光信数字图像处理图像的边缘检测.doc
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实验三 图像的边缘检测
一、实验目的
1．进一步理解边沿检测的基本原理。
2．掌握对图像边沿检测的基本方法。
3．学习利用Matlab图像工具箱对图像进行边沿检测。
二、实验原理
边缘检测在图像处理中可分为空域下的操作和频域下的操作。本实验以空域下的操作为主要实验内容，其他方法同学们可以在课后自行实验。空域下的图像边缘检测主要应用的是领域运算。
三、实验要求
对边缘检测的要求：使用Matlab图像处理工具箱中的不同方法对下图的边缘进行提取；注意观察不同操作对垂直方向、水平方向、斜方向的提取效果有何区别；注意观察提取后的边界是否连续，若不连续可采用什么方法使其连续。
四、实验步骤
1．打开计算机，启动MATLAB程序；
2．调入实验指导书所示的数字图像，利用MATLAB图像工具箱中已有函数进行编程以实现图像的边缘检测；
3．显示原图和处理过的图像。
4．记录和整理实验报告
五、实验仪器
1．计算机；
2．MATLAB程序；
3．记录用的笔、纸。
六、实验报告要求
1．对所使用的图像边沿检测方法的原理进行说明。
2．给出程序清单和注释。
3．对不同处理方法进行说明、比较。
********************自己的方法***********************
QQ = imread(Image1.bmp);
blood=rgb2gray(QQ);
[x,y]=size(blood); % 求出图象大小
b=double(blood);
N =sqrt(100) * randn(x,y); % 生成方差为10的白噪声
I=b+N; % 噪声干扰图象
for i=1:x % 实际图象的灰度为0～255
for j=1:y
if (I(i,j)255)
I(i,j)=255;
end
if (I(i,j)0)
I(i,j)=0;
end
end
end
z0=max(max(I)); % 求出图象中最大的灰度
z1=min(min(I)); % 最小的灰度
T=(z0+z1)/2;
TT=0;
S0=0; n0=0;
S1=0; n1=0;
allow=0.5; % 新旧阈值的允许接近程度
d=abs(T-TT);
count=0; % 记录几次循环
while(d=allow) % 迭代最佳阈值分割算法
count=count+1;
for i=1:x
for j=1:y
if (I(i,j)=T)
S0=S0+I(i,j);
n0=n0+1;
end
if (I(i,j)T)
S1=S1+I(i,j);
n1=n1+1;
end
end
end
T0=S0/n0;
T1=S1/n1;
TT=(T0+T1)/2;
d=abs(T-TT);
T=TT;
end
Seg=zeros(x,y);
for i=1:x
for j=1:y
if(I(i,j)=T)
Seg(i,j)=1; % 阈值分割的图象
end
end
end
SI=1-Seg; % 阈值分割后的图象求反，便于用腐蚀算法求边缘
se1=strel(square,3); % 定义腐蚀算法的结构
SI1=imerode(SI,se1); % 腐蚀算法
BW=SI-SI1; % 边缘检测
%=====传统的边缘检测方法======%
I=uint8(I);
BW1=edge(I,sob
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