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正文內(nèi)容

圖像邊緣檢測(cè)課程設(shè)計(jì)圖像處理綜合訓(xùn)練(編輯修改稿)

2024-07-23 12:36 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 算,因此不能抑制噪聲,但該算子對(duì)具有陡峭的低噪聲圖像響應(yīng)最好。Prewitt 算子和 Sobel 算子都是對(duì)圖像進(jìn)行差分和濾波運(yùn)算,僅在平滑部分的權(quán)值選擇上有些差異,因此兩者均對(duì)噪聲具有一定的抑制能力,但這種抗噪能力是通過(guò)像素平均來(lái)實(shí)現(xiàn)的,所以圖像產(chǎn)生了一定的模糊,而且還會(huì)檢測(cè)出一些偽邊緣,所以檢測(cè)精度比較低,該算子比較適合用于圖像邊緣灰度值比較尖銳且圖像噪聲比較小的情況。Canny 算子采用高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理具有較強(qiáng)的去噪能力,容易平滑掉一些邊緣信息,邊緣定位精度較高。該算子與其它邊緣檢測(cè)算子的不同之處在于,它使用 2 種不同的閾值分別檢測(cè)強(qiáng)邊緣和弱邊緣,并且僅當(dāng)弱邊緣相連時(shí)才將弱邊緣包含在輸出圖像中,因此這種方法較其它方法而言不容易被噪聲“填充”更容易檢測(cè)出真正的弱邊緣。通過(guò)對(duì) lena 圖的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,該算子在上述幾種邊緣檢測(cè)算子當(dāng)中效果最好。邊緣定位準(zhǔn)確,連續(xù)性較好,虛假邊緣少且邊緣均具有單像素寬度。LoG 算子首先通過(guò)高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理,因此對(duì)噪聲的抑制作用比較明顯,但同時(shí)也可能將原有的邊緣也平滑了,造成某些邊緣無(wú)法檢測(cè)到,比外高斯分布因子 的選擇對(duì)圖像邊緣檢測(cè)效果有較大的影響, 越大,檢測(cè)? ?到的圖像細(xì)節(jié)越豐富,但抗噪能力下降,從而出現(xiàn)偽邊緣,反之則抗噪能力提9高,但邊緣精度下降,易丟失許多真邊緣,因此,對(duì)于不同圖像應(yīng)選擇不同參數(shù)。Roberts 算子:采用對(duì)角線方向相鄰兩像素之差表示信號(hào)的突變,檢測(cè)水平和垂直方向邊緣的性能好于斜線方向,定位精度比較高,但對(duì)噪聲敏感,檢測(cè)出的邊緣較細(xì)。Prewitt 算子:對(duì)噪聲有平滑作用,檢測(cè)出的邊緣比較粗,定位精度低,容易損失角點(diǎn)。Sobel 算子:產(chǎn)生的邊緣效果較好,對(duì)噪聲具有平滑作用。但存在偽邊緣,邊緣比較粗且定位精度低。Laplacian 算子:是二階微分算子,對(duì)圖像中的階躍性邊緣點(diǎn)定位準(zhǔn)確,對(duì)噪聲非常敏感,丟失一部分邊緣的方向信息,造成一些不連續(xù)的檢測(cè)邊緣。Canny 算子:采用高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理,因此具有較強(qiáng)的噪聲抑制能力;同樣該算子也將一些高頻邊緣平滑掉,造成邊緣丟失,采用了雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣,邊緣的連續(xù)性較好。10調(diào)試過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題及相應(yīng)解決辦法 代碼在運(yùn)行過(guò)程中的錯(cuò)誤:[filename, pathname] = uigetfile( ... {39。*.bmp。*.jpg。*.png。*.jpeg39。, 39。Image Files (*.bmp, *.jpg, *.png, *.jpeg)39。 ... 39。*.*39。, 39。All Files (*.*)39。}, ... 39。Pick an image39。)。axes()。fpath=[pathname filename]。此代碼缺少了imread讀入圖片,因此不能夠正確的運(yùn)行。應(yīng)在代碼后面加入如下代碼:img_src=imread(fpath)。 圖像運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的錯(cuò)誤:應(yīng)該將代碼中的I=rgb2gray()。改為I=rgb2gray( I)。11 五、程序運(yùn)行截圖及其說(shuō)明 Roberts 算子圖像邊緣檢測(cè)截圖如圖(4)所示 圖(4) Prewitt 算子圖像邊緣檢測(cè)截圖如圖(5)所示 圖(5)12 Sobel 算子圖像邊緣檢測(cè)如圖(6)所示 圖(6) Laplacian 算子圖像邊緣檢測(cè)如圖(7)所示 圖(7)13 Canny 算子圖像邊緣檢測(cè)如圖(8)所示 圖(8)14簡(jiǎn)單操作手冊(cè) 本系統(tǒng)主要是對(duì)圖像邊緣檢測(cè)中一階微分算子,二階微分算子等的實(shí)現(xiàn),以Sobel 為例,在程序?qū)崿F(xiàn)的過(guò)程中主要步驟有以下幾點(diǎn): 程序執(zhí)行的初始界面如圖(9)所示 圖(9) 打開(kāi)圖象進(jìn)行 Sobel 算子邊緣檢測(cè)界面如圖(10)所示 圖(10) 經(jīng) Sobel 算子處理后的圖象如圖(11)所示15 圖(11) 退出程序16設(shè)計(jì)總結(jié)  雖然這次課程設(shè)計(jì)只有二個(gè)星期的時(shí)間,但是我們對(duì)圖像處理的各種方法及應(yīng)用有了更深的理解,學(xué)會(huì)了應(yīng)用 MATLAB 軟件及 GUI 來(lái)實(shí)現(xiàn)界面的操作和編程處理。MATLAB 是我們?cè)谝郧昂鸵院蟮膶W(xué)習(xí)工作中都會(huì)經(jīng)常應(yīng)用到的軟件,但是在以前還是對(duì)其了解不足,操作不是很了解,在實(shí)習(xí)之初便因?yàn)檫@個(gè)問(wèn)題而無(wú)從下手。于是我們尋找了許多這方面的書(shū)籍以及應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)教程來(lái)對(duì)其進(jìn)行學(xué)習(xí),逐漸的增強(qiáng)了對(duì) MATLAB 及 GUI 的了解,能夠摸索著開(kāi)始進(jìn)行編寫(xiě)。實(shí)習(xí)中也遇到了很多問(wèn)題,但通過(guò)查閱書(shū)籍、同學(xué)間討論、請(qǐng)教老師以及網(wǎng)上查找最終能夠得以解決,完成這次實(shí)習(xí)?! ? 通過(guò)這次課程設(shè)計(jì),對(duì)其的一些常見(jiàn)函數(shù)以及與圖像處理相關(guān)的函數(shù)都比較了解,并能夠應(yīng)用這些函數(shù)來(lái)解決圖像處理的問(wèn)題。GUI 對(duì)于我們是一個(gè)新的知識(shí),通過(guò)各方面的學(xué)習(xí),我們最終對(duì) GUI 也有了比較深的了解,能夠很順利的應(yīng)用 GUI 來(lái)設(shè)計(jì)出適合并且美觀的界面。圖像處理是我們這學(xué)期的一門(mén)很重要的課程,在課上雖然學(xué)習(xí)了很多知識(shí),但是不經(jīng)過(guò)自己動(dòng)手操作而只看到書(shū)上的一些概念和處理的圖片并不
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