實(shí)驗(yàn)四數(shù)字圖像濾波及邊緣檢測-文庫吧在線文庫
【正文】 了解圖像邊緣檢測。 中值濾波的基本原理 ? 中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)鄰域中各點(diǎn)值的中值替代。 pepper’ 椒鹽噪聲參數(shù)設(shè)置 : D:在圖像 I中加入強(qiáng)度為 D的 “ 椒鹽 ” 黑白像素點(diǎn) . (缺省為 ) J=imnoise(I,’ salt amp。 j1=imnoise(i,39。,)。 ? a=imread(39。 ? j=imnoise(i,39。 subimage(c)。 根據(jù)分割過程中處理策略的不同 ? 并行算法 所有判斷和決定都可獨(dú)立和同時(shí)地做出。 ? 微分算子 邊緣檢測可借助空域微分算子通過卷積完成。39。 ‘shrink’。remove39。prewitt39。 ? imshow(BW2)。則認(rèn)為該像素點(diǎn)和種子點(diǎn)具有相似性。 ? seedy=[128,256,128]。)。 ? end ? [g,nr]=bwlabel(imreconstruct(markerim,maskim),8)。 ? 任選一幅圖像，提取其灰度圖像的邊緣并比較圖像處理前后的效果。 ? title(39。 ? end ? thresh=[15,10,15]。linewidth39。 ? I=rgb2gray(a)。 ? 確定生長準(zhǔn)則。 ? BW2 = edge(I,39。39。)。 39。 ? 哈夫變換 是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來組成區(qū)域封閉邊界的方法。 分類 邊界（不連續(xù) 性） 區(qū)域（相似性） 并行處理 PB PR 串行處理 SB SR 邊緣檢測 ? 采用并行邊界技術(shù)。 對加噪的圖像進(jìn)行二維中值濾波 邊緣檢測 ? 在對圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往僅對各幅圖像中的某些部分感興趣，需要將這些有關(guān)區(qū)域分離提取出來，在此基礎(chǔ)上對相關(guān)目標(biāo)作進(jìn)一步的處理。 ? subplot(2,2,2)。)。speckle3
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