一种基于多级分割的指纹奇异点检测新方法
实验-四-图像分割与边缘检测
实验四图像分割与边缘检测 一．实验目的及要求 1．利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理； 2．掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法； 3．了解边缘检测的算法和用途，比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。 二、实验内容 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1．图像阈值分割 clear all, close all; I = imread('cameraman.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1 = im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2);
help im2bw; help graythresh; clear all, close all; I = imread('cameraman.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=240/255; Ibw1 = im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh;
图像的阈值分割及边缘检测技术
数字图像处理实验报告 题目：图像的阈值分割及边缘检测技术 班级： 姓名： 学号：
图像的阈值分割及边缘检测技术 一、实验目的 1、了解图像的分割技术，掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现； 2、了解图像的边缘检测，掌握梯度算子图像边缘检测方法。 二、实验内容 1、基于直方图的全局阈值图像分割方法； 2、Edge命令（roberts,perwitt,sobel,log,canny），实现边缘检测。 三、实验原理 1、全局阈值是最简单的图像分割方法。其中，直方图法的原理如下：想做出图 像的直方图，若其直方图呈双峰且有明显的谷底，则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T，然后根据该阈值进行分割，九可以讲目标从图像中分割出来。这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。 2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。 这三种检测算子中，Roberts算子定位精度较高，但也易丢失部分边缘，抗噪声能力差，适用于低噪声、陡峭边缘的场合。Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理，因此具有一定的抑制噪声的能力，但不能排除检测结果中的虚假边缘，易出现多像素宽度。
四、实验步骤 1、全局阈值分割： ①读取一张图像； ②生成该图像的直方图； ③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T； ④依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于 阈值，则将该像素改为0； 实验代码如下： I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像 subplot(221);imshow(I); %显示该图像 subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图 T=60; %根据直方图估计阈值T为60 [m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】 for i=1:m %依次读取图像各个点的像素，若大于阈 值，则将像素改为255，若小于阈值， 则将该像素改为0 for j=1:n if I(i,j)>=T I(i,j)=255; else I(i,j)=0; end end
图像分割和边缘检测
岭南师范学院 课程名称数字图像处理 实验序号实验5 实验名称图像分割和边缘检测 实验地点综B207 2017年10 月14 日
四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析） 1.基于一阶导数的边缘算子 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(2,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g1 , t1]=edge(f,'roberts',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,2), imshow(g1),title('Roberts'); [g2, t2]=edge(f, 'sobel',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,3), imshow(g2),title('Sobel'); [g3, t3]=edge(f, 'prewitt',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,4), imshow(g3),title('Prewitt'); 从图像结果来看，'Roberts'的边缘检测范围更加大 2、基于二阶导数的边缘算子：应用LOG算子检测边缘 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f, 'log'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('log');
