【精品】计算机视觉 形态学 边缘检测

1、资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除腐蚀 :开运算：试验二形态算子一、试验目的与要求目的：学习常见的数学形态学运算基本方法，了解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算取 得的效果，培育处理 实际图像的力量 .要求：上机运行 ，调试通过 。二、试验设备:计算机、 matlab 软件、vc+ 或c语言软 件三、试验内容：利用vc+/c或matlab工具箱中关于数学形态学运算的函数，对二值图像进 行膨胀、腐蚀和开运算、闭运算处理。膨胀:四、试验原理：1 / 13资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除闭运算：五、试验报告内容（1)描述试验的基本步骤，用数据和图片给出各个步骤中

2、取得的试验结 果，并进行必要的争辩，必需包括原始图像及其计算/处理后的图像.（ 2) 结合试验内容，评价腐蚀、膨胀以及开运算、闭运算的效果，并说明它们各自适用条件。对二值图像做腐蚀、膨胀以及开运算和闭运算closeall； clc; clear;i=imread(c： documentsandsettingsownermy2 / 13documentsmatlabroad3。jpg ）； i2=im2bw（i)；对读入图像做二值化处理m，n=size（i2）； subplot（2,3,1），imshow（i) title（原始图像”); subplot（2，3,2),imshow（i2) ti

3、tle(二值图像”);s=11;10;%腐蚀膨胀算子%腐蚀运算fori=1:m1 forj=1:n-1if（i2（i，j）=1)&(i2（i+1,j）=1)&&(i2(i，j+1）=1） i3(i，j）=1；end end endsubplot(2，3，3），imshow（i3) title(图像腐蚀 1 次”）；%膨胀运算fori=1：m-1 forj=1:n-1if(i2(i,j）=1）|(i2（i+1,j)=1）|(i2(i,j+1)=1） i4(i,j）=1;end end endsubplot（2,3,4）,imshow(i4) title(图像膨胀 1 次)

4、；资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除%开运算fori=1：m-2 forj=1:n2if（i3(i,j)=1）（i3（i+1,j)=1)（i3（i,j+1)=1） i5（i,j)=1；end end endsubplot（2，3,5）,imshow（i5） title（”开运算)；闭运算fori=1:m-2 forj=1：n-2if(i4（i，j）=1)&（i4（i+1，j）=1）&(i4（i，j+1)=1） i6(i,j）=1;end end endsubplot（2,3,6),imshow（i6） title（”闭运算）；5 / 13由上图易知，原图像

5、经 1 次腐蚀后，图像中的一些不连续 点或线被腐蚀掉；而原图像经 1 次膨胀后，图像中的一些不连续点或线 被连接在一起或膨胀。原图像经开运算（先腐蚀后膨胀），图像原先那些不完全连续部分，边缘孤点等被去掉,主体部分得以加强，因而图像特征明显，且清楚.原图像经闭运算（先膨胀后腐蚀），图像原先那些不完全连续部分，大部分被去掉，只保留最基本特征部分，因而图像特征被明显减弱。试验三边缘检测一、试验目的与要求目的:生疏接受roberts算子、sobel算子、prewitt算子、laplacian 算子和log算子检测数字图像的边缘。要求:上机运行 ，调试通过 。二、试验设备：计算机、 matlab 软件、

6、vc+ 或c语言软件三、试验内容利用 vc+/c 或matlab 中关于 边缘检测的函数， 分别采 用roberts 算子、 sobel 算子、prewitt 算子、laplacian 算子和 log 算子检测数字图像的 边缘。四、试验原理两个具有不同灰 度值的相邻区域之间 总存在边缘，边缘是 灰度值不连续的结果 ,这种不连续 性通常可 以利用求导数 的方法 便利地检测 到。常用的边缘检测算 子有 roberts 算子、sobel 算子、prewitt 算子、log 算子和laplacian 算子。sobel 算子的两个卷积计算roberts 算子是一 种利用局 部差分算 子查找边缘的 算子，

7、 其模板如图 ：prewitt 算子的两个卷核如图：log 算子=高斯滤波+积计算核如图：拉普拉斯边缘检 测。五、试验报告内容laplacian 算子是二阶导 数的二维 等效式， 卷积核 如图 :（1）描述试验的基本步骤，给出各个算子取得的试验。（ 2）结合试验内容，简述各个算子的效果、特点和适用范围。ps=（”c：documentsandsettingsownermydocumentsmatlabroad3。jpg）； 读取图像 subplot（1,3，1)资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除imshow（ps）；6 / 13title(原图像”)； ps=rgb2gra

8、y（ps)；m,n=size（ps）；用 sobel 微分算子进行边缘检测pa=edge(ps,sobel”);subplot（1，3,2）; imshow(pa);ps=（c：title(”sobel 边缘检测得到的图像)；documentsandsettingsownermydocumentsmatlabroad3。jpg) ；读取图像subplot （ 1,3,1) imshow(ps ） ;title （”原图像”)； ps=rgb2gray(ps） ; m,n =size （ ps） ;% 用 roberts微分算子进行 边缘检 测pa=edge(ps ， ”roberts” ）；

9、subplot （ 1， 3， 2)； imshow （ pa）；title （ roberts边缘检测得到的 图像”）；资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除ps=（c：documentsandsettingsownermydocumentsmatlabroad3.jpg）；%读取图像subplot(1,3， 1） imshow(ps) ； title(” 原图像”)；ps=rgb2gray（ ps) ； m,n=size （ ps) ；%用 prewitt微分算子进 行边缘 检测pa=edge （ ps,prewitt”) subplot(1,3,2); imshow(p

10、a ） ;ps=(”c：title(”prewitt边缘检测得到的图像 ）；documentsandsettingsownermydocumentsmatlabroad3。jpg ） ;读取图像8 / 13资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除subplot （ 1， 3， 1)8 / 13imshow （ ps）； title （”原图像”)； ps=rgb2gray(ps） ;m,n=size （ ps);% 用 sobel 微分算子 进行边缘检 测pa=edge(ps,”log) ； subplot （ 1,3 ， 2); imshow(pa);title （”log

11、边缘检测得到的图像”);试验四边缘检测一、试验目的与要求目的：加深对canny边缘检测的原理的理解。要求：上机运行 ，调试通过 。二、试验设备：计算机、 matlab 软件、vc+ 或c语言软件三、试验内容用matlab语言（或c语言）,编写canny边缘检测器的matlab（或c语言)函数； 利用上述函数，对一副图像进行边缘检测；利用matlab自带的canny边缘检测函数对同一副图像进行边缘检测；比较上述两个结果。四、试验步骤资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除步2。使用一阶 有限差 分计算 偏导步1. 图像与高斯 平滑滤波 器卷积：步3。数阵列 p与q：步4. 非极大

12、值 抑制（ nms):计算梯度幅值与 方向角 :去掉幅值局部变 化非极大的点方向角离散化 ： 将梯度角离散 为圆周的四个扇区之 一，以便用 3×3的窗口作抑制运算*抑制,得到新 幅值图：步5. 阈值化取凹凸两个阈值 作用于幅值图 n i,j ，得到两个边缘图 :高阈值和低 阈值边缘图。连接高阈值边缘图， 消灭断点时， 在低阈值边缘图中的8邻点域搜寻边缘点 。五、试验报告内容10 / 13（1)描述试验的基本步骤,给出试验程序代码及必要说明。ps=imread（ ”c:documentsandsettingsownermydocumentsmatlabroad3.jp g） ;读取图 像sub