实验-四-图像分割与边缘检测.docx

实验四主要围绕图像处理中的两个核心任务展开：图像分割与边缘检测。这两个概念在计算机视觉、图像处理和机器学习等领域中至关重要。以下是这些知识点的详细解释： **图像分割**是将图像分成多个具有不同特征的区域的过程，通常用于突出感兴趣的对象或区域。在这个实验中，我们看到使用了阈值分割，这是一种简单而常见的方法。`im2bw` 函数是 MATLAB 中进行二值化阈值分割的工具，它将图像转换为黑白（二值）图像。`graythresh` 函数用于计算图像的全局阈值，这个阈值可以用来区分前景和背景。实验中通过改变阈值参数，观察不同分割效果，理解阈值选择对图像分割的影响。 **边缘检测**则是识别图像中不同区域交界处的边界，是图像分析的重要步骤。实验中涉及到了几种经典的边缘检测算子，包括： 1. **Sobel 算子**：一种基于梯度强度的边缘检测算子，它通过计算图像的水平和垂直方向的差分来检测边缘。 2. **Prewitt 算子**：与Sobel类似，也是通过差分操作来估计边缘，但其滤波器权重更为简单。 3. **Canny 算子**：一种自适应边缘检测算法，它结合了多尺度分析和非极大值抑制，以减少假响应并找到最显著的边缘。 4. **Roberts 算子**：使用小的交叉模板检测边缘，适用于低分辨率图像。 5. **LOG（Laplacian of Gaussian）算子**：先对图像应用高斯滤波器平滑噪声，然后应用拉普拉斯算子检测边缘。 实验中通过`edge`函数调用了这些算子，并显示了它们对同一图像的效果，展示了不同算子在边缘保真度、抗噪声能力和计算复杂性上的差异。 此外，实验还涉及到了其他图像分割方法： - **灰度阈值分割**：除了全局阈值外，还可以使用局部阈值或者自适应阈值进行分割。 - **区域分割法**：如`roipoly`函数用于指定一个多边形区域，并对其进行操作，例如在此实验中应用了一种滤波器来增强选定区域的特征。 - **分水岭分割法**：这是一种基于标记的图像分割方法，常用于处理有噪声的图像或具有多个相交边缘的情况，`watershed`函数实现了这一过程。 通过这个实验，学生可以深入理解图像处理的基本原理，熟悉 MATLAB 在图像处理中的应用，并对比不同方法的优缺点。这对于未来在互联网或 CS 领域进行图像分析、模式识别、机器学习等应用具有极大的价值。