實驗四數(shù)字圖像濾波及邊緣檢測-文庫吧資料
2025-05-20 08:58本頁面
【正文】 ,method) ? I = imread(39。)。 ? BW2 = bwmorph(BW1,39。 ? subplot(2,2,1)。39?！畇kel’等。 ‘remove’。fill39。close39。clean39。bridge39。 MATLAB實例 ? 提取二進制圖像的輪廓。為組成區(qū)域的封閉邊界將不同的區(qū)域分開，需要將邊緣像素連接起來。 梯度算子； 拉普拉斯算子； 綜合正交算子。一般常用一階和二階導數(shù)來檢測邊緣。 ? 兩個具有不同灰度值的相鄰區(qū)域之間總存在邊緣。 分割算法分類表 ? 注意：現(xiàn)在尚無一種適合于所有圖像的通用分割算法，現(xiàn)在提出的分割算法大都是針對具體問題的。 ? 串行算法 前期處理的結果可被其后的處理過程所利用。 利用區(qū)域間灰度不連續(xù)性的基于邊界的算法； 利用區(qū)域內(nèi)灰度相似性的基于區(qū)域的算法。 ? 分割算法 借助灰度圖像中像素灰度值的兩個性質(zhì)：不連續(xù)性和相似性。 subimage(d)。 ? d=medfilt2 (j ,[5 5])。 ? subplot(2,2,3)。 subimage(j)。,)。salt amp。 subimage(i)。 ? i=rgb2gray(x)。jpg39。39。 subimage(j3)。,)。 j3=imnoise(i,39。 subplot(2,2,3)。 pepper39。 j2=imnoise(i,39。 subplot(2,2,2)。gaussian39。 subimage(i)。 i=rgb2gray(x)。jpg39。 pepper’,D) ‘speckle’ 乘法噪聲參數(shù)設置 : J=imnoise(I,’ speckle’,V),使用公式 J=I+n*I,向圖像 I中加入乘法噪聲 ,其中 n是均值為 0,方差為 V均勻分布的隨機噪聲 .(V的缺省值為 )
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