基于形态学的图像分割

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基于形态学的图像分割

详 情 说 明

形态学图像分割在Matlab中的实现与应用

图像分割是计算机视觉中的基础任务，而基于形态学的分割方法因其处理二值图像的天然优势，在文字识别（如阿拉伯语OCR）等场景中尤为有效。Matlab提供了完整的形态学操作工具箱，可链式实现以下核心功能：

预处理阶段 通过膨胀、腐蚀等基本操作消除噪声，结合开运算（先腐蚀后膨胀）断开细小连接，闭运算（先膨胀后腐蚀）填充孔洞，为后续处理创造干净的初始图像。

特征区域提取 利用击中击不中变换定位特定形状结构（如字符笔画），配合区域生长算法分割连通区域。对于阿拉伯语等连体文字，需动态调整结构元素以适应字符粘连特性。

后处理与特征工程 分割后的区域通过Freeman链码描述轮廓特征，配合方向梯度直方图等筛选器进行特征归一化，最终输出可用于分类的标准化特征向量。

该方法在OCR系统中的优势在于能保持字符的拓扑结构，尤其适合处理非拉丁语系文字的复杂形态特征。实际应用时需注意结构元素尺寸的迭代优化，以平衡分割精度与运算效率。