图4相关处理效果图
2.2.4形态过滤处理
在应用中，分割后边缘和背景仍然可能出现大小的斑点，如图4（b），它将对结果产生一定的影响，为此要进行形态过滤处理[6]。利用数学形态学细化算法进行过滤，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状。要根据与之相邻的8个点的情况来判断，如图5所示。
图5 根据某点的8个相邻点的情况来判断该点是否能删除
图中，（a）不可删除部分，代表内部点，要求保留骨架，内部点不可删除;（b） 不可删除部分，代表边界骨架;（c）可删除部分，代表非骨架点;（d）不可删除部分，如果删掉会造成与原来相连部分的断裂;（e）可删除部分，代表非骨架点;（f） 不可删除部分，代表直线的端点。
将细化过滤后的图像保存如图4（c） ，并保证其边缘信息，再将结果恢复为腐蚀前原始形状，最终处理结果，如图4（d）。
3 结论
虚拟仪器计算机视觉系统，充分利用了其功能强大、扩展性高的特点。实践证明，在开发过程中，开发人员主要精力在图像处理和分析过程开发，不必花费大量时间编写源文件、接口等管理程序和图像底层处理函数。大大缩短了开发时间，提高了效率。随着PC技术迅速发展，基于虚拟仪器的计算机视觉系统，具有广阔的应用发展前景。
参考文献:
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