3、基于约束条件的最优化检测边缘算子：应用Canny算子检测边缘a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f,'canny'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('Canny');
图像分割与边缘检测
实验一、图像分割与边缘检测 一、实验目的 依据边缘检测的理论，实现灰度图像一阶和二阶边缘检测方法，启发学生依据边缘特征进行图像分析与识别，提高学生图像处理与分析能力和实际动手能力。 二、实验内容 1 编程实现一阶差分边缘检测算法，包括Roberts梯度算子、Prewitt算子和Sobel算子。 2 编程实现二阶差分Laplace边缘检测算法。 3 分析与比较各种边缘检测算法的性能。 三、实验原理 1 基本原理分析（略） 2 部分源程序 1）clc all; [I,map]=imread('rice.png'); figure; subplot(3,2,1),imshow(I,map); I=double(I); [IX IY]=gradient(I); GM=sqrt(IX.*IX+IY.*IY); OUT1=GM; subplot(3,2,2);imshow(OUT1,map); OUT2=I; J=find(GM>=10); OUT2(J)=GM(J); subplot(3,2,3),imshow(OUT2,map); OUT3=I; J=find(GM>=10); OUT3(J)=255; subplot(3,2,4),imshow(OUT3,map); OUT4=I; J=find(GM<=10); OUT4(J)=255; subplot(3,2,5),imshow(OUT4,map); OUT5=I; J=find(GM>=10); OUT5(J)=255; Q=find(GM<10); OUT5(Q)=0; subplot(3,2,6),imshow(OUT5,map); 2） I = imread('coins.png'); BW1 = edge(I,'roberts'); BW2 = edge(I,'prewitt'); BW3 = edge(I,'sobel'); BW4 = edge(I,'log'); BW5 = edge(I,'canny'); figure
实验三图像分割与边缘检测
数字图像处理实验报告 学生姓名王真颖 学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄 专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日
计算机科学与技术系信息科学与工程学院
目录 实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。 一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。 二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。 三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测 一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法；
实验二 图像分割与边缘检测
实验二图像分割与边缘检测 一．实验目的及要求 1．利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理； 2．掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法； 3．了解边缘检测的算法和用途，比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。 二、实验内容 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1．图像阈值分割 clear all, close all; I = imread('rice.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1 = im2bw(I,T); %选择阈值T=120/255对图像二值化； figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); %采用Otsu方法计算最优阈值T对图像二值化； L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh; （令Ｔ取不同值，重做上述试验，观察试验结果） 以下是程序执行结果： Comand窗口： L = 125 IM2BW Convert image to binary image by thresholding. IM2BW produces binary images from indexed, intensity, or RGB images. To do this, it converts the input image to grayscale format (if it is not already an intensity image), and then converts this grayscale image to binary by thresholding. The output binary image BW has values of 0 (black) for all pixels
