实验九图像边缘检测.docx
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实验4图像分割及边缘检测.doc
实验4 图像分割及边缘检测
应电101黎杰良201036626115
一、实验目的：
理解图像分割和边缘检测的概念，利用Matlab图像处理函数实现图像的分割，并实现边缘的提取。
二、实验内容：
1、学习并应用阈值分割im2bw函数, 利用直方图来选取阈值，对已知图像进行二值化分割。
2、学习用常见的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子等微分算子检测图像边缘
三、实验要求：提交原图像和各种直方图曲线，以及按直方图处理后的图像。
四、实验步骤
阈值分割
阅读im2bw ，imhist的帮助文件；
help im2bw
IM2BW
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实验图像分割与边缘检测.doc
实验三 图像分割与边缘检测
上课老师:赵欢喜 实验指导:吴磊
实验地点:科技楼4楼计算机实验中心 时间:2010.12.14
一．实验目的
1. 理解图像分割的基本概念；
2. 理解图像边缘提取的基本概念；
3. 掌握进行边缘提取的基本方法；
4. 掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。
二．实验基本原理
●图象边缘检测
图像理解是图像处理的一个重要分支，研究为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。在图像中，边界表明一个特征区域的终结和
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图像分割与边缘检测.ppt
2.3其它边缘检测方法Wallis算子过零点检测（Marr-Hildreth算子）Canny边缘检测方法SUSAN（SmallestUnivalueSegmentAssimilatingNucleus）边缘检测第30页，讲稿共63页，2023年5月2日，星期三3、轮廓跟踪与提取轮廓跟踪与轮廓提取的目的都是为了获得图像的外部轮廓特征，为图像的形状分析做准备。轮廓跟踪轮廓提取第31页，讲稿共63页，2023年5月2日，星期三3.1轮廓跟踪在识别图像中的目标时，往往需要对目标边缘作跟踪处理，也叫轮廓跟踪。顾名思义，轮廓跟踪就是通过顺序找出边缘点来跟踪边界的。若图像是二值图像或图像中不同区域具有不同的
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图像的边缘检测.pptx
边缘检测算子;阶跃状：理想的数字边缘模型，这个模型生成的完美边缘是一组相连的像素的集合，每个象素都处在灰度级跃变的一个垂直的台阶上。
阶梯状：边缘被模拟成具有“类斜面”的剖面，斜坡部分与边缘的模糊程度成比例。在这个模型中，不再有细线（一个像素宽的线条）。阶梯状边缘处于图像中两个具有不同灰度值的相邻区域之间。
脉冲状：主要对应细条状的灰度值突变区域
屋顶状：边缘上升下降沿都比较缓慢;;边缘检测算子;;边缘检测算子;梯度算子;Roberts算子;Prewitt算子;Sobel算子;Kirsch算子（方向算子）; 特点
在计算边缘强度的同时可以得到边缘的方向
各方向间的夹角为45o
分析
取
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图像分割与边缘检测(新,第4章).ppt
第4章 图像分割与边缘检测 4.1 概述 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或对象，它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。 图像处理的重要任务就是对图像中的对象进行分析和理解。前面介绍的图像处理着重强调在图像之间进行变换以改善图像的视觉效果；图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述；图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对原始客观场景的解释，从而指导和规划行动。 图像分析的大致步骤为： ①把图像分割成不同的区域或把不同的对象分开； ②
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十图像的边缘检测.PPT
Lecture 14 Image Edge Detection ——Detection of Discontinuities 边缘检测算子 边缘的定义： 图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合 边缘的分类 阶跃状 阶梯状 脉冲状 屋顶状 边缘检测算子 基本思想：计算局部微分算子 边缘检测算子 几种常用的边缘检测算子 梯度算子 Roberts算子 Prewitt算子 Sobel算子 Kirsch算子 Laplacian算子 Marr算子 梯度算子 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量： ?f = [?f / ?x , ?f / ?y] 计算这个向量的大小
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第6章图像分割与边缘检测.ppt
步骤2： 按逆时针方向搜索当前像素的3×3邻域， 其起始搜索方向设定如下： (1) 对4连通区域取(dir + 3)mod 4， 如图5-13(a)所示； (2) 对8连通区域， 若dir为奇数取(dir + 7)mod 8， 如图5-13(b)所示； 若dir为偶数取(dir + 6) mod 8， 如图5-13(c)所示。 图6-13 3×3邻域起始搜索方向 在3×3邻域中搜索到的第一个与当前像素值相同的像素便为新的边界点An，同时更新变量dir为新的方向值。 步骤3：如果An等于第二个边界
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第6章图像分割与边缘检测.ppt
第六章 图像分割与边缘检测 ;6.1 图 像 分 割 ;图6-1 4连通和8连通 ; 4连通指从区域上一点出发，可通过4个方向到达区域内的任意像素； 8连通指的是从区域上一点出发，可通过8个方向的移动组合来到达区域内的任意像素。
