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边缘检测

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Edge-detection-algorithm.rar （1个子文件）

边缘检测算法.docx 23KB

用 Lena 标准检测图像，图像与代码下面请注明是哪张图像。要完整程序。要带注释的。

一、没有噪声时的检测结果

1 原始图像

2 Sobel 算子边缘检测

3 Prewitt 算子边缘检测

4 Roberts 算子边缘检测

5 Laplace 算子边缘检测

6 Canny 算子边缘检测

二、加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.01）检测结果

1 原始图像

2 Sobel 算子边缘检测

3 Prewitt 算子边缘检测

4 Roberts 算子边缘检测

5 Laplace 算子边缘检测

6 Canny 算子边缘检测

三、加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.02）检测结果

1 原始图像

2 Sobel 算子边缘检测

3 Prewitt 算子边缘检测

4 Roberts 算子边缘检测

5 Laplace 算子边缘检测

6 Canny 算子边缘检测

clear all;

close all;

warning off all;

I = imread('lena.bmp'); %%如果是其他类型图像,请先转换为灰度图

%%没有噪声时的检测结果

BW_sobel = edge(I,'sobel');

BW_prewitt = edge(I,'prewitt');

BW_roberts = edge(I,'roberts');

BW_laplace = edge(I,'log');

BW_canny = edge(I,'canny');

figure(1);

subplot(2,3,1),imshow(I),xlabel('原始图像');

subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel 检测');

subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt 检测');

subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts 检测');

subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace 检测');

subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny 检测');

%%加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.01）检测结果

I_g1 = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);

BW_sobel = edge(I_g1,'sobel');

BW_prewitt = edge(I_g1,'prewitt');

BW_roberts = edge(I_g1,'roberts');

BW_laplace = edge(I_g1,'log');

BW_canny = edge(I_g1,'canny');

figure(2);

subplot(2,3,1),imshow(I_g1),xlabel('加入高斯噪声(μ=0，σ^2=0.01)图像');

subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel 检测');

subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt 检测');

subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts 检测');

subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace 检测');

subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny 检测');

%%加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.02）检测结果

I_g2 = imnoise(I,'gaussian',0,0.02);

BW_sobel = edge(I_g2,'sobel');

BW_prewitt = edge(I_g2,'prewitt');

BW_roberts = edge(I_g2,'roberts');

BW_laplace = edge(I_g2,'log');

BW_canny = edge(I_g2,'canny');

figure(3);

subplot(2,3,1),imshow(I_g2),xlabel('加入高斯噪声(μ=0，σ^2=0.02)图像');

subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel 检测');

subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt 检测');

subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts 检测');

subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace 检测');

subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny 检测');

.用 mesh 语句似乎可以，具体也不了解你的情况，感觉怪怪的，发一段我以前些的程序，用

罗伯特算子写的，把算子一改就是 sobel 了。两种边缘检测近似算法奉上：

clc

close all

clear all

%%%生成高斯平滑滤波模板%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

hg=zeros(3,3); %设定高斯平滑滤波模板的大小为 3*3

delta=0.5;

for x=1:1:3

for y=1:1:3

u=x-2;

v=y-2;

hg(x,y)=exp(-(u^2+v^2)/(2*pi*delta^2));

end

h=hg/sum(hg(:));

%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%读入图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%

f = imread('1111.tif'); % 读入图像文件

f=rgb2gray(im2double(f));

imshow(f)

title('原始图像');

[m,n]=size(f);

ftemp=zeros(m,n);

rowhigh=m-1;

colhigh=n-1;

%%%高斯滤波%%%

for x=2:1:rowhigh-1

for y=2:1:colhigh-1

mod=[f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1); f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1);f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)];

A=h.*mod;

ftemp(x,y)=sum(A(:));

end

f=ftemp

figure,imshow(f)

title('通过高斯滤波器后的图像');

% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% %%%利用 roberts 算子进行边缘检测%%%

% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

sx=[-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1];

sy=[-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1];

for x=2:1:rowhigh-1

for y=2:1:colhigh-1

mod=[f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1); f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1);f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)];

fsx=sx.*mod;

fsy=sy.*mod;

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