边缘检测机基于阈值的图像分割(2).docx资源-CSDN文库

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实验四：边缘检测及基于阈值的图像分割

一、实验目的：

（1）掌握图像边缘检测的基本原理和方法；

（2）比较不同边缘检测方法对检测结果的影响；

（3）根据应用需求能设计简单边缘检测算子；

（4）掌握基于区域相似性的分割方法，能用阈值处理方法进行图像分割；

二、实验内容与要求

（1）读入一幅灰度图像，使用不同的边缘检测算子（正交梯度， Roberts,

Prewitt, Sobel 算子）提取图像边缘，建议不要全部使用 matlab 自带的 edge 函数，

至少自己实现一个边缘检测算子；

（2）分别显示图像在水平方向上的和垂直方向上的梯度分量，以及梯度幅

值，并在同一窗口中显示；

（3）使用一种方向梯度模板检测图像的边缘方向，将结果在同一窗口中显

示；

（4）基于图像直方图计算最优分割阈值，并根据此阈值对图像进行分割。

三、实验代码及结果

迭代法求阈值函数：

Tvalue.m

对于给定阈值对图像进行分割函数：

jisuan.m

Tvalue.m

function T = Tvalue(I)

[R,C]=size(I);

b=double(I);

u1=max(max(I));

u2=min(min(I));

u2=double(u2);

newT=(u1(1,1)+u2(1,1))/2;

T=0;

S0=0.0; N1=0.0;

S1=0.0; N2=0.0;

while(abs(T-newT)>0)

T=newT;

for i=1:R

for j=1:C

if I(i,j)>=T,

S0=S0+b(i,j);

N1=N1+1;

end

if I(i,j)

S1=S1+b(i,j);

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