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南京信息工程大學(xué) 實驗(實習(xí))報告實驗名稱 圖像銳化算法實現(xiàn) 實驗日期 xxxx 得分 指導(dǎo)教師 xxx 院 xx 專業(yè) xx 年級 xx 班次 x 姓名 xx 學(xué)號 xxxx 一、 實驗?zāi)康?了解圖像銳化的目的和意義,鞏固所學(xué)的圖像銳化的理論知識和相關(guān)算法; 2掌握微分算子對圖像銳化的方法; 3熟練掌握空域中常用的銳化濾波器;4利用MATLAB程序進(jìn)行圖像銳化(要求:不得調(diào)用Matlab自帶的圖像函數(shù),但可以調(diào)用其它數(shù)學(xué)函數(shù)),觀察圖像銳化的效果。二、實驗內(nèi)容1. 讀入一幅灰度圖像2. 分別利用Roberts、Prewitt 和Sobel 邊緣檢測算子,對一幅灰度數(shù)字圖像(cameraman.tif)進(jìn)行邊緣檢測,顯示處理前圖像和檢測的邊緣圖3. 根據(jù)所得梯度圖,分別采用5種銳化輸出處理方式,顯示銳化輸出前后的圖像三、實驗步驟1. Roberts 邊緣檢測算子clear;clc;f=imread(cameraman.tif);m,n=size(f);f1=double(f);%Roberts算子for i=1:m-1 for j=1:n-1 a=f1(i+1,j+1)-f1(i,j); b=f1(i+1,j)-f1(i,j+1); c(i,j)=abs(a)+abs(b); endendf2=uint8(c);%直接以梯度值輸出subplot(2,3,1),imshow(f),title(原圖);subplot(2,3,2),imshow(f2),title(Roberts直接輸出);%輔以門檻判斷for i=1:m-1 for j=1:n-1 if c(i,j)=125 f3(i,j)=c(i,j); else f3(i,j)=f1(i,j); end endendf3=uint8(f3);subplot(2,3,3),imshow(f3),title(Roberts門檻判斷圖像);%給邊緣規(guī)定一個特定的灰度級for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f4(i,j)=255; else f4(i,j)=f1(i,j); end endendf4=uint8(f4);subplot(2,3,4),imshow(f4),title(Roberts邊緣規(guī)定圖像);%給背景規(guī)定一個特定的灰度級for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f5(i,j)=c(i,j); else f5(i,j)=0; end endendf5=uint8(f5);subplot(2,3,5),imshow(f5),title(Roberts背景規(guī)定圖像);%二值圖像for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f6(i,j)=255; else f6(i,j)=0; end endendf6=uint8(f6);subplot(2,3,6),imshow(f6),title(Roberts二值圖像);截圖如下:2. Prewitt 邊緣檢測算子clear;clc;f=imread(cameraman.tif);m,n=size(f);f1=double(f);%Prewitt算子for i=2:m-1 for j=2:n-1 a=f1(i+1,j-1)-f1(i-1,j-1)+f1(i+1,j)-f1(i-1,j)+f(i+1,j+1)-f1(i-1,j+1); b=f1(i-1,j+1)-f1(i-1,j-1)+f1(i,j+1)-f1(i,j-1)+f(i+1,j+1)-f1(i+1,j-1); c(i,j)=abs(a)+abs(b); endendf2=uint8(c);%直接以梯度值輸出subplot(2,3,1),imshow(f),title(原圖);subplot(2,3,2),imshow(f2),title(Prewitt直接輸出圖像);%輔以門檻判斷for i=1:m-1 for j=1:n-1 if c(i,j)=125 f3(i,j)=c(i,j); else f3(i,j)=f1(i,j); end endendf3=uint8(f3);subplot(2,3,3),imshow(f3),title(Prewitt門檻判斷圖像);%給邊緣規(guī)定一個特定的灰度級for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f4(i,j)=255; else f4(i,j)=f1(i,j); end endendf4=uint8(f4);subplot(2,3,4),imshow(f4),title(Prewitt邊緣判斷圖像);%給背景規(guī)定一個特定的灰度級for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f5(i,j)=c(i,j); else f5(i,j)=0; end endendf5=uint8(f5);subplot(2,3,5),imshow(f5),title(Prewitt背景規(guī)定圖像);%二值圖像for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f6(i,j)=255; else f6(i,j)=0; end endendf6=uint8(f6);subplot(2,3,6),imshow(f6),title(Prewitt二值圖像);截圖如下:3. Sobel 邊緣檢測算子clear;clc;f=imread(cameraman.tif);m,n=size(f);f1=double(f);%Sobel算子for i=2:m-1 for j=2:n-1 a=f1(i+1,j-1)-f1(i-1,j-1)+2*f1(i+1,j)-2*f1(i-1,j)+f(i+1,j+1)-f1(i-1,j+1); b=f1(i-1,j+1)-f1(i-1,j-1)+2*f1(i,j+1)-2*f1(i,j-1)+f(i+1,j+1)-f1(i+1,j-1); c(i,j)=abs(a)+abs(b); endendf2=uint8(c);%直接以梯度值輸出subplot(2,3,1),imshow(f),title(原圖);subplot(2,3,2),imshow(f2),title(Sobel直接輸出圖像);%輔以門檻判斷for i=1:m-1 for j=1:n-1 if c(i,j)=125 f3(i,j)=c(i,j); else f3(i,j)=f1(i,j); end endendf3=uint8(f3);subplot(2,3,3),imshow(f3),title(Sobel門檻判斷圖像);%給邊緣規(guī)定一個特定的灰度級for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f4(i,j)=255; else f4(i,j)=f1(i,j); end endendf4=uint8(f4);subplot(2,3,4),imshow(f4),title(Sobel邊緣規(guī)定圖像);%給背景規(guī)定一個特定的灰度級for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f5(i,j)=c(i,j); else f5(i,j)=0; end endendf5=uint8(f5);subplot(2,3,5),imshow(f5),title(Sobel背景規(guī)定圖像);%二值圖像for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f6(i,j)=255;

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