實(shí)驗(yàn)-四-圖像分割與邊緣檢測(cè)

實(shí)驗(yàn)四圖像分割與邊緣檢測(cè)1．利用MATLAB研究圖像分割與邊緣檢測(cè)的常用算法原理；2．掌握MATLAB圖像域值分割與邊緣檢測(cè)函數(shù)的使用方法；3．了解邊檢測(cè)的算法和用途，比較SobelPrewittCanny等算子邊緣檢測(cè)的差異。二（一）研究以下程序，分析程序功能；輸入執(zhí)行各命令行，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié)果。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法，改變有關(guān)參數(shù)，觀察試驗(yàn)結(jié)果。1．像閾值割all,closeall;I=imread('cameraman.tif');figure(2);imhist(I)T=120/255;Ibw1=im2bw(I,T);figure(3);imshow(Ibw1);T=graythresh(I);L=uint8(T*255)Ibw2=im2bw(I,T);imshow(Ibw2);helpim2bw;helpgraythresh;I

=L=;all,closeall;I=imread('cameraman.tif');figure(2);imhist(I)T=120/255;Ibw1=im2bw(I,T);figure(3);imshow(Ibw1);T=graythresh(I);L=uint8(T*255)Ibw2=im2bw(I,T);imshow(Ibw2);helpim2bw;helpgraythresh;2．緣檢測(cè)all,closeall;

I=BW1BW2edge(I,'canny');BW3edge(I,'prewitt');BW4edge(I,'roberts');BW5edge(I,'log');figure(1),imshow(I),figure(2),figure(3),figure(4),title('prewitt');figure(5),title('roberts');figure(6),helpedgedemo（二）利用MATLAB熟悉并驗(yàn)證其它圖像分割方法灰度閾值分割：);

區(qū)域分割法：

1212分水嶺分割法：);（三）采用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)全局閾值算法，對(duì)圖像'rice.tif'進(jìn)行二值化分割算法步：1）選取一的初始估計(jì)值2T割圖像樣便會(huì)生成兩組像素集合G1由所有灰度值大于T的像素組成，而G2由所有灰度值小于或等于的像素組成。3）對(duì)1G2中所有像素計(jì)算平均灰度值和

112n4）計(jì)算新閾值：

5）重復(fù)步（）到（4到逐次迭代所得到的值之差小于一個(gè)事先定義的參數(shù)T，即，如果TTT，則停止。);(abs(k2-k1)>(5/255))

1．計(jì)算機(jī)2．MATLAB6.5；四、實(shí)驗(yàn)總結(jié)圖像分割與邊緣檢測(cè)一直以來都是貫穿整本書的然也是重難點(diǎn)在分割的時(shí)候方法之多之瑣也是可見一斑