數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)的研究與實(shí)現(xiàn)-閱讀頁(yè)
2025-07-13 16:07本頁(yè)面
【正文】 一種斜向偏差分的梯度計(jì)算方法, 梯度的大小代表邊緣的強(qiáng)度, 梯度的方向與邊緣走向垂直。因?yàn)闆](méi)進(jìn)行平滑處理, 不具有抑制噪聲的能力。 Roberts交叉算子為梯度幅值計(jì)算提供了一種簡(jiǎn)單的近似方法： (1．1)用卷積模板，上式變成： (1．2)其中和由下面的模板計(jì)算： (1．3) 同前面的梯度算子一樣，差分值將在內(nèi)插點(diǎn)處計(jì)算．Roberts算子是該點(diǎn)連續(xù)梯度的近似值，而不是所預(yù)期的點(diǎn)處的近似值．2 .Sobel算子和 Prewitt算子Sobel 算子和P rew it t 算子都是一階的微分算子,都是先對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理, 雖然兩者都是加權(quán)平均濾波, 但是前者鄰域的像素對(duì)當(dāng)前像素產(chǎn)生的影響不是等價(jià)的, 距離不同的像素具有不同的權(quán)值, 對(duì)算子結(jié)果產(chǎn)生的影響也不同。這兩者對(duì)灰度漸變低噪聲的圖像有較好的檢測(cè)效果, 但是對(duì)于混合多復(fù)雜噪聲的圖像處理效果就不理想了。 第一種方法：設(shè)計(jì)程序如下clcclose allclear all%%%生成高斯平滑濾波模板%%%hg=zeros(3,3)。for x=1:1:3 for y=1:1:3 u=x2。 hg(x,y)=exp((u^2+v^2)/(2*pi*delta^2))。%%%%%%%%%%讀入圖像%%%%%%%g = imread(39。)。subplot(2,2,1),imshow(f)title(39。)。ftemp=zeros(m,n)。colhigh=n1。 f(x,y1) f(x,y) f(x,y+1)。 A=h.*mod。 endendf=ftempsubplot(2,2,2),imshow(f)title(39。)。1 0 1。sy=[1 1 1。1 1 1]。 f(x,y1) f(x,y) f(x,y+1)。 fsx=sx.*mod。 ftemp(x,y)=sqrt((sum(fsx(:)))^2+(sum(fsy(:)))^2)。subplot(2,2,3),imshow(fs)title(39。)。 %設(shè)定閾值for x=2:1:rowhigh1 for y=2:1:colhigh1 if (fs(x,y)=TH2)amp。 (fs(x,y) fs(x,y+1)) ) fs(x,y)=200。( (fs(x1,y) =fs(x,y)) amp。 else fs(x,y)=50。用prewitt檢測(cè)并細(xì)化后的圖像39。運(yùn)行后的圖像如下： prewitt對(duì)濾波后的圖像處理結(jié)果 二、其他近似方法：第二種方法程序基本與第一種方法相同，只是在sobel算子處理圖像核心處將“ftemp(x,y)=sqrt((sum(fsx(:)))^2+(sum(fsy(:)))^2)。第三種類(lèi)似的將ftemp(x,y)=sqrt((sum(fsx(:)))^2+(sum(fsy(:)))^2)換成 “ftemp(x,y)=abs(sum(fsx(:)))+abs(sum(fsy(:)))。顯示結(jié)果也是類(lèi)似的在這里就不給出。對(duì)噪聲具有平滑作用，提供較為精確的邊緣方向信息，邊緣定位精度不夠高。 Prewitt算子對(duì)噪聲圖像的處理第四章 邊緣檢測(cè)方法性能比較一、邊緣檢測(cè)方法性能比較 梯度邊緣檢測(cè)方法利用梯度幅值在邊緣處達(dá)到極值檢測(cè)邊緣。 Roberts算子采用對(duì)角線方向相鄰兩像素之差近似梯度幅值檢測(cè)邊緣?！ obel算子根據(jù)像素點(diǎn)上下、左右鄰點(diǎn)灰度加權(quán)差，在邊緣處達(dá)到極值這一現(xiàn)象檢測(cè)邊緣。當(dāng)對(duì)精度要求不是很高時(shí)，是一種較為常用的邊緣檢測(cè)方法。對(duì)噪聲具有平滑作用，定位精度不夠高。不具方向性，對(duì)灰度突變敏感，定位精度高，同時(shí)對(duì)噪聲敏感，且不能獲得邊緣方向等信息。Matlab在工業(yè)方面的應(yīng)用很廣泛，我希望能有機(jī)會(huì)更深刻的學(xué)習(xí)理解它。總之，我認(rèn)為這次課程設(shè)計(jì)是成功的，收獲也是
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