【正文】 在論文的撰寫(xiě)過(guò)程中老師們給予我很大的幫助，幫助解決了不少的難點(diǎn)，使得論文能夠及時(shí)完成，這里一并表示真誠(chéng)的感謝。最后，我要特別感謝我的導(dǎo)師劉望蜀老師、和研究生助教吳子儀老師。感謝老師四年來(lái)對(duì)我孜孜不倦的教誨，對(duì)我成長(zhǎng)的關(guān)心和愛(ài)護(hù)。最后，我要感謝我的父母對(duì)我的關(guān)系和理解，如果沒(méi)有他們?cè)谖业膶W(xué)習(xí)生涯中的無(wú)私奉獻(xiàn)和默默支持，我將無(wú)法順利完成今天的學(xué)業(yè)。從他身上，我學(xué)到了許多能受益終生的東西。這期間凝聚了很多人的心血，在此我表示由衷的感謝。首先非常感謝學(xué)校開(kāi)設(shè)這個(gè)課題，為本人日后從事計(jì)算機(jī)方面的工作提供了經(jīng)驗(yàn)，奠定了基礎(chǔ)。還要感謝我的父母，他們?cè)谏钌辖o予我很大的支持和鼓勵(lì)，是他們給予我努力學(xué)習(xí)的信心和力量。對(duì)此，我打算在以后繼續(xù)努力學(xué)習(xí)，爭(zhēng)取實(shí)現(xiàn)目前未能實(shí)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。 執(zhí)行模塊測(cè)試在執(zhí)行模塊測(cè)試這塊，為了看到用不同的算子執(zhí)行的結(jié)果以及執(zhí)行效果的區(qū)別，分別執(zhí)行不同的算子并保存，將處理后的幾張圖片整合到一起，對(duì)比處理效果，結(jié)果如圖61所示： 圖61 執(zhí)行模塊結(jié)果對(duì)比圖 本章小結(jié)在代碼編寫(xiě)及圖形界面的設(shè)計(jì)過(guò)程中，即使經(jīng)過(guò)反復(fù)的檢查也難免出錯(cuò)。”、“.png”格式文件，默認(rèn)打開(kāi)的格式是“bmp”，選擇其他格式時(shí)需手動(dòng)選擇，也可以選擇“All Files(*.*)”，當(dāng)打開(kāi)其他格式的圖像文件或非圖像文件時(shí)，軟件將停留在原來(lái)界面不進(jìn)行任何操作，Matlab平臺(tái)軟件將會(huì)報(bào)錯(cuò)。圖 59 測(cè)試結(jié)果圖 本章小結(jié)本章詳細(xì)介紹了對(duì)各種所研究的邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行的圖形用戶界面（GUI）設(shè)計(jì)的步驟，并用GUI實(shí)現(xiàn)了打開(kāi)圖片、保存圖片等功能。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。roberts39。 axes()。)。 axes()。)。 end。 BW=edge(im,39。)。case39。 BW=edge(im,39。)。 case39。 BW=edge(im,39。Initial39。string39。)“關(guān)于軟件”的運(yùn)行結(jié)果如圖59所示：圖 59 點(diǎn)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(kāi)“.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。版權(quán)所有，翻版不究**平院張大威39。 im=getimage()。},39。39。代碼添加完成后，保存并運(yùn)行程序，點(diǎn)擊“打開(kāi)圖像”按鈕，結(jié)果如圖57所示：圖 57 點(diǎn)擊“打開(kāi)圖像”后的圖形界面找到合適的路徑，并選擇一幅合適的圖像文件，點(diǎn)擊“打開(kāi)”，就打開(kāi)了一幅圖像，效果如圖58所示：圖 58 打開(kāi)圖像文件在“保存圖像”控件的回調(diào)函數(shù)下面添加如下代碼：[filename,pathname]=... uiputfile({39。setappdata(,39。endstr=[pathname filename]。},39。39。39。（7）Units取值可以是pixels (缺省值), normalized（相對(duì)單位）, inches, centimeters或points（磅）；經(jīng)修改后的結(jié)果為如圖55所示：圖55 GUI設(shè)計(jì)完善界面。（3）enable屬性：該控件有效與否：”on“表示有效，”off“表示無(wú)效。以上是打開(kāi)與保存函數(shù)的簡(jiǎn)介，下一節(jié)介紹GUI界面的形成。在界面編程中，打開(kāi)對(duì)話框的函數(shù)是uigetfile。第五章 圖像邊緣提取的GUI設(shè)計(jì)圖形用戶界面（Graphical User Interfaces , GUI）是指由窗口、光標(biāo)、按鍵、菜單、文字說(shuō)明等對(duì)象（Objects）構(gòu)成的一個(gè)用戶界面[8]。