【正文】 對此，我打算在以后繼續(xù)努力學(xué)習(xí)，爭取實現(xiàn)目前未能實現(xiàn)的功能，努力完善系統(tǒng)，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性。采用同Roberts的回調(diào)函數(shù)一樣的添加方法和格式，把BW=edge(rgb,39。 axes()。)。 case39。)“關(guān)于軟件”的運(yùn)行結(jié)果如圖59所示：圖 59 點擊“關(guān)于軟件”后的界面選擇“控件組”，右鍵單擊，選擇“ViewCallbacks”—“SelectionChangeF”，打開“.m”文件中找到“function uipanel1_SelectionChangeF(hObject, eventdata, handles)”并在其下添加如下代碼：global BW im=getappdata(,39。39。},39。（3）enable屬性：該控件有效與否：”on“表示有效，”off“表示無效。保存并運(yùn)行即可得到圖412：圖 412 Log算子邊緣檢測原圖與加噪圖將上述程序中的PP=edge(f,’prewitt’)改為PP=edge(f,’canny’)，并將標(biāo)題做相應(yīng)的調(diào)整即可實現(xiàn)Canny算子。 %邊緣探測，算子為prewittsubplot(1,2,1) , imshow(PP)。 %轉(zhuǎn)換為雙精度，便于后面的計算subplot(1,2,2) , imshow(p)。為了能夠更好地看出這些算子的穩(wěn)定性，特將未加入噪聲的圖片的邊緣處理和加入噪聲的邊緣處理圖片放在一個界面上。 %邊緣探測，算子為cannysubplot(235), imshow(CF), title(39。)。)。log39。 %轉(zhuǎn)換為雙精度，便于后面的計算figure, imshow(f),title(39。雙閾值法要在G2(x,y)中把邊緣連接成輪廓，當(dāng)?shù)竭_(dá)輪廓的端點時，該算法就在G1(x,y)的8鄰點位置尋找可以連接到輪廓上的邊緣，這樣，算法不斷地在G1(x,y)中收集邊緣，直到將G1(x,y)連接起來為止。Canny邊緣檢測算法：step1:用高斯濾波器平滑圖象；step2:用一階偏導(dǎo)的有限差分來計算梯度的幅值和方向；step3:對梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制；step4:用雙閾值算法檢測和連接邊緣。該算子對噪聲具有一定的抑制能力，但不能完全排除檢測結(jié)果中出現(xiàn)虛假邊緣，雖然該算子的定位效果不錯，但檢測的邊緣容易出現(xiàn)多像素寬度。圖像邊緣檢測的基本步驟：1）濾波：邊緣檢測主要基于導(dǎo)數(shù)計算，會受到噪聲的影響，可以通過設(shè)計濾波器來降低噪聲，但濾波器在降低噪聲的同時也會導(dǎo)致邊緣精度的損失。邊緣廣泛存在于物體與背景之間、物體與物體之間、基元與基元之間，因此，它是圖像分割所依賴的重要特征。圖像分析：為了更好的研究與分析圖像，往往需要從圖像中提取一些信息來反應(yīng)圖像的主要特征。因為要浪費大量的時間在基礎(chǔ)代碼上，而不能花足夠的時間在算法的研究上。因此，數(shù)字圖像處理涉及很多應(yīng)用領(lǐng)域。邊緣往往攜帶著一幅圖像的大部分信息，它存在于圖像的不規(guī)則結(jié)構(gòu)和不平穩(wěn)現(xiàn)象中，即存在于信號的突變點處。論文作者簽名： 日 期： 關(guān)于畢業(yè)論文使用授權(quán)的聲明本人在指導(dǎo)老師指導(dǎo)下所完成的論文及相關(guān)的資料（包括圖紙、試驗記錄、原始數(shù)據(jù)、實物照片、圖片、錄音帶、設(shè)計手稿等），知識產(chǎn)權(quán)歸屬XXX。邊緣中包含圖像物體有價值的邊界信息，這些信息可以用于圖像理解和分析，并且通過邊緣檢測可以降低后續(xù)圖像分析和處理的數(shù)據(jù)量。從廣義上來說，圖像是自然界景物的客觀反映，是人類認(rèn)識世界和自身的重要源泉[1]。圖像處理技術(shù)分為：灰度量化、圖像恢復(fù)、圖像增強(qiáng)、邊緣檢測、圖像分割、圖像測量、圖像壓縮、圖像配準(zhǔn)、可視化、圖像存檔。 Matlab簡介Matlab是美國MathWorks公司出品的商業(yè)化數(shù)學(xué)軟件，用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級計算語言和交互式環(huán)境，主要包括Matlab和Simulink兩大部分。第三章 常用的圖像邊緣檢測算法 引言物體的邊緣是以圖像局部的不連續(xù)性的形式出現(xiàn)的，例如，灰度值的突變、顏色的突變、紋理結(jié)構(gòu)的突變等。邊緣檢測在圖像分割、紋理特征提取、形狀特征提取和圖像識別等方面起著重要的作用。4）定位：精確確定邊緣的位置。 這種方法的特點是圖像首先與高斯濾波器進(jìn)行卷積，這樣既平滑了圖像又降低了噪聲，孤立的噪聲點和較小的結(jié)構(gòu)組織將被濾除，但是由于平滑會造成圖像邊緣的延伸，因此邊緣檢測器只考慮那些具有局部梯度最大值的點為邊緣點。解決方法：利用梯度的方向。圖像邊緣識別與在實際中有很重要的應(yīng)用，一直是圖像邊緣檢測中的熱點和難點，迄今已有許多邊緣檢測方法，其中Robert算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、LOG算子、Canny算子及輪廓提取或輪廓跟蹤、利用平滑技術(shù)提取圖像邊緣、利用差分技術(shù)提取圖像邊緣、利用小波分析技術(shù)提取圖像邊緣等方法是常用的方法，但各種算法處理結(jié)果差異很大。)。CF = edge(f, 39。)。Roberts Filter39。)。salt amp。D:\SYSTEM\桌面\新建文件夾\39。 %將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像p = im2double(p)。用戶通過一定的方法（如鼠標(biāo)或鍵盤）選擇、激活這些圖形對象，使計算機(jī)產(chǎn)生某種動作或變化，比如實現(xiàn)計算、繪圖等，最終的界面還需具備打開、保存和處理圖像的功能。保存完畢后，程序所有的代碼都在這個M文件里面的。im=imread(str)。save pictrue39。)。 imshow(BW)。canny39。str=get(hObject,39。第六章 系統(tǒng)測試各功能模塊完成后，對軟件的各個功能模塊進(jìn)行測試和調(diào)節(jié)，本章主要介紹各系統(tǒng)模塊的測試情況。另外還要感謝我得同學(xué)們，在論文寫作過程中，得到了許多的寶貴建議，在此一并致以誠摯的感謝?！?、“.png”等格式，默認(rèn)保存為“tif”格式，可以手動選擇所要保存的圖片格式，去除格式前的“*”號并輸入文件名，點擊保存即可，當(dāng)保存為其他圖片格式時，軟件將無法執(zhí)行相應(yīng)操作。BW=edge(rgb,39。im39。 imshow(BW)。Roberts39。在“關(guān)閉軟件”控件中添加：close(gcf)在“關(guān)于軟件”控件中添加：H = [39。在“打開圖像”按鈕的回調(diào)函數(shù)里，調(diào)用uigetfile函數(shù)建立一個打開文件的對話框，利用imread函數(shù)來打開圖像，并用imshow函數(shù)顯示打開的圖像。*.jpg39。其基本格式如下：[Filename,Pathname,FilterIndex] = uiputfile(FilterSpec,DialogTitle,DefaultName)Filename；返回的文件名Pathname；返回文件的路徑名FilterIndex；選擇文件類型FilterSpec：文件類型設(shè)置DialogTitle：打開對話框的標(biāo)題DefaultName：默認(rèn)指向的文件名例如：[filename,pathname] = uigetfile(‘*.jpg’,’選擇圖片’)。Prewitt Filter39。 %f = rgb2gray(f)。 %顯示原始圖像title(39。如光照、溫度等等因素，所以，僅看一個算子的定位性的好壞是不夠的。Laplacian of Gaussian of Gaussian (LoG) Filter39。PF = edge(f,39。DF = edge(f, 39。)。 d) Canny；e)Sobel主要代碼為：f = imread (39。理論上是可行的，問題是如何選取閾值。這就是馬爾和希爾得勒斯提出的邊緣檢測算子（簡稱MH算子）,又稱為墨西哥草帽算子。經(jīng)典的邊界提取技術(shù)大都基于微分運(yùn)算，首先通過平滑來濾除圖像中的噪聲，然后進(jìn)行一階微分或二階微分運(yùn)算，求得梯度最大值或二階導(dǎo)數(shù)的過零點，最后選取適當(dāng)?shù)拈撝祦硖崛∵吔纭Ｔ趫D像中邊緣區(qū)域的灰度在空間上的變化形式一般可分為三個類型：階躍型、房頂型和凸緣型，如圖31所示： 階躍型 房頂型 突圓型 邊緣灰度變化圖31 三個類型 邊緣檢測與提取過程從人的直觀感受來說，邊緣對應(yīng)于物體的幾何邊界。本文寫作的目的是探索和研究幾種經(jīng)典的圖像邊緣提取算法。Matlab圖形處理研究的主要問題有： 圖像邊緣處理的意義圖像處理是自動化學(xué)科的一個分支，在工程技術(shù)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，而邊緣檢測技術(shù)又是圖形處理中的重要部分。 數(shù)字圖像的處理一幅圖像可以定義為一個二維函數(shù)f (x , y)，這里的x和y是空間坐標(biāo)，而且在任何一對空間坐標(biāo)（x , y）上的幅值f被稱為該點圖像的強(qiáng)度或灰度。關(guān)鍵詞：圖像邊緣處理，MATLAB，GUI，Log算子，Canny算子Edge extraction algorithm in image processing and its implementationAbstractDigital image edge detection plays an import part in image analysis, such as image segmentation, interested region recognition and region shape it’s an import method in image feature extraction of image edge includes the valuable infotmation of the image which can be use in image understanding and through edge detection,we can reduce the calculation of image analysis and processing in the following step.This article discusses the Matlabbased image edge detection .Discussed in Matlab as the development platform and programming language, designed edge detection software , the design of the graphical user interface GUIDE , bining the portrait maps ,text maps, fractal images to illustrate the positioning of these operators。 畢業(yè)論文(設(shè)計)題 目: 圖像處理中的邊緣提取算