【正文】 最后，向在百忙中抽出時間對本文進行評審并提出寶貴意見的各位老師們表示衷心的感謝！35。另外還要感謝我得同學(xué)們，在論文寫作過程中，得到了許多的寶貴建議，在此一并致以誠摯的感謝。如今，畢業(yè)在即，在論文完成之際，我要特別感謝我的指導(dǎo)老師——XXX老師，在我撰寫論文的過程中，魯老師傾注了大量的心血和汗水，無論是論文的選題、構(gòu)思還是參考資料的推薦、材料收集方面，還是在論文的研究方法以及成文定稿方面，我都得到了魯老師悉心細致的教誨和無私的幫助，特別是他廣博的學(xué)識，深厚的學(xué)術(shù)素養(yǎng)、嚴謹?shù)闹螌W(xué)精神和一絲不茍的工作作風(fēng)是我終生受益，在此表示真誠的感謝。參考文獻[1] 岡薩雷斯，《數(shù)字圖像處理（第二版）》，電子工業(yè)出版社，2005年3月[2] 岡薩雷斯，《數(shù)字圖像處理(MATLAB版)》，電子工業(yè)出版社，2005年9月[3] 陳天華，《數(shù)字圖像處理》，清華大學(xué)出版社，2007年6月[4] 阮秋琦，數(shù)字圖像處理學(xué)，電子工業(yè)出版社，2001[5] ，朱志剛等譯，數(shù)字圖像處理，電子工業(yè)出版社，2001[6] 章毓晉，圖像處理和分析（上、下冊），清華大學(xué)出版社，2000[7] 王文麗，各種圖像邊緣提取算法的研究，北京交通大學(xué)，碩士學(xué)位論文，2010[8]季虎，孫即祥，邵曉芳，毛玲，圖像邊緣提取方法及展望，國防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院，2004致謝回首我在平頂山學(xué)院的四年學(xué)習(xí)生活，現(xiàn)在滿懷感激之情，我非常榮幸能夠來到平西湖畔生活和學(xué)習(xí)。在測試和調(diào)試的過程中感覺自己的能力仍顯不足，導(dǎo)致系統(tǒng)目前仍然存在一些問題：一是軟件不能自動記憶上一次的打開路徑或者保存路徑，而只能默認打開或者保存到軟件所在的文件夾，這樣不利于操作，每次都要對路徑進行重新選擇，相對有記憶路徑功能的軟件而言操作比較繁瑣；二是在點擊“關(guān)于軟件”的提示上顯得過于粗糙，如果能在點擊“關(guān)于軟件”時自動打開一個幫助文檔或者文本文檔，能夠顯示更多信息的話，會顯得比較專業(yè)、精細。在本系統(tǒng)的測試中也發(fā)現(xiàn)了若干的問題，在請教同學(xué)以及查詢資料的基礎(chǔ)上經(jīng)過反復(fù)嘗試和修改，雖然現(xiàn)在程序仍舊存在一些問題和不足之處，但通過不斷的調(diào)試、修改，最終基本實現(xiàn)各功能模塊的連接，程序能夠正常運行?！?、“.png”等格式，默認保存為“tif”格式，可以手動選擇所要保存的圖片格式，去除格式前的“*”號并輸入文件名，點擊保存即可，當(dāng)保存為其他圖片格式時，軟件將無法執(zhí)行相應(yīng)操作。 保存圖像模塊在選擇合適的路徑之后打開圖像不做任何操作的情況下，保存操作也可以執(zhí)行，軟件默認保存的是原圖片，軟件的“保存”操作中，可以將處理好的圖片保存為“.bmp”、“*.jpg”、“39。.tif39。第六章 系統(tǒng)測試各功能模塊完成后，對軟件的各個功能模塊進行測試和調(diào)節(jié)，本章主要介紹各系統(tǒng)模塊的測試情況。這樣就完成了數(shù)字圖像邊緣提取的圖形化界面設(shè)計工作，經(jīng)測試，所完成的圖形化界面能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)的功能。roberts39。該算子的回調(diào)函數(shù)中，當(dāng)該按鈕被選擇以后，首先接收圖片，調(diào)用rgb2gray函數(shù)將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，接著將灰度圖像轉(zhuǎn)化為雙精度，然后對圖像進行邊緣提取并將經(jīng)邊緣提取后的圖像顯示出來。)。BW=edge(rgb,39。 rgb=rgb2gray(im)。)。str=get(hObject,39。im39。 imshow(im)。)。str=get(hObject,39。im39。在“控件組”的回調(diào)函數(shù)中，首先讀入圖像信息，然后，運用switch函數(shù)判斷用戶控件的選擇，并根據(jù)用戶對控件的選擇對讀入的圖像做相應(yīng)的處理。 imshow(BW)。canny39。Canny39。 imshow(BW)。log39。Log39。 imshow(BW)。prewitt39。Prewitt39。 imshow(BW)。sobel39。Sobel39。 imshow(BW)。roberts39。Roberts39。 imshow(im)。 switch str case39。)。str=get(hObject,39。im39。說明39。]。在“關(guān)閉軟件”控件中添加：close(gcf)在“關(guān)于軟件”控件中添加：H = [39。 imwrite(im,str)。if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0) returnelse str=[pathname filename] axes()。save pictrue39。*.bmp39。*.png39。*.jpg39。*.tif39。在“打開圖像”按鈕的回調(diào)函數(shù)里，調(diào)用uigetfile函數(shù)建立一個打開文件的對話框，利用imread函數(shù)來打開圖像，并用imshow函數(shù)顯示打開的圖像。im39。imshow(im)。im=imread(str)。if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0) return。選擇圖片39。*.png39。*.tif39。*.jpg39。*.bmp39。*.*39。保存完畢后，程序所有的代碼都在這個M文件里面的。