实验五图像分割及目标检测
电子科技大学 实 验 报 告 学生姓名： 学号： 指导教师：彭真明 日期： 2014 年 5 月 20 日 一、实验名称：图像分割及目标检测 二、实验目的：
1、了解图像边缘检测及图像区域分割的目的、意义和手段。 2、熟悉各种经典的边缘检测算子、图像分割方法及其基本原理。 3、熟悉各种图像特征表示与描述的方法及基本原理。 4、熟练掌握利用matlab 工具实现各种边缘检测的代码实现。 5、熟练掌握利用matlab 工具实现基本阈值分割的代码实现。 6、通过编程和仿真实验，进一步理解图像边缘检测、图像分割及其在目标检测、目标识别及跟踪测量应用中的重要性。 三、实验原理及步骤： 1、利用Soble算子进行图像的边缘检测 （1）原理与步骤 数字图像的边缘一般利用一阶/二阶差分算子进行检测。常用的差分算子包括：Roberts 算子（交叉对角算子），Prewitt 算子（一阶），Sobel 算子（一阶），Laplacian 算子（二阶），LoG 算子（二阶）及Canny 边缘检测算法等。其中，Soble 算子为常见的一类梯度算子（一阶梯度算子）。 其x, y 方向的梯度算子分别为： 一幅数字图像I（如图1）与Sx 和Sy 分别做卷积运算后（可采用多种方式，如conv2，filter2 及imfilter），可以求得x,y 两个方向的梯度图像Dx,Dy，然后，可以计算得到原图像的梯度幅度，即 或：
（2）进一步执行梯度图像D 的二值化处理（建议采用Otsu 阈值，也可考虑其他阈值分割），检测图像的二值化边缘。 （3）对于与步骤同样的输入图像I，利用matlab 工具的edge(I,’soble’)函数进行处理。试比较处理结果与步骤（2）的得到的结果的差异，并分析存在差异的原因。 （4）画出原图像、原图像的Dx, Dy 图，幅度图（D）及最后的二值化边缘检测结果图。 2、数字图像中目标区域的形心计算 （1）按如下公式计算原图像（图 2）的质心。 （2）对图 2 中的黑色形状目标进行阈值分割，得到二值化的图像； 图2 原始图像（240*240） （3）计算目标形状的面积（以像素表示）； （4）计算图中黑色形状目标的形心位置，并在原图上进行位置标记（可用红色小圆圈）。 其中，M，N 为图像尺寸。x,y 为像素图像平面上的坐标。 （5）画出原图像、原图上叠加质心标记图；分割后的二值化图及分割图上叠加形心标记图。 四、程序框图
matlab静态图像分割与边缘检测与图像压缩与编码
学号14102500892 光电图像处理实验报告 实验三：静态图像分割与边缘检测 作者肖剑洪专业电子科学与技术学院物理与电子学院指导老师王晓明 完成时间2013.12.2
实验三静态图像分割与边缘检测 一、实验目的 1．学习常用的图像分割与边缘检测方法，并通过实验使学生体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响； 2．观察图像分割的结果，产生对所讲述理论知识的直观认识，加深对图像分割与边缘检测相关理论知识的理解。 3．掌握常用图象分割及边缘检测方法的算法设计及编程实现； 4．学会使用MATLAB软件中关于图像分割与边缘检测的函数； 二、实验设备 联想图像处理工作站 三、实验内容及要求 1．自己编写M-function实现图像阈值分割算法，要求该程序能对256级灰度图像进行处理，显示处理前、后图像； 2．自己编写M-function实现利用Sobel算子进行图像边缘检测的算法，并对图像进行检测，显示原图像、处理后的图像。 3．调用Matlab自带的图像处理函数，用不同的算子对图像进行分割、边缘检测，比较结果。 4．结合以上实验内容，使用ICETECK-DM642-IDK-M实验系统进行相应的动态视频图像分割及边缘检测，观察结果。 四、实验原理 1．图像分割 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。图像分割有三种不同的途径：区域法、边界法、边缘法。最常用的是灰度阈值化处理进行的图像分割：
(,)(,)255 (,)f x y T g x y f x y T ?=T)和G2（ 图像分割和图像边缘检测 边缘检测和图像分割的联系：边缘检测是通过图像的梯度变化将图像中梯度变化明显的地方检测出来，针对的是边缘信息。图像分割是将目标分割出来，针对的是目标对象，边缘检测是空间域图像分割的一种方法，属于包含关系 边缘检测后的图像是二值图像，对二值图像可以运用形态学操作来分割目标，所以边缘检测是图像分割的一个前提。但分割不一定非要用边缘检测。 图像分割：概念： 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，所谓小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。 从集合的观点看：它应该是具有如下性质的一种点集，集合R代表整个区域，对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集R1，R2，，RN： 目的： 无论是图像处理、分析、理解与识别，其基础工作一般都建立在图像分割的基础上； 将图像中有意义的特征或者应用所需要的特征信息提取出来； 图像分割的最终结果是将图像分解成一些具有某种特征的单元，称为图像的基元； 相对于整幅图像来说，这种图像基元更容易被快速处理。 