保存并運(yùn)行即可得到圖412：圖 412 Log算子邊緣檢測(cè)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(shí)現(xiàn)Canny算子。)。)。 %設(shè)置圖像標(biāo)題p = rgb2gray(p)。 %邊緣探測(cè)，算子為prewittsubplot(1,2,1) , imshow(PP)。 %將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像f = im2double(f)。salt amp。 %設(shè)置圖像標(biāo)題運(yùn)行后便得到48：圖 48 原圖與加入椒鹽噪聲后的圖像f = imread(39。 %轉(zhuǎn)換為雙精度，便于后面的計(jì)算subplot(1,2,2) , imshow(p)。Original Filter39。%f = rgb2gray(f)。 %讀入圖像p = imnoise(f,39。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(gè)界面上。下面介紹下各算子的穩(wěn)定性。)。sobel39。 %邊緣探測(cè)，算子為cannysubplot(235), imshow(CF), title(39。)。log39。 %邊緣探測(cè)，算子為robertssubplot(233), imshow(RF), title(39。)。prewitt39。 %轉(zhuǎn)換為雙精度，便于后面的計(jì)算subplot(231), imshow(f), title(39。D:\SYSTEM\桌面\新建文件夾\39。)。sobel39。 %邊緣探測(cè)，算子為cannyfigure, imshow(CF),title(39。)。log39。 %邊緣探測(cè)，算子為robertsfigure, imshow(RF),title(39。)。prewitt39。 %轉(zhuǎn)換為雙精度，便于后面的計(jì)算figure, imshow(f),title(39。D:\SYSTEM\桌面\新建文件夾\39。edge函數(shù)的語(yǔ)法格式：BW = edge(I , ‘sobel’)BW = edge(I , ‘sobel’ , thresh)BW = edge(I , ‘sobel’ , ‘thresh’ , direction)[BW , thresh] = edge(I , ‘sobel’ ,…)BW = edge(I , ‘prewitt’)BW = edge(I , ‘prewitt’ , thresh)BW = edge(I , ‘prewitt’ , ‘thresh’ , direction)[BW , thresh] = edge(I , ‘prewitt’ ,…)BW = edge(I , ‘roberts’)BW = edge(I , ‘roberts’ , thresh)BW = edge(I , ‘roberts , ‘thresh’ , direction)[BW , thresh] = edge(I , ‘roberts’ ,…)BW = edge(I , ‘log’)BW = edge(I , ‘log’ , thresh)BW = edge(I , ‘log’ , ‘thresh’ ,sigma)[BW , threshold] = edge(I , ‘log’ ,…)BW = edge(I , ‘zerocross’ , thresh , h)[BW , thresh] = edge(I , ‘zerocross’ ,…)BW = edge(I , ‘canny’)BW = edge(I , ‘canny’ , thresh)BW = edge(I , ‘canny’ , ‘thresh’ ,sigma)[BW , threshshold] = edge(I , ‘canny’ ,…)下面我們將使用上述的邊緣檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)以下檢測(cè)算子：a) Prewitt。第四章 常用算法的實(shí)現(xiàn)與比較近年來(lái)，圖像分析和處理緊緊圍繞理論、實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用三方面迅速發(fā)展起來(lái)。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(diǎn)時(shí)，該算法就在G1(x,y)的8鄰點(diǎn)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(lái)為止。解決方法：雙閾值算法進(jìn)行邊緣判別和連接邊緣。如果M的梯度值不比沿梯度線的兩個(gè)相鄰像素梯度值大，則令M=0。step3:僅僅得到全局的梯度并不足以確定邊緣，因此為確定邊緣，必須保留局部梯度最大的點(diǎn)，而抑制非極大值。