（6）Tag屬性：控件的標(biāo)記，用于標(biāo)識控件。（4）tooltipstring屬性：當(dāng)鼠標(biāo)放在控件上時顯示提示信息，為字符串。（2）callback屬性：回調(diào)函數(shù)，與菜單的一樣。 GUI的實現(xiàn)上面介紹了打開和保存函數(shù)，對這兩個函數(shù)有一定的了解之后，就可以進行圖像邊緣檢測在GUI中的實現(xiàn)。其基本格式如下：[Filename,Pathname,FilterIndex] = uiputfile(FilterSpec,DialogTitle,DefaultName)Filename；返回的文件名Pathname；返回文件的路徑名FilterIndex；選擇文件類型FilterSpec：文件類型設(shè)置DialogTitle：打開對話框的標(biāo)題DefaultName：默認指向的文件名例如：[filename,pathname] = uigetfile(‘*.jpg’,’選擇圖片’)。其基本格式為：[Filename,Pathname,FilterIndex] = uigetfile(FilterSpec,DialogTitle,DefaultName)Filename；返回的文件名Pathname；返回文件的路徑名FilterIndex；選擇文件類型FilterSpec：文件類型設(shè)置DialogTitle：打開對話框的標(biāo)題DefaultName：默認指向的文件名例如：[Filename,Pathname] = uigetfile(‘*.jpg’,’select the Mfile’)。 主要函數(shù)的介紹要打開一個圖片，需要用打開對話框。用戶通過一定的方法（如鼠標(biāo)或鍵盤）選擇、激活這些圖形對象，使計算機產(chǎn)生某種動作或變化，比如實現(xiàn)計算、繪圖等，最終的界面還需具備打開、保存和處理圖像的功能。下一章將把之前介紹過的五種常用邊緣檢測算子進行整理，并用可視化界面呈現(xiàn)出來。保存并運行即可得到圖413：圖 413 Canny算子邊緣檢測原圖與加噪圖通過對以這五幅圖片的仔細比較發(fā)現(xiàn)，加入了噪聲之后，各種算子邊緣檢測的結(jié)果都受到了影響，其中，Roberts算子受噪聲影響最為明顯，Sobel算子和Prewitt算子對噪聲具有較好的平滑作用，Canny和Log仍然能很準確的將原圖像的邊緣檢測出來。保存并運行即可得到圖411：圖 411 Roberts算子邊緣檢測原圖與加噪圖將上述程序中的PP=edge(f,’prewitt’)改為PP=edge(f,’log’)，并將標(biāo)題做相應(yīng)的調(diào)整即可實現(xiàn)LoG算子。 %設(shè)置圖像標(biāo)題運行結(jié)果如圖49所示：圖 49 Prewitt算子邊緣檢測原圖與加噪圖將上述程序中的PP=edge(f,’prewitt’)改為PP=edge(f,’sobel’)，并將標(biāo)題做相應(yīng)的調(diào)整即可實現(xiàn)Sobel算子。Prewitt Filter39。 %邊緣探測，算子為prewittsubplot(1,2,2) , imshow(PF)。prewitt39。 %將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像p = im2double(p)。)。 %顯示原始圖像title(39。)。 %轉(zhuǎn)換為雙精度，便于后面的計算PP = edge(f, 39。 %f = rgb2gray(f)。 pepper39。 %讀入圖像p = imnoise(f,39。D:\SYSTEM\桌面\新建文件夾\39。)。 %顯示處理后的圖像title(39。 %將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像p = im2double(p)。)。 %顯示原始圖像title(39。 %將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像f = im2double(f)。,)。salt amp。)。代碼如下：f = imread(39。由于篇幅限制，只在圖片中加入了椒鹽噪聲。 算子的穩(wěn)定性由于在工程應(yīng)用中，所獲取的圖片總是會受到環(huán)境因素的影響。如光照、溫度等等因素，所以，僅看一個算子的定位性的好壞是不夠的。運行后得出的結(jié)果如圖47所示：圖 47 原圖與各算子的邊緣檢測圖像通過仔細的對比我們可以發(fā)現(xiàn)Log和Canny算子生成的邊緣線較多，圖像較為復(fù)雜，而Prewitt，Sobel和Roberts算子生成的邊緣線較少，圖像較為簡單。Sobel Filter39。)。MF = edge(f,39。Canny Filter39。)。CF = edge(f,39。Laplacian of Gaussian of Gaussian (LoG) Filter39。)。LF = edge(f,39。Roberts Filter39。)。RF = edge(f,39。Prewitt Filter39。)。PF = edge(f,39。Original Image39。 %將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像f = im2double(f)。)。在Matlab中輸入如下的程序：f = imread(39。運行結(jié)果如下六個圖所示：圖 41 原始圖像的灰度圖像圖 42 prewitt算子邊緣檢測圖像圖 43 roberts算子邊緣檢測圖像圖 44 Log算子邊緣檢測圖像圖 45 Canny算子邊緣檢測圖像圖 46 Sobel算子邊緣檢測圖像運行結(jié)果如上圖所示，比較五種算子檢測的邊緣圖像可以看出，Log和Canny算子生成的邊緣線較多，圖像較為復(fù)雜；而Prewitt、Sobel和Roberts算子生成的邊緣線較少，圖像較為簡單。sobel Filter39。)。DF = edge(f, 39。Cann