和滤波器设计;变换(DCT变换)；图像分析和增强；二值图像操作等。图像处理工具包的函数，按功能可以分为以下几类：图像显示，图像文件输入与输出;几何操作；像素值统计;图像分析与增强；图像滤波；性二维滤波器设计；图像变换;领域和块操作；二值图像操作;颜色映射和颜色空间转换；图像类型和类型转换；工具包参数获取和设置等。与其他工具包一样,用户还可以根据需要书写自己的函数，以满足特定的需要，也可以将这个工具包和信号处理工具包或小波工具包等其他工具包联合起来使用。 不仅是图像的边缘检测,在变换域处理、图像增强、数学形态学处理等方面的研究中,用MATLAB可大大提高实验效率,快速实现研究中的新构想。

4.2算法实现步骤流程图

基于MATLAB的骨架提取技术实现流程重点在于调用函数提取骨架，细化的实质是将一个曲线形物体化为一条单象素宽的线，从而图像化显示出拓扑性质，从而得到物体的主骨架体，其具体流程图如下所示。

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开始

读入原始图像 图像预处理 图像转换为二值化图像 得到骨架点 得到主骨架

结束

（a）形态学骨架化算法流程图

开始 读入原始图像 获取图像行宽列高（象素值）及每字节象素值 将原始图像送入工作区 得到骨架点 输出结果 得到主骨架 结束 （b）细化算法流程图

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