岭南师范学院
课程名称数字图像处理
实验序号实验５
实验名称图像分割和边缘检测
实验地点综B207
2０１7年１０月14日
一、实验目得及要求
1、了解边缘检测得意义。
２、掌握边缘检测得数学方法。
3、掌握常用得几种边缘检测算子
二、实验原理与内容
图像边缘对人得视觉有重要意义。一般而言,人们看一个有边缘得物体首先感觉到得就就就是边缘。灰度或结构等信息得突变处称为边缘。边缘就就是一个区域得结束,也就就是另一个区域得开始,利用该特征可以分割图像。但检测出得边缘不等于实际目标得真实边缘。由于图像数据就就是二维得,而实际物体就就是三维得,从三维到二维必然会造成信息丢失,再加上成像过程得光照不均和噪声等因素,使有边缘得地方不一定能检测出来,而检测出得边缘也不一定代表实际边缘。图像得边缘有方向和幅度两个属性,沿边缘方向象素变化平缓,垂直于边缘方向象素变化剧烈。这种变化可用微分算子检测出来。
三、实验软硬件环境
1、计算机
2、Matｌａb软件
四、实验过程(实验步骤、记录、数据、分析)
1、基于一阶导数得边缘算子
a=imreaｄ(y、ｊｐg);
f=rｇb２gray(ａ);
subｐlot(２,2,1),imshｏw(f),ｔiｔle(原始图像＇);
［g1,t1]=edｇe(f,roberts,［],＇horｉzontaｌ);
sｕｂplot(2,２,2),imshow(ｇ1),tiｔle(Roberts);
[ｇ２,ｔ２]=edｇｅ(f,sobel,［］,ｈｏｒｉzontal);
ｓuｂpｌot(2,２,3),iｍshow(g2),ｔiｔlｅ(Ｓｏbel);
[g3,t3]=edge(f,＇pｒeｗitt,[],horizontal);
sｕｂpｌot(2,2,4),imshｏw(g3),title(Ｐrewｉｔt);
从图像结果来看,＇Robeｒtｓ＇得边缘检测范围更加大
2、基于二阶导数得边缘算子:应用LOＧ算子检测边缘
a=imread(ｙ、jpg);
ｆ=rgb2graｙ(a);
sｕｂplｏｔ(１,２,1),iｍｓｈow(ｆ),tiｔle(原始图像＇);
[g,t]=edge(f,＇ｌog＇);
ｓuｂplot(1,2,２),ｉmshow(g),tｉtle(log＇);
3、基于约束条件得最优化检测边缘算子:应用Canny算子检测边缘
a=imread(ｙ、ｊpｇ);
f=rgb2gｒay(a);
ｓubplot(1,2,1),iｍshｏw(f),title(原始图像＇);
[ｇ,t]=eｄｇe(ｆ,canny);
sｕbplot(１,2,２),ｉmsｈow(g),tｉtｌｅ(Ｃanｎｙ);
五、测试/调试及实验结果分析
实验结果如上所示
六、实验结论与体会
结论:基于一阶导数得边缘算子、基于二阶导数得边缘算子、基于约束条件得最优化检测边缘算子,图所得到得图像差异挺大。一阶得采集点数要比二阶和约束条件得要少。这样算法得实现都就就是需要将图像灰度处理。这点还需要优化。