數(shù)字圖像處理實驗__數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和其應(yīng)用(已修改)
2025-06-19 19:01 本頁面
【正文】 實驗五： 圖像分割與邊緣檢測一．實驗?zāi)康?. 理解圖像分割的基本概念；2. 理解圖像邊緣提取的基本概念；3. 掌握進行邊緣提取的基本方法；4. 掌握用閾值法進行圖像分割的基本方法。二．實驗基本原理●圖象邊緣檢測圖像理解是圖像處理的一個重要分支，研究為完成某一任務(wù)需要從圖像中提取哪些有用的信息，以及如何利用這些信息解釋圖像。邊緣檢測技術(shù)對于處理數(shù)字圖像非常重要，因為邊緣是所要提取目標和背景的分界線，提取出邊緣才能將目標和背景區(qū)分開來。在圖像中，邊界表明一個特征區(qū)域的終結(jié)和另一個特征區(qū)域的開始，邊界所分開區(qū)域的內(nèi)部特征或?qū)傩允且恢碌?，而不同的區(qū)域內(nèi)部的特征或?qū)傩允遣煌?，邊緣檢測正是利用物體和背景在某種圖像特性上的差異來實現(xiàn)的，這些差異包括灰度，顏色或者紋理特征。邊緣檢測實際上就是檢測圖像特征發(fā)生變化的位置。圖象邊緣檢測必須滿足兩個條件：一能有效地抑制噪聲；二必須盡量精確確定邊緣的位置。由于噪聲和模糊的存在，檢測到的邊界可能會變寬或在某些點處發(fā)生間斷，因此，邊界檢測包括兩個基本內(nèi)容：首先抽取出反映灰度變化的邊緣點，然后剔除某些邊界點或填補邊界間斷點，并將這些邊緣連接成完整的線。邊緣檢測的方法大多數(shù)是基于方向?qū)?shù)掩模求卷積的方法。導(dǎo)數(shù)算子具有突出灰度變化的作用，對圖像運用導(dǎo)數(shù)算子，灰度變化較大的點處算得的值比較高，因此可將這些導(dǎo)數(shù)值作為相應(yīng)點的邊界強度，通過設(shè)置門限的方法，提取邊界點集。一階導(dǎo)數(shù)與是最簡單的導(dǎo)數(shù)算子，它們分別求出了灰度在x和y方向上的變化率，而方向α上的灰度變化率可以用相應(yīng)公式進行計算。對于數(shù)字圖像，應(yīng)該采用差分運算代替求導(dǎo)。一幅數(shù)字圖像的一階導(dǎo)數(shù)是基于各種二維梯度的近似值。圖像f(x,y)在位置(x,y)的梯度定義為下列向量：G[f(x,y)]=[] 在邊緣測中，一般用這個向量的大小，用表示 函數(shù)f在某點的方向?qū)?shù)取得最大值的方向是，方向?qū)?shù)的最大值是稱為梯度模。利用梯度模算子來檢測邊緣是一種很好的方法，它不僅具有位移不變性，還具有各向同性。為了運算簡便，實際中采用梯度模的近似形式。
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