1. 讀取并顯示圖像MATLAB提供了豐富的圖像處理函數，可以輕松實現頂帽變換。首先，我們以MATLAB自帶的米粒圖像為例，將其讀入并顯示出來。```matlabimage imread('');i

1. 讀取并顯示圖像

MATLAB提供了豐富的圖像處理函數，可以輕松實現頂帽變換。首先，我們以MATLAB自帶的米粒圖像為例，將其讀入并顯示出來。

```matlab

image imread('');

imshow(image);

```

2. 自適應閾值二值化

頂帽變換需要先對圖像進行二值化處理。使用MATLAB的graythresh函數可以根據圖像的灰度直方圖自動確定一個自適應閾值。接下來，使用該閾值對圖像進行二值化，并顯示結果。

```matlab

threshold graythresh(image);

binaryImage imbinarize(image, threshold);

imshow(binaryImage);

```

3. 三維可視化原圖

使用surf函數，我們可以將原圖的灰度值映射到三維空間中的高度，從而實現原圖的三維可視化效果。

```matlab

[x, y] meshgrid(1:size(image, 2), 1:size(image, 1));

figure;

surf(x, y, double(image));

```

4. 提取背景曲面

由于頂帽變換是圖像與開運算之差，因此我們首先需要提取背景曲面。使用半徑為15的圓形結構元素進行灰度開運算，可以有效地去除圖像中的細小噪點，并提取出背景曲面。

```matlab

se strel('disk', 15);

background imopen(image, se);

figure;

surf(x, y, double(background));

```

5. 實現頂帽變換

通過將原圖像與背景曲面之差，我們可以得到經過頂帽變換后的圖像。顯示變換后的圖像，并使用surf函數進行三維可視化。

```matlab

tophatImage image - background;

figure;

imshow(tophatImage);

figure;

surf(x, y, double(tophatImage));

```

6. 對比度拉伸

為了增強圖像的對比度，我們可以對頂帽變換后的圖像進行對比度拉伸處理。這樣可以使得圖像中的細節(jié)更加明顯。

```matlab

stretchedImage imadjust(tophatImage);

imshow(stretchedImage);

```

7. 自適應閾值二值化（拉伸后）

最后，我們可以再次使用自適應閾值函數對拉伸后的圖像進行二值化處理，以獲得清晰的二值圖像。

```matlab

threshold graythresh(stretchedImage);

binaryImageStretched imbinarize(stretchedImage, threshold);

imshow(binaryImageStretched);

```

通過以上步驟，我們成功實現了MATLAB中的頂帽變換，并對圖像進行了三維可視化、對比度拉伸和二值化處理。這些步驟可以用于解決非均勻光照問題，提取出圖像中的感興趣區(qū)域。