數字圖像處理實驗__數學形態(tài)學和其應用-展示頁
2025-06-16 19:01本頁面
【正文】 以t為閾值。設目標在最簡單圖像f(i , j) 中所占的面積s0與圖像面積s之比為P = s0/ s，則背景所占面積比為1P = (s s0) / s。先給出原圖的直方圖，再定出閾值(門限)T，一般取兩個峰值間的谷值。如不同目標物體所占的圖像區(qū)域、前景所占的圖像區(qū)域等。其原理為，灰度級變形成的邊緣經過微風算子形成一個單峰函數，峰值位置對應邊緣點；對單峰函數進行微分，則峰值處的微分值為0，峰值兩側符號相反，而原先的極值點對應二階微分中的過零點，通過檢測過零點即可將圖像的邊緣提取出來。拉普拉斯高斯（LoG）算法是一種二階邊緣檢測方法。模板是N*N的權值方陣，經典的梯度算子模板有：Sobel模板、Prewitt模板、Roberts模板、Laplacian模板等。=|Gx | + |Gy | 或者 =max(|Gx |,|Gy |)傳統(tǒng)的邊緣檢測算法通過梯度算子來實現的，在求邊緣的梯度時，需要對每個象素位置計算。為了運算簡便，實際中采用梯度模的近似形式。圖像f(x,y)在位置(x,y)的梯度定義為下列向量：G[f(x,y)]=[] 在邊緣測中，一般用這個向量的大小，用表示 函數f在某點的方向導數取得最大值的方向是，方向導數的最大值是稱為梯度模。對于數字圖像，應該采用差分運算代替求導。導數算子具有突出灰度變化的作用，對圖像運用導數算子，灰度變化較大的點處算得的值比較高，因此可將這些導數值作為相應點的邊界強度，通過設置門限的方法，提取邊界點集。由于噪聲和模糊的存在，檢測到的邊界可能會變寬或在某些點處發(fā)生間斷，因此，邊界檢測包括兩個基本內容：首先抽取出反映灰度變化的邊緣點，然后剔除某些邊界點或填補邊界間斷點，并將這些邊緣連接成完整的線。邊緣檢測實際上就是檢測圖像特征發(fā)生變化的位置。邊緣檢測技術對于處理數字圖像非常重要，因為邊緣是所要提取目標和背景的分界線，提取出邊緣才能將目標和背景區(qū)分開來。實驗五： 圖像分割與邊緣檢測一．實驗目的1. 理解圖像分割的基本概念；2. 理解圖像邊緣提取的基本概念；
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