實(shí)驗(yàn)四數(shù)字圖像濾波及邊緣檢測-閱讀頁
2025-06-01 08:58本頁面
【正文】 界閉合 ? 利用各種算子得到的邊緣像素常常是孤立或分小段連續(xù)的。 ? 哈夫變換 是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來組成區(qū)域封閉邊界的方法。 ? 語法： ? BW2 = bwmorph(BW1,operation) ? operation取值： 39。39。39。 39。 ‘majority’。 ‘shrink’。 ? BW1 = imread(39。)。 ? subimage(BW1)。remove39。 ? subplot(2,2,2)。39。 ? imshow(I)。prewitt39。 ? figure。 ? BW2 = edge(I,39。)。 ? imshow(BW2)。區(qū)域內(nèi)像素的相似性度量可以是平均灰度值、紋理或顏色等信息。 ? 確定生長準(zhǔn)則。 工具函數(shù) imreconstrct( ) ? 語法格式： outim=imreconstruct(markerim,maskim) ? 其中： markerim 標(biāo)記圖像 maskim 模板圖像 工具函數(shù)的工作過程是一個(gè)迭代過程。則認(rèn)為該像素點(diǎn)和種子點(diǎn)具有相似性。39。 ? I=rgb2gray(a)。 imshow(I)。 ? seedy=[128,256,128]。gs39。linewidth39。 ? title(39。)。 ? markerim=I==I(seedy(1),seedx(1))。 ? end ? thresh=[15,10,15]。 ? for i=1:length(seedx) ? g=abs(II(seedy(i),seedx(i)))=thresh(i)。 ? end ? [g,nr]=bwlabel(imreconstruct(markerim,maskim),8)。 ? subplot(1,2,2)。 ? title(39。)。 ? 任選一幅圖像，提取其灰度圖像的邊緣并比較圖像處理前后的效果。
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