資源描述：
《機(jī)器視覺與圖像處理.doc》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、.《機(jī)器視覺與圖像處理》課程大作業(yè)優(yōu)質(zhì)范文.大作業(yè)說明1.要求每位同學(xué)獨(dú)立完成課程大作業(yè)；2.鼓勵(lì)組成課程小組，集體討論研究，課程總結(jié)說明小組成員；3.允許借鑒網(wǎng)絡(luò)、書籍上相關(guān)代碼資源，但一定要切合題目容；4.根據(jù)題目要求，原理解釋部分若需要公式，使用公式編輯器編輯；代碼部分保證完整、可運(yùn)行；結(jié)果部分黏貼原圖；5.作業(yè)鼓勵(lì)將個(gè)人調(diào)試經(jīng)驗(yàn)、學(xué)習(xí)心得等個(gè)性化容總結(jié)。優(yōu)質(zhì)范文.題目1：高斯濾波器與拉普拉斯濾波器1.1給出高斯濾波器與拉普拉斯濾波器數(shù)學(xué)表達(dá)式；（1）給出高斯濾波器數(shù)學(xué)表達(dá)式:（2）給出拉普拉斯濾波器數(shù)學(xué)表達(dá)式:1.2使用Matla
2、b繪制出高斯濾波器與拉普拉斯濾波器圖形表達(dá)；圖形表達(dá)：alf=3;n=7;%定義模板大小n1=floor((n+1)/2);%確定中心fori=1:na(i)=exp(-((i-n1).^2)/(2*alf^2));forj=1:nb(i,j)=exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf))/(4*pi*alf);endendsubplot(121),plot(a),title('一維高斯函數(shù)')subplot(122),surf(b),title('二維高斯函數(shù)')優(yōu)質(zhì)范文.1.1分別使用高斯濾波器和拉普拉斯濾波器對(duì)
3、下列圖片進(jìn)行卷積運(yùn)算操作，是否有快速方法進(jìn)行拉普拉斯濾波器卷積運(yùn)算？(1)高斯濾波：I=imread('C:Usersdell-5000Pictureslovewallpaper25260-106.jpg');H=rgb2gray(I);Img=double(H);alf=3;n=10;n1=floor((n+1)/2);fori=1:nforj=1:nb(i,j)=exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf))/(4*pi*alf);endend優(yōu)質(zhì)范文.Img_n=uint8(conv2(Img,b,'s
4、ame'));K=uint8(imfilter(Img,b));Img_n2=uint8(imfilter(Img,b,'conv'));J=(Img_n2)-Img_n;flag=mean(J(:))subplot(131),imshow(I);title('原圖')subplot(132),imshow(Img_n);title('卷積運(yùn)算圖')subplot(133),imshow(K);title('相關(guān)運(yùn)算圖')(2)拉普拉斯濾波：h1=fspecial('laplacian');A=imread('C:Usersdell-
5、5000Pictureslovewallpaper25260-106.jpg');K=rgb2gray(A);B=imfilter(K,h1);subplot(131),imshow(A);title('原圖')subplot(132),imshow(K);title('灰度圖')subplot(133),imshow(B);title('相關(guān)運(yùn)算圖')題目2：使用Canny算子邊緣檢測(cè)優(yōu)質(zhì)范文.2.1列寫出Canny算子檢測(cè)邊緣算法原理；?(1)圖象邊緣檢測(cè)必須滿足兩個(gè)條件：一能有效地抑制噪聲；二必須盡量精確確定邊緣的位置。?(2
6、)根據(jù)對(duì)信噪比與定位乘積進(jìn)行測(cè)度，得到最優(yōu)化逼近算子。這就是Canny邊緣檢測(cè)算子。?(3)類似與Marr（LoG）邊緣檢測(cè)方法，也屬于先平滑后求導(dǎo)數(shù)的方法。（4）Canny邊緣檢測(cè)算法：?step1:用高斯濾波器平滑圖象；?step2:用一階偏導(dǎo)的有限差分來計(jì)算梯度的幅值和方向；?step3:對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制；?step4:用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣。2.2使用Canny算法對(duì)下圖進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并對(duì)比其他邊緣檢測(cè)算法，如Sobel,Roberts等；1.canny算子：I=imread('dazuoye02.jpg');I=r
7、gb2gray(I);imshow(I);title('原圖')BW1=edge(I,'canny');figure,imshow(BW1);title('matlabcanny檢測(cè)')優(yōu)質(zhì)范文.2.Roberts算子：I=imread('dazuoye02.jpg');K=rgb2gray(I);BW1=[1,0;0,-1];BW2=[0,1;-1,0];J1=filter2(BW1,K);J2=filter2(BW2,K);K1=double(J1);K2=double(J2);M=(abs(K1)+abs(K2));figure,i
8、mshow(uint8(M))優(yōu)質(zhì)范文.title('matlabRobert檢測(cè)')3.Sobel算子：I=imread('dazuoye02.jpg');K=rgb2gray(I);BW1
