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在Matlab中将一幅图像阈值分割二值化非常简单，若需要通过阈值th2二值化保留一些大面积的、且有灰度值含有大于th1的点的前景区域，而不需要小面积的区域（th1大于th2），这时会遇到这样的问题：当阈值选为th2时会把一些小面积区域也保留下来；若把阈值增大到th1，小面积的区域没了，但是原来大面积的区域又会减小；若要直接去掉阈值th2二值化图像中面积小于某一值的的区域，需要计算每个区域的面积，计算量大，而且有的区域中并没有含有大于th1的点。
下面利用数学形态学的方法来解决上述问题。
这里主要是采用数学形态学中的腐蚀与膨胀操作，采用均值滤波、灰度图像高阈值二值化、种子点选择、灰度图像低阈值二值化和选择滤波相结合的方法，具体来说：腐蚀过程采用均值滤波和高阈值对第一细分图像二值化，滤掉面积较小的区域，得到较大的区域，然后选择每个区域的种子点；膨胀过程采用低阈值对第一细分图像二值化，保留含有种子点的区域，其它的均过滤掉。经过腐蚀和膨胀操作后，得到所希望的结果，见下图。
程序如下：
wmf10=imread('mwf1.bmp'); %读取图像
wmf1=wmf10(:,:,1);%由于是灰度图像，三个页面相同，故只对第一页面数据操作
figure(1);
subplot(121);imagesc(wmf1);colormap(gray); %显示原图象
h=fspecial('average',3);
wmf1_filted=uint8(round(filter2(h,wmf1))); %均值滤波
th1=0.94*max(max(wmf1)); %确定阈值th1
wmf1th1=(wmf1_filted>th1); %按阈值th1二值化
[wmf1th1_label numth1_label]=bwlabel(wmf1th1,8);
rc=zeros(2,numth1_label); %选择种子点坐标
for i=1:numth1_label
[r c]=find(wmf1th1_label==i);
rc(1,i)=r(2);rc(2,i)=c(2);
end
r=rc(1,:);
c=rc(2,:);
coe=1.4;
th2=mean2(wmf1)+coe*std2(wmf1); %确定阈值th2
wmf1th2=(wmf1>th2); %按阈值th2二值化
wmf1th2_select=bwselect(wmf1th2,c,r,8); %保留含有种子点的前景区域
subplot(122);imagesc(wmf1th2_select);colormap(gray);
上述程序主要是采用了bwlabel和beselect函数，虽然没有直接使用Matlab的形态学操作的膨胀、腐蚀函数，但其实质过程和达到的效果是遵循形态学操作原理的，因而这也为形态学操作提供了其他的编程实现过程。有心的读者可以试试看，能否用dilate和erosion函数完成同样的任务。
如果课题设计中遇到困难疑惑之处，也可向小编咨询哟。
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