图像的边缘检测(2页).doc

《图像的边缘检测(2页).doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《图像的边缘检测(2页).doc（2页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、-数字图像处理实验报告实验三 图像的边缘检测1 实验目的1）掌握matlab的基本操作。2）图像的边缘进行提取，通过对边缘的分析来分析图像的特征。3）学习图像边缘检测的原理，观察算法处理结果。2 实验设备1） PC计算机2） matlab软件3） 实验所需要的图片3 实验步骤（1） 使用imread函数读取一幅RGB图像，并输出显示该图像；（2） 由于MATLAB对彩色图像不能进行分析，所以，要将图像首先进行灰度处理；（3） 对灰度处理后的图像依次进行Sobel算子，Prewitt算子,Roberts算子，Laplace算子和Canny算子运算；（4） 根据对图像观察分析，得出结论。4 mat

2、lab程序I=imread(E:10.jpg ); subplot(3,3,1); imshow(I);title(1 原图像); J=rgb2gray(I); subplot(3,3,2); imshow(J);title(2 灰度图); K=imadjust(J,40/255 1); subplot(3,3,3) imshow(K);title(3 调整灰度后的图);I1=edge(K,sobel); subplot(3,3,4); imshow(I1);title(4 Sobel算子);I2=edge(K,prewitt); subplot(3,3,5); imshow(I2);titl

3、e(5 Prewitt算子); I3=edge(K,robert); subplot(3,3,6); imshow(I3);title(6 Robert算子); I4=edge(K,log); subplot(3,3,7); imshow(I4);title(7 Laplace算子); I5=edge(K,canny); subplot(3,3,8); imshow(I5);title(8 Canny算子);5 实验结果与分析通过观察分析图像，可知，Prewitt算子和Sobel算子都是对图像进行差分和滤波运算,仅在平滑部分的权值选择上有些差异,但是图像产生了一定的模糊,而且有些边缘还检测不出

4、来，所以检测精度比较低,该类算子比较适用于图像边缘灰度值比较明显的情况。Roberts算子检测精度比较高,但容易丢失一部分边缘,使检测的结果不完整，同时图像没经过平滑处理,不能抑制噪声,所以该算子对具有陡峭的低噪声图像响应最好。Laplace算子通过高斯函数对图像进行了平滑处理,对噪声的抑制作用比较明显,但处理的同时也可能将原有的边缘平滑,造成某些边缘无法检测到。此外，噪声对其影响也较大，检测到的图细节很丰富,同时就可能出现伪边缘。但是，如果要降低伪边缘的话，又可能使检测精度下降，丢失很多真边缘。因此,对于不同图像应选择不同参数。Canny算子也采用高斯函数对图像进行平滑处理,也具有较强的去噪能力,但同样可能会丢失一些边缘信息，但是，从图中可以看出，Canny算子比Laplace算子的检测边缘的精度要高些。通过实验结果可以看出,该算子在上述几种边缘检测算子当中效果最好。-第 2 页-