應(yīng)用梯度算子的邊緣檢測(cè)試驗(yàn)

1、應(yīng)用梯度算子的邊緣檢測(cè)試驗(yàn)1 Roberts算子1.1實(shí)驗(yàn)結(jié)果 a實(shí)驗(yàn)原圖b用Roberts模板濾波得到的主對(duì)角線方向上的分量c 用Roberts模板濾波得到的副對(duì)角線方向上的分量d梯度圖像a;b;c;d1.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果：a圖是試驗(yàn)中要處理的原圖。b圖是a圖用Roberts模板濾波得到的a圖在主對(duì)角線方向上的分量。c圖是a圖用Roberts模板濾波得到的a圖在副對(duì)角線方向上的分量。d圖是b圖和c圖求和得到的圖像。對(duì)結(jié)果的觀察：對(duì)比b，c兩圖和a圖可以看出a圖中兩側(cè)灰度值變化明顯的邊緣在b，c圖中有較高的亮度。而原圖中大片的亮塊和大片的暗塊在b，c圖中的亮度基本相近。拿b圖和c圖作比較

2、可以發(fā)現(xiàn)a圖中有些邊緣在b圖中很明顯，有些邊緣在c圖中很明顯。明顯的例子是門上面的三角形的斜邊，在b圖中是左邊的邊亮，右邊的邊暗，在c圖中則恰好相反。而從d圖中可以看出水平方向上的邊緣更加亮。對(duì)觀察結(jié)果的分析：這是因?yàn)镽oberts算子的思想是把梯度向量分解為沿主對(duì)角線和副對(duì)角線兩個(gè)方向的向量。通過(guò)求出主對(duì)角線和副對(duì)角線方向的向量大小來(lái)得到梯度向量的值。所以-1 0; 0 1這個(gè)模板用來(lái)近似得到主對(duì)角線方向上的偏導(dǎo)；0 -1;1 0用來(lái)近似得到副對(duì)角線上的偏導(dǎo)。所以b圖呈現(xiàn)的是沿主對(duì)角線方向上兩側(cè)灰度有變化的邊緣，c圖呈現(xiàn)的是沿副對(duì)角線方向上兩側(cè)灰度有變化的邊緣。2 Prewitt算子2.1實(shí)

3、驗(yàn)結(jié)果 b gx，用Prewitt模板濾波得到的x方向上的分量 c gy，用Prewitt模板濾波得到的y方向上的分量 d梯度圖像gx+gya;b;c;d2.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果：b圖是a圖用prewitt模板濾波得到的a圖在x方向上的分量。c圖是a圖用prewitt模板濾波得到的a圖在y方向上的分量。d圖是b圖和c圖求和得到的圖像。對(duì)結(jié)果的觀察：對(duì)比b圖和c圖可以看出b圖中屋頂?shù)耐咂?、磚塊的水平接縫和窗戶的水平線段亮度比起其他方向的邊緣要強(qiáng)得多，而c圖中的豎直線段亮度比其他邊緣要強(qiáng)的多。而從d圖中可以看出沿副對(duì)角線方向上的邊緣更加亮。明顯的例子就是門上面的三角形的斜邊，可以看出沿副對(duì)角線方

4、向的邊緣更加亮。對(duì)觀察結(jié)果的分析：這是因?yàn)镻rewitt算子的思想是把梯度向量分解為水平和豎直兩個(gè)方向的向量。通過(guò)求出水平和豎直方向的向量大小來(lái)得到梯度向量的值。所以-1 -1 -1; 0 0 0; 1 1 1這個(gè)模板用來(lái)近似得到水平方向上的偏導(dǎo)；-1 0 1;-1 0 1; -1 0 1用來(lái)近似得到豎直方向上的偏導(dǎo)。所以b圖呈現(xiàn)的是沿水平方向上兩側(cè)灰度有變化的邊緣，c圖呈現(xiàn)的是沿豎直方向上兩側(cè)灰度有變化的邊緣。3 Sobel算子3.1實(shí)驗(yàn)結(jié)果b gx，用Sobel模板濾波得到的x方向上的分量c gy，用Sobel模板濾波得到的y方向上的分量d梯度圖像gx+gyb;c;d3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)

5、結(jié)果：b圖是a圖用Sobel模板濾波得到的a圖在x方向上的分量。c圖是a圖用Sobel模板濾波得到的a圖在y方向上的分量。d圖是b圖和c圖求和得到的圖像。對(duì)結(jié)果的觀察：對(duì)比b圖和c圖可以看出b圖中屋頂?shù)耐咂⒋u塊的水平接縫和窗戶的水平線段亮度比起其他方向的邊緣要強(qiáng)得多，而c圖中的豎直線段亮度比其他邊緣要強(qiáng)的多。對(duì)比d圖與2.1中的d圖，我們可以看出兩幅圖很相似，肉眼很難區(qū)分出兩幅圖的不同。所以我們可以認(rèn)為Prewitt算子與Sobel算子的處理效果一樣好。但是其實(shí)Sobel有一個(gè)優(yōu)勢(shì)，就是它能夠較好的抑制噪聲。實(shí)驗(yàn)代碼以下代碼可以直接用來(lái)進(jìn)行Prewitt算子的邊緣檢測(cè)。如需應(yīng)用其他算子只需要

6、更改注釋部分即可。I=imread('10.16a.tif');I=double(I);M,N=size(I);I1=zeros(M,N);I2=zeros(M,N);for i=1:M for j=1:N if i=1|j=1|i=M|j=N I2(i,j)=I(i,j); continue; end %使用-1 -1 -1; 0 0 0; 1 1 1模板對(duì)原圖進(jìn)行濾波后的結(jié)果。 I1(i,j)=(-1)*I(i-1,j-1)-I(i-1,j)-1*I(i-1,j+1)+0*I(i,j-1)+0*I(i,j)+0*I(i,j+1)+I(i+1,j-1)+I(i+1,j)+I(i+1,j+1); %使用-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1模板對(duì)原圖進(jìn)行濾波后的結(jié)果 I2(i,j)=(-1)*I(i-1,j-1)+0*I(i-1,j)+I(i-1,j+1)-I(i,j-1)+0*I(i,j)+I(i,j+1)-I(i+1,j-1)+0*I(i+1,j)+I(i+1,j+1); endendI3=I1+I2;I=uint8(I);I1=uint8(I1);I2=ui