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  • 基于matlab实现的图像边缘检测,将彩色图像转换为灰度图像进行计算,含代码,运算结果。
  • MATLAB图像边缘检测

    2019-05-07 14:15:33
    基于matlab图像边缘提取,提取算子:中心像素与其八领域像素差平方和的算术平方根,根据阈值选择出合适的中心像素点即为边缘点。阈值:所有中心像素与其八领域像素差平方和的算术平方根的最大值的算术平方根。
  • 这是华中科技大学数字图像处理课程的作业,涉及图像边缘检测、手动实现sobel算子和prewitt算子,梯度图像的生成,街区距离的计算
  • matlab图像边缘检测分析

    万次阅读 2019-10-18 14:15:22
    更多MATLAB图像处理视频请点击  http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003594013      所谓边缘是指其周围像素灰度有变化的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与...

    更多MATLAB图像处理视频请点击  http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003594013     

    所谓边缘是指其周围像素灰度有变化的那些像素的集合。边缘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。物体的边缘是由灰度不连续所反映的。基于边缘的分割代表了一大类基于图像边缘信息的方法,常用于图像分割。

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    1.边缘检测的基本原理及常用边缘检测算子

    边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映,因此我们可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析,并对各自的性能特点做出了比较和评价。


    人们以这些理论为依据,提出了许多算法,其中比较常用的边缘检测方法有差分边缘检测、Roberts 边缘检测算子、Sobel 边缘检测算子、Prewitt 边缘检测算子、Robinson 边缘检测算子、Laplace 边缘检测算子、Canny 算子和 LOG 算子等等。

    (1)差分边缘检测方法

             利用像素灰度的一阶导数算子在灰度迅速变化处得到高值来进行奇异点的检测。它在某一点的值就代表该点的“边缘强度”,可以通过对这些值设置阈值来进一步得到边缘图像。然而,用差分检测边缘必须使差分的方向与边缘方向垂直,这就需要对图像的不同方向都进行差分运算,增加了实际运算的繁琐性。

     一般为垂直边缘、水平边缘、对角线边缘检测,如下所示:

     


    差分边缘检测方法是最原始、最基本的方法。根据灰度迅速变化处一阶导数达到最大(阶跃边缘情况)原理,要求差分方向与边缘方向垂直,利用导数算子检测边缘。这种算子具有方向性,运算繁琐,目前很少采用。


    (2)Roberts 边缘检测算子

         Roberts 边缘检测算子根据任意一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差,即:

       

            适当选取门限 TH,并作如下判断:如果 R(i, j)>TH,则(i, j)为阶跃状边缘点,{R(i, j)}为边缘图像。
           Roberts 算子采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。检测水平和垂直边缘的效果好于斜向边缘,定位精度高,但对噪声敏感。

    (3)Sobel 边缘检测算子

         数字图像{f (i, j)}的每个像素,考察它上下左右邻点灰度的加权差,与之接近的邻点的权大。据此,定义 Sobel 算子如下:

     

               适当选取门限 TH,并作如下判断:如果 R(i, j)>TH,则(i, j)为阶跃状边缘点,{R(i, j)}为边缘图像。
              Sobel 算子很容易在空间上实现,Sobel 边缘检测器不但产生较好的边缘检测效果,而且受噪声的影响也比较小。当使用大的邻域时,抗噪性能会更好,但这样会增加计算量,并且得出的边缘也会相应变粗。
               Sobel 算子利用像素点上下、左右邻点的灰度加权算法,根据在边缘点处达到极值这一现象进行边缘的检测。Sobel 算子对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息,但它同时也会检测出许多伪边缘,边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时,它是一种较为常用的边缘检测方法。


    (4)Prewitt 边缘检测算子

             Prewitt 边缘检测算子是一种边缘样板算子。这些算子样板由理想的边缘子图像构成。依次用边缘样板去检测图像,与被检测区域最为相似的样板给出最大值。用这个最大值作为算子的输出值 P(i, j),这样可将边缘像素检测出来。

         定义 Prewitt 边缘检测算子模板如下:

       

    8个算子样板所对应的边缘方向如图 所示。适当选取门限 TH,并作如下判断:如果 P(i,j)>TH,则(i,j)为阶跃状边缘点,{P(i,j)}为边缘图像。



    (5)Robinson 边缘检测算子

         Robinson 边缘检测算子也是一种边缘样板算子,其算法和 Prewitt 边缘检测算子相似,只是 8 个样板不同,如图所示。


    (6)Laplace 边缘检测算子

         Laplace 边缘检测算子是一种二阶微分算子,对于数字图像{ f (i,j)},它在图像中的位置(i,j)的 Laplace 定义如下:

                 Laplace 边缘检测算子是无方向性的算子,它比前面所述的多个方向导数算子的计算量要小,因为只用一个模板,且不必综合各模板的值。计算数字图像的 Laplace 值也是借助各种模板卷积实现的。实现 Laplace 运算的几种模板可见下图。在数字图像中,可用差分来近似微分运算,若选用图 7-4 中的第一个检测模板,则 f (i,j)的 Laplace 算子为:

    几种常用的实现 Laplace 运算的检测模板如图所示。


             由于 Laplace 算子是一种二阶导数算子,对图像中的噪声相当敏感。另外它常产生双像素宽的边缘,且也不能提供边缘方向的信息。由于以上原因,Laplace 算子很少直接用于检测边缘,而主要用于已知边缘像素后确定该像素是在图像的暗区或明区一边。



    2.各种边缘检测算子的 MATLAB 实现及效果比较

    在 MATLAB 中可以由 edge 函数实现各算子对边缘的检测,以 Roberts 算子为例,其语法格式如下:

         BW=edge(I,’roberts’)
         BW=edge(I,‘roberts’,thresh)
         [BW,thresh]=edge(I,‘roberts’,⋯)
         BW=edge(I,‘roberts’)自动选择阈值用 Robert 算子进行边缘检测。
         BW=edge(I,‘roberts’,thresh)根据所指定的敏感阈值 thresh 用 Robert 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,thresh]=edge(I,‘roberts’,⋯)返回阈值。

         edge 函数对灰度图像 I 进行边缘检测,返回与 I 同样大的二值图像 BW,其中 1 表示边缘,0 表示非边缘。I 是 unit8 型、unit16 型,或者是 double 型,BW 是 unit8 型。

         其余 Sobel 算子、Prewitt 算子、LOG 算子、Canny 算子的实现仅需将‘roberts’用‘sobel’、‘prewitt’、‘log’、‘canny’代替即可。

    例:具体实现这几个算子的一个例程

    I=imread('cameraman.tif');
    BW1 = edge(I,'sobel'); %应用 Sobel 算子进行滤波
    BW2 = edge(I,'roberts'); %应用 Roberts 算子进行滤波
    BW3 = edge(I,'prewitt'); %应用 Prewitt 算子进行滤波
    BW4 = edge(I,'log'); %应用 LOG 算子进行滤波
    BW5 = edge(I,'canny'); %应用 Canny 算子进行滤波
    subplot(2,3,1),imshow(I),title('原图');
    >> subplot(2,3,2),imshow(BW1),title('Sobel算子边缘检测');
    >> subplot(2,3,3),imshow(BW2),title('Roberts算子');
    >> subplot(2,3,4),imshow(BW3),title('Priwitt算子');
    >> subplot(2,3,5),imshow(BW4),title('LOG算子');
    >> subplot(2,3,6),imshow(BW5),title('Canny算子');


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  • matlab 图像边缘检测代码 用于图像处理
  • Matlab多种图像边缘检测与分割处理-多种图像边缘检测与分割处理.rar 是一些边缘检测算子,用这些算子实现图像边缘检测的程序
  • 内容简介:毕业设计 基于MATLAB图像边缘检测方法的研究,共45页,13471字。摘 要随着计算机视觉、机器视觉等相关领域的发展,图像处理发展的非常迅速,边缘检测作为图像处理的一个重要问题一直备受人们关注。图像的...

    内容简介:

    毕业设计 基于MATLAB图像边缘检测方法的研究,共45页,13471字。

    摘 要

    随着计算机视觉、机器视觉等相关领域的发展,图像处理发展的非常迅速,边缘检测作为图像处理的一个重要问题一直备受人们关注。

    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,图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测,目前它已成为机器 视觉研究领域最活跃的课题之一,在工程应用中占有十分重要的地位。

    图像的边缘检测,应用MATLAB或C++进行处理分析,选用此作为计算机通信专业的设计题目,使毕业生在理解掌握C、VB等一些语言的基础上,运用MATLAB或C++语言,处理设计中所使用的微分算子和算法,培养了学生的自学及运用知识解决问题的能力,并适应市场人才的需求,为其在今后的工作学习不断进步打下良好的基础。

    要求学会并理解一些像素级、亚像素级的微分算子和算法如:微分子算法、拉普拉斯高斯算法、canny算法等,基于矩保持的亚像素边缘检测、利用一阶微分期望的亚像素边缘检测、利用切线信息的亚像素边缘检测、空间矩亚像素细分算法等,对其中某些算子和算法(既包括一维的也包括二维的)会使用计算机软件语言MATLAB或C++实现处理。并将像素级与亚像素级的结果进行比较。

    关键词:边缘检测 canny算法 高斯算法 微分子算法 matlab

    目录

    1 引言………………………………………………………………………………1

    2 MATLAB 概述……………………………………………………………..…….2

    2.1 MATLAB简介…………………………………………………...……..….2

    2.2 MATLAB的启动和退出………………………………………….……….3

    3 MATLAB的界面环境…………………………………………………….………4

    3.1 MATLAB的界面环境…………………………………………….……….4

    3.1.1 Command Window窗口………………………………..……..4

    3.1.2 Workspace窗口…………………………………………..…….6

    3.1.3 Command History窗口………………………………..……..7

    3.1.4 Current Directory窗口……………………………….……7

    3.2 M文件的编辑调试环境…………………………………………………...8

    3.2.1 File菜单……………………………………………………….…..9

    3.2.2 Edit菜单……………………………………………..…………..10

    4 MATLAB函数及GUI简介……………………………………………………..12

    4.1 MATLAB中常用函数介绍…………………………………….….……12

    4.1.1 读写图像文件………………………………………………..……12

    4.1.2 图像文件的显示…………………………………………..………12

    4.2 图形用户界面简介………………………………………………...……13

    4.2.1 控件对象简介…………………….……………………………….13

    4.2.2 菜单对象及属性…………..………………………………..…….14

    4.3 图像的边缘检测……………………………………………………….16

    4.3.1 微分子算法………………………………………………...…….17

    4.3.2 拉普拉斯高斯算法………………………………………………19

    4.3.3 Canny算法……………………………………………………….21

    5 图像处理及用户界面(GUI)设计………………………………………..………24

    5.1 创建菜单对象………………………………………………..………….24

    5.2 原图像的产生…………………………………………………..……….25

    6 结论……………………………………………………………………………..31

    谢辞……………………………………………………………………….………….32

    参考文献……………………………………………………………………………..33

    附录1………………………………………………...………………………………34

    附录2………………………………………………………………...………………36

    外文资料…………………………………………………………………….…..…..39

    外文资料翻译……………………………………………………………………….41

    相关说明:

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  • 数字图像处理中的拉普拉斯边缘检测算法,先计算图像直方图,灰度值分割阈值,并计算各阈值下的前景和背景概率密度函数,再进行像素的累计熵
  • 程序中包括Caany Robert 拉普拉斯算子 各向异性算子的边缘检测程序 方便好用
  • 基于MATLAB GUI的图像边缘检测界面
  • Matlab彩色图像边缘检测-color_edge.m 彩色图像边缘检测程序color_edge.m:来源于:《数字图像处理及MATLAB实现》P197-198  canny_edgecolor.m:来源于网络资源 希望对彩色图像处理的同人有所帮助。
  • 本资源内包含几种常见的边缘检测算法的MATLAB代码,下载直接可用。边缘检测算法包括prewitt,sobel,roberts等。
  • matlab图像边缘检测的简单方法

    千次阅读 2018-03-04 11:47:50
    介绍两种最简单实用的方法,方法如下:一、简介(1)Roberts 算子 基于 Roberts算子的边缘检测法是通过局部差分算法对图像进行运算处理,进而得到图像边界点的检测方法,其边界点的检测公式如下:这个公式的意思是...

    介绍两种最简单实用的方法,方法如下:

    一、简介

    (1)Roberts 算子

       基于 Roberts算子的边缘检测法是通过局部差分算法对图像进行运算处理,进而得到图像边界点的检测方法,其边界点的检测公式如下:


    这个公式的意思是,当边缘不存在的时候,图形中边缘内部会全部变为0,只有边缘才会变成1,最终我们得到的图像就是边缘图像。


    (2) Sobel 算子 

         基于 Sobel 算子的边缘检测法由包含水平边缘和垂直边缘信息的卷积核组成,其中水平边缘信息的卷积核对该检测法的影响较大。该方法的主要原理是通过卷积算法得到水平边缘和垂直边缘的最大值,将该值作为 Sobel 算子输出,进而实现对图像的边缘检测并提取。

     二、matlab仿真

    #读入图象:
    a=imread(2.jpg);
    subplot(3,1,1);
    imshow(a);
    #采用Roberts算子
    b=edge(rgb2gray(a));
    subplot(3,1,2);
    imshow(b);
    #Sobel算子:
    c=edge(rgb2gray(a)); 

    subplot(3,1,2);

    imshow(c);

    效果图如下,可见,边缘被很好的检测了出来




    展开全文
  • Matlab彩色图像边缘检测-canny_edgecolor.m 彩色图像边缘检测程序color_edge.m:来源于:《数字图像处理及MATLAB实现》P197-198  canny_edgecolor.m:来源于网络资源 希望对彩色图像处理的同人有所帮助。
  • 2.学会利用MATLAB程序进行边缘检测二、内容 利用sobel、prewitt、canny边缘检测算子对图像进行边缘检测,并比较处理结果三、原理边缘即图像中灰度发生急剧变化的区域边界。边缘检测的实质是采用某种算法来提取图像...

    数字图像的边缘检测

    1. 目的

    1.掌握图像边缘检测方法;

    2.学会利用MATLAB程序进行边缘检测

    二、内容

    利用sobel、prewitt、canny边缘检测算子对图像进行边缘检测,并比较处理结果

    三、原理

    边缘即图像中灰度发生急剧变化的区域边界。边缘检测的实质是采用某种算法来提取图像中对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反应,因此可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。常采用差分、梯度、拉普拉斯算子及各种高通滤波处理方法对图像边缘进行检测。检测的方法有:梯度算子、拉普拉斯算子、方向算子、Canny算子等。

    Sobel 算子主要用作边缘检测。在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量

    Prewitt 算子采用以下算子分别计算一阶 x 方向和 y 方向的图像差分。在一个较大区域中,用两点的偏导数值来求梯度幅度值,受噪声干扰很大。若对两个点的各自一定领域内的灰度值求和,并根据两个灰度值和的差来计算x,y的偏导数,则会在很大程度上降低噪声干扰。

    Canny 算子使用了变分法,这是一种寻找满足特定功能函数的方法。最优检测使用四个指数函数项的和表示,但是它非常近似于高斯函数的一阶导数。Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法.

    四、设备和仪器

    1.计算机

    2.matlab开发平台

    五、关键代码及注释

    I=imread('coins.png'); %读取原始图像

    subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图');

    BW1=edge(I,'sobel'); %sobel边界探测器

    BW2=edge(I,'prewitt'); %prewitt边界探测器

    BW3=edge(I,'canny'); %canny边界探测器

    subplot(2,2,2),imshow(BW1);title('sobel边缘探测器');

    subplot(2,2,3),imshow(BW2);title('prewitt边缘探测器');

    subplot(2,2,4),imshow(BW3);title('canny边缘探测器');

    六、实验结果

    v2-c5759ab0abef22ab73ce3aa405311ac1_b.jpg

    有实验结果可以看出,对此图用sobel和prewitt算子进行边缘检测效果最好,因为sobel和prewitt算子有一定的噪声抑制能力,在检测阶跃边缘时得到的边缘宽度至少为二像素。

    展开全文
  • 图像边缘检测图像边缘检测图像边缘检测图像边缘检测图像边缘检测图像边缘检测
  • 基于matlab的五种图像处理边缘检测算子
  • 潇湘摩羯的分享分享1、用Prewitt算子检测图像边缘I = imread('bacteria.BMP');BW1 = edge(I,'prewitt',0.04); % 0.04为梯度阈值figure(1);imshow(I);figure(2);imshow(BW1);2、用不同σ值的LoG算子检测图像边缘I...
  • 边缘检测图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括(i)深度上的不连续、(ii)表面方向不连续、(iii...
  • 采用五种边缘检测算子对数字图像开展了检测,并进行了比较与分析 . 探究了阈值对图像边缘效果的影响 . 分析了不同算法在边缘的完整性、连续性、对噪声的敏感性等方面表现出的不一样的特性 .
  • 基于蚁群聚类算法的图像边缘检测,好用!!!!
  • matlab边缘检测函数

    2018-07-16 00:23:44
    利用梯度和差商编写的matlab函数,可以检测边界。是一个自定义的函数模块。
  • 基于Matlab图像边缘检测算法效果对比.pdf
  • 基于MATLAB图像边缘检测方法的研究.pdf
  • matlab 图像边缘检测 Marr算子 (源代码)
  • 数字图像边缘检测的几种方法的matlab程序代码。包括几种经典算法,还有水线阈值法水线阈值法,形态学梯度检测二值图像
  • matlab实现灰度图像边缘检测,本代码采用roberts算子,其他算子代码方法类似!
  • 本科毕业设计(论文)检测算法研究学 院:信息工程学院 专 业:自动化 学 号: 学生姓名: 指导教师:二○一 年 五月 二十三日题 目:基于matlab图像边缘2013届毕业设计(论文)基于matlab图像边缘检测算法研究摘要...
  • 图像边缘检测的几种方法 matlab源程序 其中包括四种 P0401:用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402:用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403:用Canny算子检测图像的边缘 P0408:形态学梯度检测二值图像的边缘 都是...
  • matlab对彩色图像的RGB通道分别进行了提取,在对每个通道进行了用sobel算子进行了边缘检测

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