图像分割原理图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将图像分割算法分为以下六类：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术、串行区域分割技术、结合特定理论工具的分割技术和特殊图像分割技术。 图像分割的特征：分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而言具有相似性，区域内部是连通的的且没有过多小孔。 区域边界是明确的 目录 摘要 (1) 引言 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 课程设计选题的背景及意义 (3) 1.2 图像边缘检测的发展现状 (4) 第二章边缘检测的基本原理 (5) 2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8) 2.2 基于二阶导的边缘检测 (9) 第三章边缘检测算子 (10) 3.1 Canny算子 (10) 3.2 Roberts梯度算子 (11) 3.3 Prewitt算子 (12) 3.4 Sobel算子 (13) 3.5 Log算子 (14) 第四章MATLAB简介 (15) 4.1 基本功能 (15) 4.2 应用领域 (16) 第五章编程和调试 (17) 5.1 edge函数 (17) 5.2 边缘检测的编程实现 (17) 第六章总结与体会 (20) 参考文献 (21) 摘要 边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效，LOG 算法和Canny 边缘检测器能产生较细的边缘。 边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点，而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度，因而许多方法利用导数来检测边缘。在分析其算法思想和流程的基础上，利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验，分析了各自的性能和算法特点，比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。 关键词：边缘检测；图像处理；MATLAB仿真 引言 边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用，其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能，并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合，并且在实际图像中存在着不同程度的噪声，各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。早在1965 年就有人提出边缘检测算子，边缘检测的传统方法包括Kirsch，Prewitt，Sobel，Roberts，Robins，Mar-Hildreth 边缘检测方法以及Laplacian-Gaussian（LOG）算子方法和Canny 最优算子方法等。 本设计主要讨论其中5种边缘检测算法。在图像处理的过程需要大量的计算工作,我们利用MATLAB各种丰富的工具箱以及其强大的计算功能可以更加方便有效的完成图像边缘的检测。并对这些方法进行比较 文献综述 课题：基于数学形态学的图像边缘检测方法研究 边缘检测是图像分割的核心容，而图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置，对图象的特征测量有重要的影响。图像分割及基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。从而边缘检测在图像工程中占有重要的地位和作用。因此对边缘检测的研究一直是图像技术研究中热点，人们对其的关注和研究也是日益深入。 首先，边缘在边界检测、图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。边缘是边界检测的重要基础，也是外形检测的基础。同时，边缘也广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间,基元与基元之间，是图像分割所依赖的重要特征。其次，边缘检测对于物体的识别也是很重要的。第一，人眼通过追踪未知物体的轮廓而扫视一个未知的物体。第二，如果我们能成功地得到图像的边缘，那么图像分析就会大大简化，图像识别就会容易得多。第三，很多图像并没有具体的物体，对这些图像的理解取决于它们的纹理性质，而提取这些纹理性质与边缘检测有极其密切的关系。 理想的边缘检测是能够正确解决边缘的有无、真假、和定向定位。长期以来，人们一直关心这一问题的研究，除了常用的局 部算子及以后在此基础上发展起来的种种改进方法外，又提出了许多新的技术，其中，比较经典的边缘检测算子有 Roberts cross算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子等，近年来又有学者提出了广义模糊算子，形态学边缘算子等。这些边缘检测的方法各有其特点，但同时也都存在着各自的局限性和不足之处。 