最近在研究的【如何确定文字范围以提供边缘检测和Hough变换】的方法，目前想到了三个方法，介绍如下：

膨胀（腐蚀）算法

膨胀（腐蚀）算法的原理就是将符合条件的像素点（块）替换成设定的形状

二值图像的膨胀算法可以使用matlab提供的imdilate函数实现

其中X是M*N的二值图像矩阵，B为结构元素，其元素必须包含只有0和1，其数据类型任意不需要是逻辑类型，返回值Z是与X大小相同的二值图像矩阵，使用如下：

>> X=imread('number.bmp');>> B=[0 1 0;1 1 1;0 1 0];>> Z1=imdilate(X,B);>> Z2=imdilate(Z1,B);>> Z3=imdilate(Z2,B);>> imshow(X),figure,imshow(Z1),figure,imshow(Z2),figure,imshow(Z3);

这段代码表示的是三次膨胀，其中B=[0 1 0;1 1 1;0 1 0];表示的是每个像素点按照十字形状膨胀效果如下：

明显可见原本的图象被加粗了。

在本次中我尝试了拉近字间距，规格为：

效果如下：

经过三次次膨胀

膨胀形状为：

第一次：

第二次：

clear

clc

X1=imread(‘abc.bmp’);

%X1=rgb2gray(A);

B1=[0 0 0;1 1 1;0 0 0];

B2=[1 1 1;1 1 1;1 1 1];

Z1=imdilate(X1,B1);

Z2=imdilate(Z1,B1);

Z3=imdilate(Z2,B1);

imshow(X1),figure,imshow(Z3);

效果如下：

可以看见除了F字母其他部分基本已经连接成线条了，这里我考虑用一次重构算法填充其中的孔洞部分

在matlab中可以使用函数实现重构

Z=imreconstruct(M,X)

重构填充的原理是通过取反，得到外部图像，在反向填充、与原图叠加最终实现填充孔洞

经过尝试效果不明显

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