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基于形态学膨胀法提取二值图像中的连通区域的方法1.像素的连通性定义：令S代表一幅图像中的像素子集，如在S中全部像素之间存在一个通路，就称2个像素P和Q在S中是连通的。在二维图像中，假设目标像素点周围有m个(m≤8)相邻像素，如果该像素灰度值与这m个像素中某一个像素A的灰度值相等，称该像素与像素A具有连通性。常用的连通有4连通和8连通两种。4连通选取目标像素的上、下、左、右4个相邻像素，如图1所示。8连通则选取目标像素在二维空间中所有的相邻像素，即选取目标像素的左上、上、右上、右、右下、下、左下、左8个相邻像素xxpxxxxxxpxxxxP的4邻域和8邻域2.标记连通分量的意义在二值图像中提取连通分量是许多自动图像分析应用中的核心任务。在二值图像中提取连通分量的过程实际上也是标记连通区域的过程。连通域标记的速度和准确性直接影响图像的后续处理。机器视觉和模式识别中常用此方法提取目标和分析目标几何特征3.标注连通分量给原图像中的每个连通区分配一个唯一代表该区域的编号，在输出图像中该连通区域内的所有像素值就是赋值为该区域的编号，这样的图像就称之为标注图像4.形态学膨胀法方法：把结构元素S平移x后得到Sx，若Sx与X相交不为空，我们记下这个x点，所有满足上述条件的x点组成的集合称做X被S膨胀((dilation))的结果。5.膨胀法提取连通分量原理A1A2含有2个连通分量的图像A3*3结构元6.简单实例：定位人嘴的中心步骤：1.对输入图像进行二值化2.标注图像的连通分量3.找出最大的连通分量4.计算最大连通分量的中心算法实现主要是利用标注图像对连通区进行操作：例如要计算某一连通分量的大小，只需扫描一遍标注图像，对像素值为该区编号的像素进行计数；又如要计算某一连通分量的质心只需扫描一遍标注图像，找出所有像素值为该区域编号的像素的x,y坐标，然后计算其平均值即可matlab实现计算连通分量数目主要利用IPT函数bwlabel调用格式为：[L,num]=bwlabel(Ibw,conn)%L类似于标注图像，num为连通分量数目，Ibw为输入图像，conn指明提取的连通分量是4连通还是8连通的标记最大的连通分量需要将算法转化为程序在matlab中运行显示结果：图中共有1个连通分量