本次研究正是在已有的算法基础上初步进行改进特别是形 态学边缘算子，以期找到一个更加简单而又实用的算子，相信能对图像处理中的边缘检测方法研究以及应用有一定的参考价值。 一、课题背景和研究意义： 伴随着计算机技术的高速发展，数字图像处理成为了一门新兴学科，并且在生活中的各个领域得以广泛应用。图像边缘检测技术则是数字图像处理和计算机视觉等领域最重要的技术之一。在实际图像处理中，图像边缘作为图像的一种基本特征，经常被用到较高层次的图像处理中去。边缘检测技术是图像测量、图像分割、图像压缩以及模式识别等图像处理技术的基础，是数字图像处理重要的研究课题之一。 边缘检测是图像理解、分析和识别领域中的一个基础又重要的课题, 边缘是图像中重要的特征之一，是计算机视觉、模式识别等研究领域的重要基础。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较强烈的地方，也即通常所说的信号发生奇异变化的地 实验三图像分割与边缘检测 上课老师:赵欢喜实验指导:吴磊 实验地点:科技楼4楼计算机实验中心时间:2010.12.14 一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法； 4. 掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。 二．实验基本原理 ●图象边缘检测 图像理解是图像处理的一个重要分支，研究为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置 由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此，边界检测包括两个基本内容：首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。边缘检测的方法大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。 导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值比较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。 一阶导数与是最简单的导数算子，它们分别求出了灰度在x和y方向上的变化率，而方向α上的灰度变化率可以用相应公式进行计算;对于数字图像，应该采用差分运算代替求导。 边缘检测实验报告 一、实验目的 通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的，特制定如下的实验。 二、实验原理： 图像处理有两大类目的：1．改善像质（增强、恢复）；2．图像分析：对图像内容作出描述；其一般的图像处理过程如下： 图像分割的算法有： （1）阈值分割原理： (,)(,)(,)E B L f x y T g x y L f x y T ≥?=? （2）边缘检测： 梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y): 梯度矢量定义: 梯度的幅度: 梯度的方向: a) Roberts 算子 b) Sobel 算子 Roberts 算子 [ ] T T y x y f x f G G y x f ?? ????????==?),(122) ()),((),(y x G G y x f mag y x f +=?=?) arctan(),(x y G y x =φ()()()[]()()[] { } 2 122 1,,11,1,,+-++++-=j i f j i f j i f j i f j i g c) Prewitt 算子 d) Kirsch 算子 由K 0~K 7八个方向模板组成，将K0~K7的模板算法分别与图像中的3×3区域乘，选最大一个值，作为中央像素的边缘强度 （3）区域分割 1 区域生长法 算法描述 先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。 2 分裂合并法 实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再合并或分裂这些区域以满足分割的要求,即分裂合并法.一致性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假设阈值为T ,则算法步骤为: ① 对于任一Ri ，如果 ，则将其分裂成互不重叠的四等分； ② 对相邻区域Ri 和Rj ，如果 ，则将二者合并； ③ 如果进一步的分裂或合并都不可能了，则终止算法。 （4）Hough 变换 Hough 变换是一种检测、定位直线和解析曲线的有效方法。它是把二值图变换到Hough 参数空间，在参数空间用极值点的检测来完成目标的检测。下面以直线检测为例，说明 } ,,,m ax {),(10T g g g y x g =∑∑ -=-=++=111 1) ,(),(),(k l i i l y k x f l k K y x g T R V i >)(T R R V j i ≤)( 学号14102500892 光电图像处理实验报告 实验三：静态图像分割与边缘检测 作者肖剑洪专业电子科学与技术学院物理与电子学院指导老师王晓明 完成时间2013.12.2 实验三静态图像分割与边缘检测 一、实验目的 1．学习常用的图像分割与边缘检测方法，并通过实验使学生体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响； 2．观察图像分割的结果，产生对所讲述理论知识的直观认识，加深对图像分割与边缘检测相关理论知识的理解。 3．