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⛄ 内容介绍
数字图像处理中几种常见的边缘检测算子,通过MATLAB进行实现;各个算子的边缘检测效果及抗噪能力分析,得出了各自的优缺点和适用范围.
问题1：编写程序实现一阶Sobel算子，进行图像的边缘提取；
问题2：编写程序实现一阶Prewitt算子，进行图像的边缘提取；
问题3：编写程序实现一阶Roberts算子，进行图像的边缘提取；
问题4：编写程序实现二阶Laplacian算子（3*3），进行图像的边缘提取。
⛄ 部分代码
diagram_row = 5;
diagram_col = 6;
for imgs = 1:5
img_name = [num2str(imgs),'.jpg'];
img = imread(img_name);
figure(imgs);
img = rgb2gray(img);
newPlot(diagram_row,diagram_col,img,1,"原图");
DrawHist(diagram_row, diagram_col, img, 2, '灰度直方图');
img_divided = HistThreshold(img);
newPlot(diagram_row, diagram_col, img_divided, 3, '2值图像');
end
function DrawHist(out_row, out_col, img, pos, tit)
[height,width] = size(img);
count = zeros(1,256);
for i = 1:height
for j = 1:width
count(1,img(i,j)+1) = count(1,img(i,j)+1)+1;
end
end
subplot(out_row,out_col,pos);
bar(count);
title(tit);
end
function result = HistThreshold(data)
[height,width] = size(data);
temp_img = data;
count = zeros(1,256);
for i = 1:height
for j = 1:width
count(1,data(i,j)+1) = count(1,data(i,j)+1)+1;
end
end
max1 = 1;
max2 = 1;
for i=2:256
temp = count(1,i);
if temp > count(1,max1)
max2 = max1;
max1 = i;
elseif temp > count(1,max2)
max2 = i;
end
end
mid = round((max1+max2)/2);
threshold = mid;
for i = 1:height
for j = 1:width
if temp_img(i,j) < threshold
temp_img(i,j) = 0;
else
temp_img(i,j) = 255;
end
end
end
result = temp_img;
end
function newPlot(row,col,data,count,plotTitle)
subplot(row,col,count);
imshow(data);
title(plotTitle);
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 王玲. 基于Matlab的图像分割和边缘检测教学的研究[J]. 电脑知识与技术, 2015(3X):3.
[2] NASSIR HUSSIEN SALMAN ALMFRGY. 基于图象分割和边缘检测的数字图象分析[D]. 上海交通大学, 2002.
[3] 农海啸. 基于MATLAB的数字图像边缘检测算子的实验对比研究[J]. 南宁师范高等专科学校学报, 2008, 25(2):129-131.
