圖像邊緣檢測課程設(shè)計圖像處理綜合訓練(編輯修改稿)
2025-07-23 12:36 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 算，因此不能抑制噪聲，但該算子對具有陡峭的低噪聲圖像響應(yīng)最好。Prewitt 算子和 Sobel 算子都是對圖像進行差分和濾波運算，僅在平滑部分的權(quán)值選擇上有些差異，因此兩者均對噪聲具有一定的抑制能力，但這種抗噪能力是通過像素平均來實現(xiàn)的，所以圖像產(chǎn)生了一定的模糊，而且還會檢測出一些偽邊緣，所以檢測精度比較低，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)對圖像進行平滑處理具有較強的去噪能力，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算子的不同之處在于，它使用 2 種不同的閾值分別檢測強邊緣和弱邊緣，并且僅當弱邊緣相連時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”更容易檢測出真正的弱邊緣。通過對 lena 圖的仿真實驗結(jié)果可以看出，該算子在上述幾種邊緣檢測算子當中效果最好。邊緣定位準確，連續(xù)性較好，虛假邊緣少且邊緣均具有單像素寬度。LoG 算子首先通過高斯函數(shù)對圖像進行平滑處理，因此對噪聲的抑制作用比較明顯，但同時也可能將原有的邊緣也平滑了，造成某些邊緣無法檢測到，比外高斯分布因子 的選擇對圖像邊緣檢測效果有較大的影響， 越大，檢測? ?到的圖像細節(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，對于不同圖像應(yīng)選擇不同參數(shù)。Roberts 算子：采用對角線方向相鄰兩像素之差表示信號的突變，檢測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，但對噪聲敏感，檢測出的邊緣較細。Prewitt 算子：對噪聲有平滑作用，檢測出的邊緣比較粗，定位精度低，容易損失角點。Sobel 算子：產(chǎn)生的邊緣效果較好，對噪聲具有平滑作用。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，對圖像中的階躍性邊緣點定位準確，對噪聲非常敏感，丟失一部分邊緣的方向信息，造成一些不連續(xù)的檢測邊緣。Canny 算子：采用高斯函數(shù)對圖像進行平滑處理，因此具有較強的噪聲抑制能力；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和連接邊緣，邊緣的連續(xù)性較好。10調(diào)試過程中出現(xiàn)的問題及相應(yīng)解決辦法 代碼在運行過程中的錯誤：[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行。應(yīng)在代碼后面加入如下代碼：img_src=imread(fpath)。 圖像運行過程中出現(xiàn)的錯誤：應(yīng)該將代碼中的I=rgb2gray()。改為I=rgb2gray( I)。11 五、程序運行截圖及其說明 Roberts 算子圖像邊緣檢測截圖如圖（4）所示 圖（4） Prewitt 算子圖像邊緣檢測截圖如圖（5）所示 圖（5）12 Sobel 算子圖像邊緣檢測如圖（6）所示 圖（6） Laplacian 算子圖像邊緣檢測如圖（7）所示 圖（7）13 Canny 算子圖像邊緣檢測如圖（8）所示 圖（8）14簡單操作手冊 本系統(tǒng)主要是對圖像邊緣檢測中一階微分算子，二階微分算子等的實現(xiàn)，以Sobel 為例，在程序?qū)崿F(xiàn)的過程中主要步驟有以下幾點： 程序執(zhí)行的初始界面如圖（9）所示 圖（9） 打開圖象進行 Sobel 算子邊緣檢測界面如圖（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)計總結(jié) 雖然這次課程設(shè)計只有二個星期的時間，但是我們對圖像處理的各種方法及應(yīng)用有了更深的理解，學會了應(yīng)用 MATLAB 軟件及 GUI 來實現(xiàn)界面的操作和編程處理。MATLAB 是我們在以前和以后的學習工作中都會經(jīng)常應(yīng)用到的軟件，但是在以前還是對其了解不足，操作不是很了解，在實習之初便因為這個問題而無從下手。于是我們尋找了許多這方面的書籍以及應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)教程來對其進行學習，逐漸的增強了對 MATLAB 及 GUI 的了解，能夠摸索著開始進行編寫。實習中也遇到了很多問題，但通過查閱書籍、同學間討論、請教老師以及網(wǎng)上查找最終能夠得以解決，完成這次實習?！ ? 通過這次課程設(shè)計，對其的一些常見函數(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)來解決圖像處理的問題。GUI 對于我們是一個新的知識，通過各方面的學習，我們最終對 GUI 也有了比較深的了解，能夠很順利的應(yīng)用 GUI 來設(shè)計出適合并且美觀的界面。圖像處理是我們這學期的一門很重要的課程，在課上雖然學習了很多知識，但是不經(jīng)過自己動手操作而只看到書上的一些概念和處理的圖片并不
范文總結(jié)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1