掌握常用图象分割及边缘检测方法的算法设计及编程实现； 4．学会使用MATLAB软件中关于图像分割与边缘检测的函数； 二、实验设备 联想图像处理工作站 三、实验内容及要求 1．自己编写M-function实现图像阈值分割算法，要求该程序能对256级灰度图像进行处理，显示处理前、后图像； 2．自己编写M-function实现利用Sobel算子进行图像边缘检测的算法，并对图像进行检测，显示原图像、处理后的图像。 3．调用Matlab自带的图像处理函数，用不同的算子对图像进行分割、边缘检测，比较结果。 4．结合以上实验内容，使用ICETECK-DM642-IDK-M实验系统进行相应的动态视频图像分割及边缘检测，观察结果。 四、实验原理 1．图像分割 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程， 小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。图像分割有三种不同的途径：区域法、边界法、边缘法。最常用的是灰度阈值化处理进行的图像分割： (,)(,)255 (,)f x y T g x y f x y T ?=T)和G2（ 边缘分割 主要内容： 讲解图像锐化的含义及用途，通过分析图像细节特征，讲解图像锐化的方法，主要是常见的边缘算子：梯度算子、Robert算子、Sobel算子、Prewitte算子、拉普拉斯算子、Log算子、高通滤波的原理及实现。 重点： 1.理解锐化和边缘检测的含义； 2.掌握各种算子的特点 3.能够对灰度图像采用各种微分算子进行锐化或边缘检测 难点： 各算子的原理的理解及仿真实现 1.图像细节的基本特征 边缘对应于图像中灰度发生变化的部分，在图像中，常见的边缘主要有以下几种情况：灰度突变、灰度渐变、细线型和点结构，如下图所示，图像中包含了常见的边缘情形。 在图中取一条扫描线，绘制该直线上像素点的灰度曲线、该曲线的一阶微分曲线和二阶微分曲线，从分析这些曲线，得出以下结论： （1）灰度变化部分呈阶跃形：对应于一阶微分极大值、二阶微分过零点； （2）灰度变化呈细线形：对应于一阶微分的过0点，二阶微分的极小值点； （3）灰度渐变性：一般没有精确边界点。 因此，图像锐化和边缘检测可以通过检测图像信号的微分进行。 2.一阶微分算子 均值产生钝化的效果，微分产生锐化的效果。 在图像处理中应用微分最常用的方法是计算梯度。 （1）梯度法 1）原理与公式 对于图像函数f(x,y)，它在(x,y)处的梯度为 用矢量的幅度代替它： 离散的数字矩阵，用差分来代替微分： 生成梯度图像： 2）示例 运算： 示例： （2）单方向的一阶锐化算法 1）原理与模板 单方向的一阶梯度算法是指给出某个特定方向上的边缘信息。 因为图像为水平、垂直两个方向组成，所以，所谓的单方向梯度算法实际上是包括水平方向与垂直方向上的锐化。 水平方向的微分算子:, 数字图像处理实验报告 学生王真颖 学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄 专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日 计算机科学与技术系 信息科学与工程学院 目录 实验一 (1) 一、实验目的 (1) 二、实验基本原理 (1) 三、实验容与要求 (1) 四、实验结果与分析 (1) 实验总结 (2) 参考资料 (3) 实验一图像分割与边缘检测 一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法； 4. 掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。 二．实验基本原理 ●图象边缘检测 图像理解是图像处理的一个重要分支，研究为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的部特征或属性是一致的，而不同的区域部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置 由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此，边界检测包括两个基本容：首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。边缘检测的方法大多数是基于方向导数掩模求卷积 基于边缘检测的分割方法 摘要：边缘检测是数字图像处理中的一项重要内容。本文对图像边缘检测的几种经典算法（Robets算子、Sobel算子、Log算子、Canny算子）进行了分析和比较，并用MATLAB实现这几个算法。最后通过实例图像对不同边缘检测算法的效果进行比较。 数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测。目前基于边缘检测的分割方法已经在医学工程应用中占有十分重要的地位。 关键字：边缘检测、Roberts算子、Log算子、Canny算子 1、引言 医学图像三维重建是通过计算机图形学、数字图像处理技术、计算机可视化以及人机交互等技术，把二维的医学图像序列转换为三维图像在屏幕上显示出来，并根据需要为用户提供交互处理手段的理论、方法和技术。图像分割是进行图像三维重建的必要准备，图像分割效果的优劣直接影响三维重建在医学领域的应用[1]。医学图像分割和三维重建将数字图像处理技术和计算机图形学应用在了在生物医学工程中，该应用涉及到计算机图形学、图像处理技术、生物医学工程等多种技术，该领域的研究多学科交叉的，在医学诊断、手术规划及医学教学等方面有很高的应用价值，是近年来的计算机应用技术的一个研究热点。 