【正文】 、 Priwitt 算子 、 laplacian 算子及 Canny 算子 ）進行分析，并用實現(xiàn)這些算法。這兩者對灰度漸變低噪聲的圖像有較好的檢測效果 , 但是對于混合多復(fù)雜噪聲的圖像處理效果就不理想了。顯然圖像的邊緣很少是從一個灰度跳到另一個灰度這 樣的理想狀況。 ),(fyfxf ?????? () 22 ???????? ????????? ???? yfxff （ ） ???????????????xfyf? () 梯度大小由確定。y+1/2]處計算． Roberts 算子是該點連續(xù)梯度的近似值，而不是所預(yù)期的點 [x,y]處的近似值。用 y1替換 y， 得到 ?22xf?? ]1,[]),[2]1,[( ???? jifjifjif (1． 9) 它是以點[,i為中心的二階偏導(dǎo)數(shù)的理想近似式，類似地， ?22yf?? ],1[]),[2],1[( jifjifjif ???? (1． 10) 把這兩個式子合并為一個算子，就成為下面能用來近似拉普拉斯算子的模板： ?????????????0101410102 （ 1． 11) 當(dāng)拉普拉斯算子輸出出現(xiàn)過零點時就表明有邊緣存在，其中忽略無意義的過 6 零點 (均勻零區(qū) )。 Canny邊緣檢測器是高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，是對信噪比與定位之乘積的最優(yōu)化逼近算子 [Canny 1986]。 已平滑數(shù)據(jù)陣列Sij[, ]的梯度可以使用 22?一階有限差分近似來計算 x 與 y偏導(dǎo)數(shù)的兩個陣列 ],[ jiP 與 ],[ jiQ ： 2/])1,1[]1,[],1[],[(],[ 2/]),1[]1,1[],[]1,[(],[ ???????? ???????? jiSjiSjiSjiSjiQ jiSjiSjiSjiSjiP (1． 12) 在這個 22?正方形內(nèi)求有限差分的均值，以便在圖像中的同一點計算 x和 y的偏導(dǎo)數(shù)梯度。奇異信號沿邊緣走向的灰度變化劇烈，通常將邊緣劃分為階躍狀和屋頂狀兩種類型如圖 所示。 雙擊 文件，系 統(tǒng)界面就出現(xiàn)了，點擊文件，然后選擇打開，打 8 開 BMP 格式的圖片文件，此時圖片就會顯示在工作區(qū)域；主要模塊的系統(tǒng)過程如圖 所示 圖 一階微分算法的實驗結(jié)果與分析 (1)Sobel 算子公式的定義為： (2)實驗結(jié)果分析 以 cameraman 圖片為例，用 Sobel 算法， 分別給檢測結(jié)果。 (6)實驗結(jié)果分析 以 cameraman 圖片為例，分別用 Roberts、 Prewitt 兩種算法，分別給檢測結(jié)果。,[],[ jiIjiGjiS ?? ? （ 3）實驗結(jié)果 分析 以 cameraman 圖片為例，分別用 Laplacian、 Canny 兩種算法，分別給檢測結(jié)果。根據(jù)邊緣的特性， Laplacian 算子可以作為邊緣提 10 取算子，計算數(shù)字圖像的 Laplacian 值可以借助模板實現(xiàn)，它相當(dāng)于高通濾波，常會出現(xiàn)一些虛假邊緣。對一個邊緣來說，其一階導(dǎo)數(shù)在邊界處存在一個向上的階躍，或者其二階導(dǎo)數(shù)過零點。先確定一個閾值系數(shù)，該系數(shù)定義為梯度小于閾值的像素數(shù)所占邊緣像素總數(shù)的比例，以 此來確定閾值。它能在同一畫面上進行靈活操作快速排除輸入程序中的書寫錯誤、語法錯誤以至語意錯誤，從而加快了用戶編寫、修改和調(diào)試程序的速度，可以說在編程和調(diào)試過程中它是一種非常簡單的語言。*.jpg。Image Files (*.bmp, *.jpg, *.png, *.jpeg)39。All Files (*.*)39。 axes()。 12 五、程序運行截圖及其說明 圖 ：是原圖，做為參考圖片 圖 5. 圖 ：是 Sobel 算子運行出來后的圖片，能 檢測到的邊緣信息較為連續(xù)，但邊緣很模糊。 圖 圖 ：是 Canny 算子所得，邊緣較聯(lián)系，但還是有丟失邊緣信息。 A. 命令行以“，”或“；”結(jié)尾。 圖像文件的讀、寫和顯示 圖像文件的讀取 讀圖像文件的函數(shù)格 式： A=imread（‘路徑、文件名及文件后綴’），如 I=imread（‘ e:\’） 其含義：將 e 盤中的 bmp 文件 image 賦給變量 I， bmp（ windows bitmap）為位圖文件。 圖 退出：若要退出，點擊文件菜單里的退出按鈕，則可退出圖像處理界 面。當(dāng)對精度要求不是很高時，是一種較為常用的邊緣檢測方法 。這種判定是欠合理的，會造成邊緣點的誤判 。 通過這次數(shù)字圖像課程設(shè)計，讓我可以熟悉 Matlab 這個軟件。 19 參考資料 [1] 朱虹 . 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) [M]. 北京 : 科學(xué)出版社 . :217220 [2]余成波 . 數(shù)字圖像處理及 MATLAB 實現(xiàn) [M]. 重慶 : 重慶大學(xué)出版 社 .:356359 [3]深潔 ,杜宇人 ,高浩軍 .圖像邊緣檢測技術(shù)研究 [J].信息技術(shù)， 2020(12). [4]尹建媛 . 圖像處理中邊緣檢測算法的研究 [J]. 科技信息 . 2020,(4):3032 [5]崔屹．?dāng)?shù)字圖像處理技術(shù)與應(yīng)用 [M]．北京：電子工業(yè)出版社， 1997： 3539． [6] 王予生 ,卜佳俊 ,陳純 .一種基于積分變換的邊緣檢測算法 [J]. 中國圖象圖形學(xué)報 . 2020,7(2):145— 149 20 致謝 通過兩周的的努力，我的課程設(shè)計終于完成了。 做課程設(shè)計是一次再系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，讓我們鞏固了我 們所學(xué)的知識，讓我們以后能更好的運用于實踐打下了一定基礎(chǔ)。,hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in with the given input arguments. % % MYWORK(39。,...) creates a new MYWORK or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before Mywork_OpeningF gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to Mywork_OpeningF via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE39。, mfilename, ... 39。, Mywork_OpeningF, ... 39。, [] , ... 39。amp。 end % End initialization code DO NOT EDIT % Executes just before Mywork is made visible. function Mywork_OpeningF(hObject, eventdata, handles, varargin) 23 setappdata(,39。 % Update handles structure guidata(hObject, handles)。 24 % function m_file_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to m_file (see GCBO) % eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %