数字图像处理上机实验三Word文档下载推荐.docx
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图1
图2梯度角图
2、计算图像边缘检测，用滤波器方式实现各种算子。
（1）Roberts算子
clear;
\Users\admin\Desktop\mao.jpg'
[m,n]=size（B）;
nB=B;
robertsnum=0;
%经roberts算子计算得到的每一个像素的值
robertsthreshold=0.6;
%设定阈值
forj=1:
m-1;
%进行边界提取
fork=1:
n-1
robertsnum=abs（B（j,k）-B（j+1,k+1））+abs（B（j+1,k）-B（j,k+1））;
if（robertsnum>
robertsthreshold）
nB（j,k）=255;
else
nB（j,k）=0;
end
end
subplot（1,2,1）;
imshow（B）;
title（'
原图'
subplot（1,2,2）;
imshow（nB,[]）;
Robert算子处理后的图像'
图3
（2）Sobel算子
f=double（B）;
u=double（B）;
usobel=B;
fori=2:
m-1%sobel边缘检测
forj=2:
n-1;
gx=（u（i+1,j-1）+2*u（i+1,j）+f（i+1,j+1）-（u（i-1,j-1）+2*u（i-1,j）+f（i-1,j+1）））;
gy=（u（i-1,j+1）+2*u（i,j+1）+f（i+1,j+1）-（u（i-1,j-1）+2*u（i,j-1）+f（i+1,j-1）））;
usobel（i,j）=sqrt（gx^2+gy^2）;
imshow（im2uint8（usobel））;
Sobel边缘检测后的图像'
图4
（3）Prewitt算子
prewittnum=0;
%经prewitt算子计算得到的每一个像素的值
prewittthreshold=0.6;
forj=2:
fork=2:
prewittnum=abs（B（j-1,k+1）-B（j+1,k+1））+B（j-1,k）-B（j+1,k）+B（j-1,k-1）-B（j+1,k-1）+abs（B（j-1,k+1）+B（j,k+1）+B（j+1,k+1）-B（j-1,k-1）-B（j,k-1）-B（j+1,k-1））;
if（prewittnum>
prewittthreshold）
Prewitt算子处理后的图像'
图5
（4）Laplace边缘检测
functionflapEdge=LaplaceEdge（pic,Moldtype,thresh）
[m,n]=size（pic）;
flapEdge=zeros（m,n）;
%四邻域拉普拉斯边缘检测算子
if4==Moldtype
fori=2:
m-1
temp=-4*pic（i,j）+pic（i-1,j）+pic（i+1,j）+pic（i,j-1）+pic（i,j+1）;
iftemp>
thresh
flapEdge（i,j）=255;
flapEdge（i,j）=0;
%八邻域拉普拉斯边缘检测算子
if8==Moldtype
temp=-8*pic（i,j）+pic（i-1,j）+pic（i+1,j）+pic（i,j-1）+pic（i,j+1）+pic（i-1,j-1）+pic（i+1,j+1）+pic（i+1,j-1）+pic（i-1,j+1）;
主函数：
t=60;
Lapmodtype=8;
%设置模板方式
flapEdge=LaplaceEdge（C,Lapmodtype,t）;
fgrayLapedge=uint8（flapEdge）;
figure（）
imshow（fgrayLapedge）,title（'
laplace边缘检测图像'
图6
（4）Kirsch算子
clear
clc
closeall
figure
（1）
imshow（B,[]）
原始图象'
）
%对图象进行均值滤波
bw2=filter2（fspecial（'
average'
3）,B）;
%对图象进行高斯滤波
bw3=filter2（fspecial（'
gaussian'
）,bw2）;
%利用小波变换对图象进行降噪处理
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp（'
den'
'
wv'
bw3）;
%获得除噪的缺省参数
bw4=wdencmp（'
gbl'
bw3,'
sym4'
2,thr,sorh,keepapp）;
%图象进行降噪处理
%---------------------------------------------------------------------
%提取图象边缘
t=3000;
%设定阈值
bw5=double（bw4）;
[m,n]=size（bw5）;
g=zeros（m,n）;
d=zeros（1,8）;
%利用Kirsch算子进行边缘提取
m-1
n-1
d
（1）=（5*bw5（i-1,j-1）+5*bw5（i-1,j）+5*bw5（i-1,j+1）-3*bw5（i,j-1）-3*bw5（i,j+1）-3*bw5（i+1,j-1）-3*bw5（i+1,j）-3*bw5（i+1,j+1））^2;
d
（2）=（（-3）*bw5（i-1,j-1）+5*bw5（i-1,j）+5*bw5（i-1,j+1）-3*bw5（i,j-1）+5*bw5（i,j+1）-3*bw5（i+1,j-1）-3*bw5（i+1,j）-3*bw5（i+1,j+1））^2;
d（3）=（（-3）*bw5（i-1,j-1）-3*bw5（i-1,j）+5*bw5（i-1,j+1）-3*bw5（i,j-1）+5*bw5（i,j+1）-3*bw5（i+1,j-1）-3*bw5（i+1,j）+5*bw5（i+1,j+1））^2;
d（4）=（（-3）*bw5（i-1,j-1）-3*bw5（i-1,j）-3*bw5（i-1,j+1）-3*bw5（i,j-1）+5*bw5（i,j+1）-3*bw5（i+1,j-1）+5*bw5（i+1,j）+5*bw5（i+1,j+1））^2;
d（5）=（（-3）*bw5（i-1,j-1）-3*bw5（i-1,j）-3*bw5（i-1,j+1）-3*bw5（i,j-1）-3*bw5（i,j+1）+5*bw5（i+1,j-1）+5*bw5（i+1,j）+5*bw5（i+1,j+1））^2;
d（6）=（（-3）*bw5（i-1,j-1）-3*bw5（i-1,j）-3*bw5（i-1,j+1）+5*bw5（i,j-1）-3*bw5（i,j+1）+5*bw5（i+1,j-1）+5*bw5（i+1,j）-3*bw5（i+1,j+1））^2;
d（7）=（5*bw5（i-1,j-1）-3*bw5（i-1,j）-3*bw5（i-1,j+1）+5*bw5（i,j-1）-3*bw5（i,j+1）+5*bw5（i+1,j-1）-3*bw5（i+1,j）-3*bw5（i+1,j+1））^2;
d（8）=（5*bw5（i-1,j-1）+5*bw5（i-1,j）-3*bw5（i-1,j+1）+5*bw5（i,j-1）-3*bw5（i,j+1）-3*bw5（i+1,j-1）-3*bw5（i+1,j）-3*bw5（i+1,j+1））^2;
g（i,j）=max（d）;
end
end
%显示边缘提取后的图象
fori=1:
m
forj=1:
n
ifg（i,j）>
t
bw5（i,j）=255;
else
bw5（i,j）=0;
figure
（2）
imshow（bw5,[]）
title（'
Kirsch'
图7
（5）LoG和canny算子
bw1=edge（B,'
log'
0.01）;
bw3=edge（B,'
canny'
0.1）;
figure;
imshow（bw1,[]）;
loG边缘检测'
imshow（bw3,[]）;
canny边缘检测'
图8
3、大津法实现图像分割
\Users\admin\Desktop\cat.jpg'
T=graythresh（B）;
%求阈值
BW=im2bw（B,T）;
%二值化
imshow（BW,[]）
图9
（注：
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