医学图像分割与三维重建是两个不可分割的领域。图像分割是图像处理中的一个经典难题，也是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术[2]。目前、广大研究者在图像分割领域里已提出了上百种分割方法，每种分割方法只局限特定的分割对象，至今没有一种通用的方法。目前主要应用较多的图像分割方法有两种：基于图像区域的方法和基于边缘检测的分割方法。而边缘检测一直是图像处理中的热点和难点，早期的经典的边缘检测基本算法有很多，如Sobel 算子、梯度算子、Marr 算子、Robert 算子、Prewitt 算子、拉普拉斯算子、高斯偏导滤波器以及Canny 边缘检测器等。 2、图像分割 如果要对人体内部正常或病变的单个组织或器官进行三维重建和定量分析，首先需要对该组织或器官进行分割，医学图像分割是医学图像临床应用的瓶颈，准确的分割的可以辅助医生更容易的判断疾病的真实情况，对病灶的量化分析并做出正确的疾病诊断至关重要[3]。 图像分割的目的是指将图像中具有某些相同的特殊含义的不同区域进行区别或提取出来，不同含义区域是互不相交的，相同含义的区域都满足特定的一致性。根据对处理图像的分析，图像分割需要对图像矩阵中所关心的目标进行定位。通过从复杂的景象中分割出感兴趣的目标物体，才能更方便地对图像包含的有意义信息进行定量分析并可以对图像内容进行识别，方便对图像进行理解[4]。图像灰度、颜 几种常用边缘检测算法的比较摘要:边缘是图像最基本的特征，边缘检测是图像分析与识别的重要环节。基于微分算子的边缘检测是目前较为常用的边缘检测方法。通过对Roberts，Sobel，Prewitt，Canny 和Log 及一种改进Sobel等几个微分算子的算法分析以及MATLAB 仿真实验对比，结果表明，Roberts，Sobel 和Prewitt 算子的算法简单，但检测精度不高，Canny 和Log 算子的算法复杂，但检测精度较高，基于Sobel的改进方法具有较好的可调性，可针对不同的图像得到较好的效果，但是边缘较粗糙。在应用中应根据实际情况选择不同的算子。 0 引言 边缘检测是图像分析与识别的第一步，边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用，图像的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的，边缘检测的效果会直接影响图像的分割和识别性能。边缘检测法的种类很多，如微分算子法、样板匹配法、小波检测法、神经网络法等等，每一类检测法又有不同的具体方法。目前，微分算子法中有Roberts，Sobel，Prewitt，Canny，Laplacian，Log 以及二阶方向导数等算子检测法，本文仅将讨论微分算子法中的几个常用算子法及一个改进Sobel算法。 1 边缘检测 在图像中，边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它 主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域( 包括不同色彩) 之间。边缘表明一个特征区域的终结和另一特征区域的开始。边缘所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部特征或属性是不同的。边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特征上的差异来实现检测，这些差异包括灰度、颜色或纹理特征，边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。边缘的类型很多，常见的有以下三种: 第一种是阶梯形边缘，其灰度从低跳跃到高; 第二种是屋顶形边缘，其灰度从低逐渐到高然后慢慢减小; 第三种是线性边缘，其灰度呈脉冲跳跃变化。如图1 所示。 (a) 阶梯形边缘(b) 屋顶形边缘 (b) 线性边缘 图像中的边缘是由许多边缘元组成，边缘元可以看作是一个短的直线段，每一个边缘元都由一个位置和一个角度确定。边缘元对应着图像上灰度曲面N 阶导数的不连续性。如果灰度曲面在一个点的N 阶导数是一个Delta 函数，那么就定义灰度曲面在这个点是N 阶不连续，则线性边缘是0 阶不 《数字图像处理》实验报告 实验几： 3 一、实验目的： 1.掌握边缘检测的Matlab实现方法 2.了解用四叉数分解函数进行区域分割的方法 3.了解Matlab区域操作函数的使用方法 4.了解图像分析和理解的基本方法 二、实验环境：MATLAB 三、实验内容： 1. 边缘检测 使用edge函数对图像‘rice.tif’进行边缘检测。 I=imread('rice.tif'); imshow(I) bw1=edge(I,'roberts'); bw2=edge(I,'sobel'); bw3=edge(I,'prewitt'); bw4=edge(I,'canny'); bw5=edge(I,'log'); figure,imshow(bw1) figure,imshow(bw2) figure,imshow(bw3) figure,imshow(bw4) figure,imshow(bw5) 图像分割和图像边缘检测
基于Matlab的图像边缘检测算法的实现及应用
基于数学形态学的图像边缘检测方法研究文献综述
实验三 图像分割与边缘检测
详细的图像分割之边缘检测实验报告
matlab静态图像分割及边缘检测与图像压缩及编码
(整理)图像边缘分割
实验三 图像分割与边缘检测
基于边缘检测的分割方法
几种常用边缘检测算法的比较
实验三：图像分割