基于matlab的迷你photoshop設(shè)計(參考版)
2025-05-06 00:25本頁面
【正文】 ?謝謝觀看 ?歡迎各位老師提出指導(dǎo)意見 ? 。 Laplacian算子基于的是二階導(dǎo)數(shù)的零交叉，而微分算子類邊緣檢測方法有增強高頻分量的作用，對噪聲是敏感的。 ? 從圖像處理的實際效果看，用 Robert梯度檢測邊緣較好。如果圖像中點、線和尖角細節(jié)較多，則不宜采用中值濾波。實際上，離某點越近的點對該點的影響應(yīng)該越大，所以高斯模板處理后的平滑效果要比 Box模板清晰。對于有噪聲的圖像， LOG算子對圖像先進行高斯濾波，然后用 Laplacian算子來提高邊緣提取的能力。 Sobel算子有一定噪聲抑制能力，在檢測階躍邊緣時得到的邊緣寬度至少為二像素，具有各向同性的性質(zhì)。 (a)噪聲原圖 (b)均值濾波 (c)中值濾波 圖 9 均值和中值濾波比較 （五）各邊緣檢測算子比較 如圖 10為各邊緣檢測算子效果比較圖。相對平均值濾波而言，中值濾波對某些輸出信號具有不變性，且中值濾波是非線性運算，因此中值濾波對隨機噪聲的抑制能力要比平均值濾波差一些。 (a)3*3模板 (b)5*5模板
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