本博客主要记录我学习运用matlab进行一些基本的图像处理的一些笔记，如果有不当的地方，欢迎批评指正，一起学习，一起进步。

本篇是第一篇，只涉及到一些基本的操作，涉及到的知识点如下：

1、二值化

2、开操作

3、连通区域提取

4、连通区域的重心提取

5、BoundingBox提取

各操作背后的理论基础，大都可以在冈萨雷斯的数字图像处理中找到，而且matlab的帮助中会给出实现算法的论文出处。感兴趣的朋友可以深入研究。

图像处理，第一步一般是进行二值化，而二值化最常用的方法就是ostu方法。matlab可以用level=graythresh(src)直接获取二值化的阈值。之后用im2bw二值化图像。

处理图像时经常运用到一些形态学图像处理方法，而幸好matlab就为我们提供了强有力的形态学处理工具箱。本学习笔记运用到了开操作对图像进行处理，可以消除一些噪点。

获取连通区域之后，我们可能会想知道该区域的一些属性（如重心、边界框等），matlab的regionprops为我们提供了大量的属性，只要一个命令就可搞定，regionprops。

本例程的code如下：

%function:
%     获取感兴趣区域，并进行提取、标记
%     源图像位于E:\ProgramFiles\MATLAB\R2013b\toolbox\images\imdemos
%     具体路径因个人电脑而异
%date:2015-1-7
%author:chenyanan

%清空变量，读取图像，并显示其属性
clear;close all
src = imread(\'images/rice.png\');
whos,

%显示原始图像
figure(\'name\',\'myapp\'),
subplot(2,2,1),imshow(src),title(\'src\')

%用ostu方法获取二值化阈值，进行二值化并进行显示
level=graythresh(src);
bw=im2bw(src,level);
subplot(2,2,2),imshow(bw),title(\'bw\')

%运用开操作消去噪点
se = strel(\'disk\',2);
openbw=imopen(bw,se);
subplot(2,2,3),imshow(openbw),title(\'open\')

%获取连通区域，并进行显示
L = bwlabel(openbw,4);
RGB = label2rgb(L);
subplot(2,2,4),imshow(RGB),title(\'rgb\')

%获取区域的\'basic\'属性， \'Area\', \'Centroid\', and \'BoundingBox\' 
stats = regionprops(openbw, \'basic\');
centroids = cat(1, stats.Centroid);
figure(\'name\',\'regionprops\'),
%绘制开操作之后的二值化图像
imshow(openbw),title(\'centroids\')  
hold on
%绘制重心
plot(centroids(:,1), centroids(:,2), \'b*\'),
%绘制感兴趣区域ROI
for i=1:size(stats)
     rectangle(\'Position\',[stats(i).BoundingBox],\'LineWidth\',2,\'LineStyle\',\'--\',\'EdgeColor\',\'r\'),
end
hold off

运行效果的图片如下：