如何用matlab进行图形的骨架提取?

在进行MATLAB中图形骨架提取操作前，首先需要将原始图像转换为黑底白图。通过这种方式，原始图像的特征在后续处理中能更清晰地呈现。

接下来，通过MATLAB的bwmorph函数进行处理，以获得更准确的图像。bwmorph函数提供了多种操作方式，包括但不限于'bothat'、'branchpoints'、'bridge'、'clean'、'close'、'diag'、'endpoints'、'fill'、'hbreak'、'majority'、'open'、'remove'、'shrink'、'skel'、'spur'、'thicken'、'thin'和'tophat'等。每个操作都有特定的用途，例如进行闭合操作('close')会先进行膨胀处理，后进行腐蚀处理，有助于去除图像中的噪声。

例如，尝试使用bwmorph函数进行'branchpoints'操作，以找出图像骨架中的分支点，操作结果如下所示：

通过观察下图，可以清晰地看到经过处理后的图像骨架提取效果，实现了对原始图像的精准识别和优化。

下图为MATLAB自带的bwmorph函数使用方法示例：

OPERATION参数可以设定为以下几种操作：

这些操作各具特点，包括但不限于：

'bothat'：从输入图像中减去其闭合操作，以去除边缘的噪声。

'branchpoints'：寻找骨架图像中的分支点，有助于识别关键结构。

'bridge'：连接之前未连接的像素，增强图像连通性。

'clean'：移除孤立像素（1的像素被0包围），优化图像结构。

'close'：进行二值闭合操作（膨胀后腐蚀），有助于消除图像中的小噪点。

'diag'：进行对角填充，消除8连接性背景。

'endpoints'：寻找骨架图像的端点，识别图像的关键部分。

'fill'：填充孤立的内部像素（0的像素被1包围），优化图像内部结构。

'hbreak'：移除H连接的像素，优化图像连通性。

'majority'：将像素设为1，如果其3x3邻域中有五个或更多像素为1。

'open'：进行二值开启操作（腐蚀后膨胀），有助于去除小噪点。

'remove'：将所有4连接的邻居都是1的像素设置为0，保持边界像素。

'shrink'：移除对象，保持对象连通性，但不使对象分裂。

'skel'：移除边界像素，同时保持对象的连通性，防止对象断裂。

'spur'：移除端点，但保留线段，避免小对象的完全删除。

'thicken'：增加对象边界像素，避免连接之前未连接的对象。

'thin'：移除像素，使对象无孔缩小到最简连通线条，有孔的对象缩小为半环。

'tophat'：从输入图像中减去开启操作，有助于突出图像特征。

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