數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告(圖像邊緣檢測(cè))

1、實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)名稱實(shí)驗(yàn)三圖像邊緣檢測(cè)課程名稱數(shù)字圖像處理姓名 成績(jī)班級(jí) 學(xué)號(hào)日期 地點(diǎn)備注:1、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1) 了解并掌握使用微分算子進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)的基本原理；(2) 編寫程序使用Laplacian算子(二階導(dǎo)數(shù)算子)實(shí)現(xiàn)圖像銳化，進(jìn)一步理解圖像 銳化的實(shí)質(zhì)；(3) 掌握使用不同梯度算子(一階導(dǎo)數(shù)算子)進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)的原理、方法，根據(jù) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析各種算子的工作效果；(4) 總結(jié)實(shí)驗(yàn)過(guò)程(實(shí)驗(yàn)報(bào)告，左側(cè)裝訂)：方案、編程、調(diào)試、結(jié)果、分析、結(jié)論。2、實(shí)驗(yàn)環(huán)境(1) Windows XP/7(2) Matlab 7.1/7.143、實(shí)驗(yàn)方法本次實(shí)驗(yàn)要求對(duì) 256疋56大小，256級(jí)灰度的數(shù)字圖

2、像lena.img進(jìn)行處理。(1)對(duì)該圖像進(jìn)行銳化處理，要求采用Laplacian算子進(jìn)行銳化，分.=1和尸2兩種情況，按如下不同情況進(jìn)行處理： g1(m, n)=f(m, n)-：lf g2(m,n) 4 :f (m,n)f(m -1,n) f(m 1,n) f (m,n -1) f(m,n 1)I、要對(duì)圖像進(jìn)行處理，要先讀取該圖像，實(shí)驗(yàn)代碼如下：close all;clear all;fid=fope n( 'le na.img',丫')；image=fread(fid,256,256,'ui nt8'); fclose(fid);II、讀取圖像后，

3、對(duì)該圖像的每一像素(不考慮圖像的邊界部分)進(jìn)行遍歷，根據(jù)公式(公式相當(dāng)于做差分)對(duì)每一灰度進(jìn)行計(jì)算，將所得的結(jié)果存入一矩陣g1中(矩陣g1初始化為該圖像的矩陣)，代碼如下(僅以a =1為例)：g1=image;a=1;x,y=size(image);for i=2:(x-1)for j=2:(y-1) g1(i,j)=(1+4*a)*image(i,j)_a*(image(i+1,j)+image(i_1,j)+image(i,j+1)+image(i,j_1);endend川、根據(jù)公式對(duì)圖像的每一個(gè)像素(不考慮圖像的邊界部分)進(jìn)行計(jì)算，將所得之存入矩陣g2中(g2初始化值為該圖像的矩陣值)，

4、具體方法與上一步類似，代碼如下(僅以a=1為例)：g2=image;a=1;x,y=size(image);for i=2:(x-1)for j=2:(y-1) g2(i,j)=4*a*image(i,j)_a*(image(i+1,j)+image(i_1,j)+image(i,j+1)+image(i,j_1);endend(2)分別利用 Roberts、Prewitt和Sobel邊緣檢測(cè)算子，對(duì)原圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，顯 示處理前、后圖像。I、同(1 )中I，不再贅述。II、對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，要對(duì)圖像的每一像素(不考慮圖像的邊界部分)的灰度進(jìn)行遍歷，分別用公式對(duì)圖像的水平和垂直方向的邊緣進(jìn)

5、行檢測(cè)，并分別存儲(chǔ)，在進(jìn)行合成。采用不同的算子時(shí)，變換的公式有所不同。在合成時(shí)可以采用三種算法(街區(qū)法、棋盤法、歐 式幾何法)，本次實(shí)驗(yàn)中均又采用，所以得到三層圖像。代碼如下(僅以街區(qū)法的Roberts算子為例)：x,y=size(image);g仁image;gh仁image;gv仁image;for i=2:(x-1)for j=2:(y-1) gh1(i,j)=image(i,j)-image(i-1,j-1); gv1(i,j)=image(i,j-1)-image(i-1,j); g1(i,j)=abs(gh1(i,j)+abs(gv1(i,j);endend4、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析(1)

