基于matlab的圖像邊緣檢測和處理-資料下載頁
2025-06-25 00:35本頁面
【正文】 axis on。 title(39。sobel 閾值=39。) subplot(2,2,3),imshow(c) ,axis on。title(39。sobel 閾值=39。) subplot(2,2,4),imshow(d) ,axis on。 title(39。默認閾值39。) Log算子 a = imread(39。tuxing39。,39。tif39。)。%讀取圖像 a = imnoise(a, 39。salt amp。 pepper39。,)。 b = edge(a,39。log39。,)。 % 根據(jù)所指定的敏感度閾值thresh和標準偏差sigma(σ)，用LOG算子進行邊緣檢測，默認時σ=2 c = edge(a,39。log39。,)。 % σ=3 d = edge(a,39。log39。,3)。 subplot(2,2,1),imshow(a)。 subplot(2,2,2),imshow(b)。title(39。LOG 閾值= σ=39。) subplot(2,2,3),imshow(c)。title(39。LOG 閾值= σ=39。) subplot(2,2,4),imshow(d)。title(39。LOG 閾值= σ=339。) 4 心得體會： 利用MATLAB我們可以很方便的對圖像邊緣檢測算法，進行仿真研究，比較各自優(yōu)缺點，得到最優(yōu)，效果最好的算法來進行圖像處理。 Roberts算子定位比較精確，但由于不包括平滑，所以對于噪聲比較敏感，Prewitt算子是平均濾波的一階算子，檢測的圖像邊緣可能大于兩個像素，對灰度漸變低噪聲的圖像有較好的檢測效果但對于混合多噪聲的圖像，處理效果就不理想了。Canny方法則以一階導(dǎo)數(shù)為基礎(chǔ)來判斷邊緣點。它是一階傳統(tǒng)微分中檢測階躍型邊緣效果最好的算子之一。梯度算子計算簡單，只能檢測出圖像大致的輪廓，而對于比較較細的邊緣可能會忽略。Prette算子和Sobel算子比Robel效果要好一些。Canny算子提取邊緣比較完整，其邊緣連續(xù)性較好，效果有預(yù)期其他算子。其次是Prewitte算子，其邊緣性比較完整，再次就是Sobel算子通過這次課程設(shè)計，使自己對MATLAB設(shè)計流程有了比較深刻的體會，同時也了解了一般軟件的設(shè)計過程。在設(shè)計過程中碰到了很多的問題，通過這些問題，使自己分析問題，解決問題的能力得到了較大的提高。5 參考文獻[1] 揚帆 ，數(shù)字圖像處理與分析，北京航天航空大學(xué)出版社[2] 羅俊輝，馮平，機械工業(yè)出版社[3] 焦鳳萍，羅彬，圖像邊緣檢測方法， 北京希望電子出版社,[4] 袁春蘭，基于sobel算子的圖像邊緣檢測研究，西安交通大學(xué)出版社
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