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1、實(shí)驗(yàn)二數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?．掌握?qǐng)D像邊緣檢測(cè)方法；2．學(xué)會(huì)利用MATLAB程序進(jìn)行邊緣檢測(cè)二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容利用sobel、prewitt、canny邊緣檢測(cè)算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并比較處理結(jié)果三、實(shí)驗(yàn)原理邊緣即圖像中灰度發(fā)生急劇變化的區(qū)域邊界。邊緣檢測(cè)的實(shí)質(zhì)是采用某種算法來提取圖像中對(duì)象與背景間的交界線。圖像灰度的變化情況可以用圖像灰度分布的梯度來反應(yīng)，因此可以用局部圖像微分技術(shù)來獲得邊緣檢測(cè)算子。經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法是對(duì)原始圖像中像素的某小鄰域來構(gòu)造邊緣檢測(cè)算子。常采用差分、梯度、拉普拉斯算子
2、及各種高通濾波處理方法對(duì)圖像邊緣進(jìn)行檢測(cè)。檢測(cè)的方法有：梯度算子、拉普拉斯算子、方向算子、Canny算子等。b5E2RGbCAPSobel算子主要用作邊緣檢測(cè)。在技術(shù)上，它是一離散性差分算子，用來運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的梯度之近似值。在圖像的任何一點(diǎn)使用此算子，將會(huì)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的梯度矢量或是其法矢量p1EanqFDPwPrewitt算子采用以下算子分別計(jì)算一階x方向和y方向的圖像差分。在一個(gè)較大區(qū)域中，用兩點(diǎn)的偏導(dǎo)數(shù)值來求梯度幅度值，受噪聲干擾很大。若對(duì)兩個(gè)點(diǎn)的各自一定領(lǐng)域內(nèi)的灰度值求和，并根據(jù)兩個(gè)灰度值和的差來
3、計(jì)算x,y的偏導(dǎo)數(shù)，則會(huì)在很大程度上降低噪聲干擾。DXDiTa9E3dCanny算子使用了變分法，這是一種尋找滿足特定功能的函數(shù)的方法。最優(yōu)檢測(cè)使用四個(gè)指數(shù)函數(shù)項(xiàng)的和表示，但是它非常近似于高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)。Canny的目標(biāo)是找到一個(gè)最優(yōu)的邊緣檢測(cè)算法.RTCrpUDGiT3/3四、實(shí)驗(yàn)設(shè)備和儀器1.計(jì)算機(jī)2.matlab開發(fā)平臺(tái)五、關(guān)鍵代碼及注釋I=imread('coins.png'>。%讀取原始圖像subplot(2,2,1>,imshow(I>。title('原圖'>。BW1=edge(I,'s
4、obel'>。%sobel邊界探測(cè)器BW2=edge(I,'prewitt'>。%prewitt邊界探測(cè)器5PCzVD7HxABW3=edge(I,'canny'>。%canny邊界探測(cè)器subplot(2,2,2>,imshow(BW1>。title('sobel邊緣探測(cè)器'>。subplot(2,2,3>,imshow(BW2>。title('prewitt邊緣探測(cè)器'>。subplot(2,2,4>,imshow(BW3>。title('canny邊緣探測(cè)器'>。六、實(shí)驗(yàn)結(jié)果有實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，對(duì)
5、此圖用sobel和prewitt算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)效果最好，因?yàn)閟obel和3/3prewitt算子有一定的噪聲抑制能力，在檢測(cè)階躍邊緣時(shí)得到的邊緣寬度至少為二像素。jLBHrnAILg申明：所有資料為本人收集整理，僅限個(gè)人學(xué)習(xí)使用，勿做商業(yè)用途。3/3
