matlab边缘检测、阈值分割实验报告06.pdf

实验报告“MATLAB边缘检测与阈值分割”主要探讨了在数字图像处理中两种关键的图像分析技术：边缘检测和阈值分割。这些技术在图像识别、计算机视觉和医学成像等领域有着广泛应用。 边缘检测是识别图像中物体边界的过程，有助于简化图像并提取其重要特征。MATLAB提供了多种内置函数来实现这一目标。实验中提到了几种常见的边缘检测算子： 1. **Sobel算子**：Sobel算子通过应用两个不同方向的差分滤波器来检测图像的梯度，从而找出可能的边缘位置。 2. **Roberts算子**：Roberts算子使用两个小的交叉矩阵来估计图像的边缘，特别适用于检测图像中的粗略边缘。 3. **Prewitt算子**：Prewitt算子同样通过计算图像的梯度来检测边缘，它对噪声有一定的抑制能力。 4. **Laplacian算子**（LOG）：Laplacian算子通过检测像素的二阶导数来寻找边缘，对于高频噪声较敏感。 5. **Canny算子**：Canny算子是一种多级边缘检测算法，结合了高斯滤波、梯度计算和非极大值抑制等步骤，可以得到高质量的边缘图像。 6. **Zero-crossing**：零交叉检测是基于二阶导数，当图像梯度方向改变时，零交叉点可能是边缘位置。 在实验中，首先使用`imread()`函数读取图像，然后通过`im2double()`将其转换为双精度浮点型，以适应后续的处理。消噪通常是在边缘检测之前进行的，实验中使用了`wdencmp()`函数进行去噪，之后用`medfilt2()`进行中值滤波，以去除椒盐噪声。使用`imresize()`调整图像大小，以便于显示。边缘检测的结果分别用`edge()`函数与各种算子进行计算，并通过`subplot()`在图形窗口中展示。 阈值分割是将图像分为两个或更多区域的过程，常用于将背景和前景分离。MATLAB的`graythresh()`函数可以计算全局阈值，而`im2bw()`用于根据该阈值将图像转换为二值图像。实验中，自编函数实现了Otsu算法，这是一种自动选择最佳阈值的方法，可以最大化类间方差，从而获得最佳的前景与背景分离效果。 实验收获主要体现在理解和掌握了图像边缘检测和阈值分割的理论及其在MATLAB中的实现。通过实际操作，学生能够编写程序并观察不同算子对同一图像的影响，增强了对图像处理技术的理解和实践能力。同时，自编Otsu算法进一步提升了学生的编程技能和解决问题的能力。通过这样的实验，学生不仅学习了基本的图像处理技术，也锻炼了解决复杂问题的思维方法。