图像分割有三种不同的途径：
将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法, 即区域法；
通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法；
先检测边缘像素，再将边缘像素连接起来构成边界形成分割。最常用的是利用阈值化处理进行的图像分割。 ;6.1.2 灰度阈值法分割
常用的图像分割方法是把图像灰度分成不同的等级， 然后用设置灰
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图像边缘检测精选.ppt
图像分割 在对一幅图像的分割结果中全部子区域的总合（并集）应能包括原 图像中所有像素，或者说分割应将图像中的每个像素都分进某个子区域中。即： 在分割结果中各个子区域是互不重叠的，或者说分割结果中一个像素不能同时属于两个区域。即：对所有的i和j，i≠j，有 分割结果中每子区域都有独特的特性，或者说属于同一个区域中的像素应该具有某些相同的特性。即：对i=1，2，…，N，有 图像分割 分割结果中，不同的子区域有不同的特性，没有公共元素，或者说属于不同区域的像素应该具有一些不同的特性。即：对i≠j，有 分割结果中同一个子区域内的像素应当是连通的，即同一个子区域内任何两个像素在该子区域
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详细的图像分割边缘检测实验报告.doc
边缘检测实验报告
一、实验目的
通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的，特制定如下的实验。
二、实验原理：
图像处理有两大类目的：1．改善像质（增强、恢复）；2．图像分析：对图像内容作出描述；其一般的图像处理过程如下：
图像分割的算法有：
（1）阈值分割原理：
（2）边缘检测：
梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):
梯度矢量定义:
梯度的幅度:
梯度的方向:
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[2018年最新整理]08实验三图像边缘检测.ppt
* * 实验三 图像边缘检测 主讲人：李雯 实验仪器 1. 学习常用的图像边缘检测方法和用途，并通过实验使学生体会几种典型的边缘检测算子对图像处理的效果； 2. 通过观察图像边缘检测的结果，加深对相关理论知识的理解； 3. 掌握常用图像边缘检测的算法设计以及编程实现； 4. 学习使用ICETECK-DM642-IDK-M实验系统进行视频图像边缘检测的程序设计方法。 联想图像处理工作站，ICETECK-DM642-IDK-M实验系统 实验目的 实验三: 图像边缘检测 实验内容 实验原理 1．编写M-function函数，分别实现用Roberts、Sobel、Laplacian、LOG算子进
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《图像边缘检测技术》课件.ppt
28.案例分享及实践探讨在本节课中，我们将分享一些实际的边缘检测案例，并进行实践探讨。例如，我们将展示如何使用不同的边缘检测算法处理不同类型的图像，以及如何根据实际应用场景选择合适的算法。29.总结与展望图像边缘检测技术是一项重要的图像处理技术，在众多领域有着广泛的应用。未来，随着深度学习、量子计算等前沿技术的不断发展，边缘检测技术将取得更大的突破，为各行各业带来更多创新和应用。30.问答环节最后，我们将安排问答环节，解答同学们关于图像边缘检测技术的问题。欢迎同学们积极提问，共同探讨边缘检测技术的未来发展方向。***********************图像边缘检测技术本课件将深入探讨图像边
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图像边缘检测的开题报告.doc
中北大学信息商务学院
毕 业 论 文 开 题 报 告
学 生 姓 名： 王晓龙 学 号：32 系 别： 信息与通信工程学院信息工程系 专 业： 电子信息工程 论 文 题 目： 图像边缘检测算法的研究与比较 指导教师: 李化欣
2013年3月9日
毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告
1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述： 文献综述
一、课题背景和研究意义：
伴随着计算机技术的高速发展，数字图像处理成为了一门新兴学科，并且在生活中的各个领域得以广泛应用
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图像边缘检测经典方法.doc
前 言 1
第1章 图像边缘检测与提取概述 1
1.1 图像边缘的定义 2
1.2 图像边缘检测算法的研究内容 3
1.3 图像边缘检测算法的主要应用 4
1.4 图像边缘检测算法的发展前景 6
第2章 图像的边缘检测与提取 7
2.1 引言 7
2.2 边缘检测与提取过程 9
2.3 边缘检测与提取主要算法 10
2.3.1 Roberts边缘算子 10
2.3.2 Sobel边缘算子 11
2.3.3 Prewitt边缘算子 11
2.3.4 Laplacian边缘算子 12
2.3.5 Log边缘算子 12
2.3.6 Canny边缘算子 14
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彩色图像的边缘检测.doc
摘要
视觉是人类从大自然获取信息的主要来源。据统计在人类获取的信息当中，视觉信息约占60%，图像正是人类获取视觉信息的主要途径。边缘是图像最基本的特征之一。Poggio说：“边缘具有十分令人满意的性质，它能大大的减少所要处理的信息但是又保留了图像中物体的形状信息”。
边缘检测作为一个初级视觉处理过程，有着很长的研究历史，学术思想非常活跃，新方法、新理论不断涌现。其原因一方面是由于课题本身的重要性，另一方面也反映了这个课题的深度和难度。至今发展的有关边缘检测的理论和方法很多，但都是各有各的优点，均有待进一步的改进和发展。
本文主要是针对彩色图像的边缘检测进行研究及其实现手段。
关键词：M