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图像边缘检测

时间:2019-05-31 21:15:29      阅读:155      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:tla   论坛   敏感度   图像分割   cti   忽略   direct   mil   影响   

一、实验目的:熟悉边缘检测的基本方法

二、实验内容:chairgray.jpg图像为例,分别采用sobelprewittroberts

log对该图像及其加上噪声后的图像进行边缘检测。用到的matlab函数为edge,imnoise

 1 a=imread(D:/picture/ZiXia.jpg);
 2 a=rgb2gray(a);
 3 figure(name,图像分割);
 4 subplot(2,5,1)
 5 imshow(a);
 6 bw1=edge(a,sobel);
 7 bw2=edge(a,prewitt);
 8 bw3=edge(a,roberts);
 9 bw4=edge(a,log);
10 subplot(2,5,2),imshow(bw1);
11 xlabel(sobel);
12 subplot(2,5,3),imshow(bw2);
13 xlabel(prewitt);
14 subplot(2,5,4),imshow(bw3);
15 xlabel(roberts);
16 subplot(2,5,5),imshow(bw4);
17 xlabel(log);
18 a=imnoise(a,gaussian,0.02);
19 subplot(2,5,6)
20 imshow(a);
21 bw1=edge(a,sobel);
22 bw2=edge(a,prewitt);
23 bw3=edge(a,roberts);
24 bw4=edge(a,log);
25 subplot(2,5,7),imshow(bw1);
26 xlabel(sobel);
27 subplot(2,5,8),imshow(bw2);
28 xlabel(prewitt);
29 subplot(2,5,9),imshow(bw3);
30 xlabel(roberts);
31 subplot(2,5,10),imshow(bw4);
32 xlabel(log);

 

 技术图片

可以得知噪声对边缘检测的结果会产生一定的影响

edge函数介绍

BW = edge(I)
采用灰度或一个二值化图像I作为它的输入,并返回一个与I相同大小的二值化图像BW,在函数检测到边缘的地方为1,其他地方为0。

BW = edge(I,sobel) 自动选择阈值用Sobel算子进行边缘检测。

BW = edge(I,sobel,thresh) 根据所指定的敏感度阈值thresh,用Sobel算子进行边缘检测,它忽略了所有小于阈值的边缘。当thresh为空时,自动选择阈值。

BW = edge(I,sobel,thresh,direction) 根据所指定的敏感度阈值thresh,在所指定的方向direction上,用Sobel 算子进行边缘检测。Direction可取的字符串值为horizontal(水平方向)、vertical(垂直方向)或both(两个方向)。

[BW,thresh] = edge(I,sobel,...) 返回阈值

BW = edge(I,prewitt) 自动选择阈值用prewitt算子进行边缘检测。

BW = edge(I,prewitt,thresh) 根据所指定的敏感度阈值thresh,用prewitt算子进行边缘检测,它忽略了所有小于阈值的边缘。当thresh为空时,自动选择阈值。

BW = edge(I,prewitt,thresh,direction) 根据所指定的敏感度阈值thresh,在所指定的方向direction上,用prewitt算子进行边缘检测。Direction可取的字符串值为horizontal(水平方向)、vertical(垂直方向)或both(两个方向)默认方向为both。

[BW,thresh] = edge(I,prewitt,...) 返回阈值

BW = edge(I,roberts) 自动选择阈值用roberts算子进行边缘检测。

BW = edge(I,roberts,thresh) 根据所指定的敏感度阈值thresh,用Roberts算子进行边缘检测,它忽略了所有小于阈值的边缘。当thresh为空时,自动选择阈值。 Matlab中文论坛

[BW,thresh] = edge(I,roberts,...) 返回阈值

BW = edge(I,log) 自动选择阈值用LOG算子进行边缘检测。

 

图像边缘检测

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原文地址:https://www.cnblogs.com/henuliulei/p/10957227.html

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