Canny邊緣檢測(cè)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(lái)計(jì)算梯度的幅值和方向；step3:對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制；step4:用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣。高斯拉普拉斯算子把高斯平滑濾波器和拉普拉斯銳化濾波器結(jié)合起來(lái)，先平滑掉噪聲，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)，所以效果更好。在實(shí)際應(yīng)用中為了避免檢測(cè)出非顯著邊緣，應(yīng)選擇一階導(dǎo)數(shù)大于某一閾值的零交叉點(diǎn)作為邊緣點(diǎn)。將圖像與進(jìn)行卷積，可以得到一個(gè)平滑的圖像，即：（2）增強(qiáng)：對(duì)平滑圖像進(jìn)行拉普拉斯運(yùn)算，即：（3）檢測(cè)：邊緣檢測(cè)判據(jù)是二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)（即 的點(diǎn)）并對(duì)應(yīng)一階導(dǎo)數(shù)的較大峰值。該算子對(duì)噪聲具有一定的抑制能力，但不能完全排除檢測(cè)結(jié)果中出現(xiàn)虛假邊緣，雖然該算子的定位效果不錯(cuò)，但檢測(cè)的邊緣容易出現(xiàn)多像素寬度。 Roberts邊緣算子Roberts算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子，由下式給出：g(x,y)={[]+[ ]} 其中f(x,y)是具有整數(shù)像素坐標(biāo)的輸入圖像，平方根運(yùn)算使該處理類似于在人類視覺(jué)系統(tǒng)中發(fā)生的過(guò)程。經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子包括：Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Log算子、Canny算子等[7]，這些經(jīng)典的邊緣提取算子在使用時(shí)都是使用預(yù)定義的邊緣模型去匹配。最簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)是梯度幅值閾值判定。圖像邊緣檢測(cè)的基本步驟：1）濾波：邊緣檢測(cè)主要基于導(dǎo)數(shù)計(jì)算，會(huì)受到噪聲的影響，可以通過(guò)設(shè)計(jì)濾波器來(lái)降低噪聲，但濾波器在降低噪聲的同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致邊緣精度的損失。圖像上灰度變化劇烈的區(qū)域比較符合這個(gè)要求，我們一般會(huì)以這個(gè)特征來(lái)提取圖像的邊緣，但在遇到包含紋理的圖像上，如，圖像中的人穿了黑白格子的衣服，我們往往不希望提取出來(lái)的邊緣包括衣服上的方格，這就又涉及到紋理圖像的處理等方法。邊緣提取首先檢出圖像局部特性的不連續(xù)性，然后再將這些不連續(xù)的邊緣像素連成完備的邊界。圖像的邊緣是待識(shí)別類型之間的界線，它是指圖像中像素單元灰度有階躍變化或屋頂狀變化的那些像素單元的集合[6]。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。利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)有兩個(gè)目的：一是產(chǎn)生更適合人觀察和識(shí)別的圖像；二是希望能由計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別和理解圖像。圖像邊緣檢測(cè)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)都是新興學(xué)科分支，近幾十年來(lái)，取得了許多重大的成果。 本章小結(jié)本章先說(shuō)明了為什么選擇Matlab作為本課題的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，簡(jiǎn)要的介紹了Matlab軟件的特點(diǎn)及其功能，下一章將從數(shù)學(xué)的角度介紹常用的邊緣檢測(cè)算子的實(shí)現(xiàn)原理。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(lái)反應(yīng)圖像的主要特征。圖像變換：通過(guò)圖像的變換，改變圖像的表示域以及表示數(shù)據(jù)。Matlab可以進(jìn)行矩陣運(yùn)算、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)算法、創(chuàng)建用戶界面、連接其他編程語(yǔ)言的程序等，主