數(shù)字圖像處理及MATLAB實現(xiàn)邊緣檢測

實驗報告實驗名稱邊緣檢測課程名稱數(shù)字圖像處理及MATLAB實現(xiàn)專業(yè):班級：學生姓名：學號:同組人:指導教師:實驗日期:成績：實驗1：LOG算子檢測邊緣實驗實驗內(nèi)容實驗原理實驗方法及程序完成根本實驗內(nèi)容為本程序添加注釋I=imread('lena2.bmp');subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始圖像');I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(I1);title('灰度圖像');I2=edge(I1,'log');subplot(2,2,3);imshow(I2);title('log算子分割結(jié)果');實驗結(jié)果〔附圖〕結(jié)果分析分析LOG算子的優(yōu)缺點算子模板的根本要求是對應中心像素的系數(shù)是正的，而對應中心像素鄰近的系數(shù)應是負的，且它們的和應為零。實驗2：Canny算子檢測邊緣實驗實驗內(nèi)容實驗原理實驗方法及程序完成根本實驗內(nèi)容為本程序添加注釋I=imread('lena2.bmp');subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始圖像');I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(I1);title('灰度圖像');I2=edge(I1,'canny');subplot(2,2,3);imshow(I2);title('canny算子分割結(jié)果');實驗結(jié)果〔附圖〕結(jié)果分析分析Canny算子的優(yōu)缺點和適用場合Canny算子檢測出的邊緣完整、連續(xù)且細銳。從實驗結(jié)果中可以看出,這種方法對醫(yī)用CT圖像的邊緣檢測非常適用,對于利用計算機進行醫(yī)學圖像處理有著重要的現(xiàn)實意義。實驗3：Roberts和sobel算子實現(xiàn)邊緣檢測實驗實驗內(nèi)容實驗原理實驗方法及程序I=imread('lena.jpg');subplot(2,3,1);imshow(I);title('?-ê?í???');axis([0,256,0,256]);gridon;axison;I1=im2bw(I);subplot(2,3,2);imshow(I1);title('?t?μí???');axis([0,256,0,256]);gridon;axison;I2=edge(I,'roberts');subplot(2,3,3);imshow(I2);title('roberts??×ó·????á1?');axis([0,256,0,256]);gridon;axison;I3=edge(I,'sobel');subplot(2,3,4);imshow(I3);title('sobel??×ó·????á1?');axis([0,256,0,256]);gridon;axison;I4=edge(I,'prewitt');subplot(2,3,5);imshow(I4);title('prewitt??×ó·????á1?');axis([0,256,0,256]);gridon;axison;實驗結(jié)果〔附圖〕結(jié)果分析Soleb算子具有平滑效果，由于微分增強了噪音，這一點是特別引人注意的特性。經(jīng)分析，由于Robert算子通常會在圖像邊緣附近的區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生較寬的響應，故采用上述算子檢測的邊緣圖像