用于二值图像的细化处理

资 源 简 介

用于二值图像的细化处理

详 情 说 明

二值图像细化是一种将图像中的连通区域缩减为单像素宽骨架的技术，在模式识别和图像分析中具有重要作用。MATLAB作为强大的科学计算平台，提供了多种实现细化的便捷方法。

细化算法的核心思想是通过迭代腐蚀操作去除图像边缘像素，同时保持原始形状的拓扑结构不变。不同于简单腐蚀，细化需要满足三个关键条件：不破坏连通性、不造成过度腐蚀、保留端点信息。

在MATLAB中处理二值图像细化的典型流程包括：首先将图像二值化并取反（MATLAB中白色为前景），然后使用bwmorph函数的'skel'或'thin'选项进行细化操作。对于特殊需求，也可以基于hit-or-miss变换实现自定义细化算法。

需要注意的是，细化结果可能包含冗余的毛刺分支，此时可结合branch-point检测和修剪技术进行后处理。对于不同应用场景，MATLAB还支持调整细化算法的连接性（4连通或8连通）以获得最佳骨架效果。

最终得到的单像素宽骨架可以用于特征提取、形状匹配等后续处理，这种技术在手写字符识别、医学图像分析等领域尤为实用。MATLAB的矩阵运算优势使得这些操作都能高效完成。