6、、圖像銳化圖像銳化結(jié)果如圖a和圖b (注：圖a為情況結(jié)果；圖b為情況結(jié)果)：由圖a和圖b對(duì)比可知，圖像的銳化實(shí)質(zhì)就是原圖像與梯度信息進(jìn)行疊加，相對(duì)于原圖像而言，圖像的邊緣信息得到了加強(qiáng)。由圖b中不同a值所得圖像對(duì)比可知，a越大，邊界越清晰，同時(shí)對(duì)比圖a中不同a值所得圖像可知，a的大小決定梯度信息與原圖像疊加時(shí)所占的 比例。（2）、圖像邊緣檢測(cè)街區(qū)法、棋盤法、歐式距離法的不同檢測(cè)算子結(jié)果分別入圖c、圖d和圖e：馬圖像RobMs算子Prewitt 算子SobelM-左obmrls算子Prewitt® 子圖e由圖c、圖d和圖e對(duì)比可知，采用街區(qū)法所得的邊界清晰度最高，歐式幾何法其次，棋盤法

7、最差。對(duì)比同一張圖中的不同子圖可知，Sobel算子的性能更好，Prewitt算子其次,Roberts算子最差。5、實(shí)驗(yàn)結(jié)論本次實(shí)驗(yàn)是對(duì)圖像進(jìn)行銳化和邊緣檢測(cè)，通過(guò)這次實(shí)驗(yàn)，我對(duì)數(shù)字圖像處理中圖像的銳化和邊緣檢測(cè)有了更加深刻的了解。加深了圖像銳化和邊緣檢測(cè)的原理，掌握了圖像邊緣檢測(cè)的不同方法。學(xué)會(huì)了使用Laplacian算子(二階導(dǎo)數(shù)算子)實(shí)現(xiàn)圖像銳化的程序編寫；掌握了使用不同梯度算子(一階導(dǎo)數(shù)算子)進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)的原理、方法。6、源代碼(1)圖像銳化(g1)close all;clear all;fid=fope n( 'le na.img','r');ima

8、ge=fread(fid,256,256,'ui nt8');fclose(fid);subplot(221);imshow( uin t8(image),);title('原圖像');%采用拉普拉斯算子g仁image;a=1;x,y=size(image);for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)g1(i,j)=(1+4*a)*image(i,j)_a*(image(i+1,j)+image(i_1,j)+image(i,j+1)+image(i,j_1);endendsubplot(222);imshow(ui nt8(g1),);title(&

9、#39;a=1 時(shí) g1 的圖像');g仁image;a=2;x,y=size(image);for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)g1(i,j)=(1+4*a)*image(i,j)_a*(image(i+1,j)+image(i_1,j)+image(i,j+1)+image(i,j_1);endendsubplot(223);imshow(ui nt8(g1),); title('a=2 時(shí) g1 的圖像');(2) 圖像銳化(g2)close all;clear all;fid=fope n( 'le na.img',丫')

10、；image=fread(fid,256,256,'ui nt8');fclose(fid);subplot(221);imshow( uin t8(image),);title('原圖像');%采用拉普拉斯算子g2=image;a=1;x,y=size(image);for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)g2(i,j)=4*a*image(i,j)_a*(image(i+1,j)+image(i_1,j)+image(i,j+1)+image(i,j_1); endendsubplot(222);imshow(ui nt8(g2),);title

11、('a=1 時(shí) g2 的圖像');g2=image;a=2;x,y=size(image);for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)g2(i,j)=4*a*image(i,j)_a*(image(i+1,j)+image(i_1,j)+image(i,j+1)+image(i,j_1); endendsubplot(223);imshow(ui nt8(g2),); title('a=2 時(shí) g2 的圖像');(3) 邊緣檢測(cè)close all;clear all;fid=fope n( 'le na.img','r'

12、);image=fread(fid,256,256,'ui nt8');fclose(fid);figure('Name','街區(qū)法','NumberTitle','ofT);subplot(221);imshow( uin t8(image),);title('原圖像');x,y=size(image);g仁image;gh仁image;gv仁image;for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)gh1(i,j)=image(i,j)-image(i-1,j-1);gv1(i,j)=image(

13、i,j-1)-image(i-1,j);g1(i,j)=abs(gh1(i,j)+abs(gv1(i,j);endendsubplot(222);imshow(ui nt8(g1),);title('Roberts 算子');g2=image;gh2=image;gv2=image;for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)gh2(i,j)=(image(i+1,j_1)+image(i+1,j)+image(i+1,j+1)/3)_(image(i_1,j_1)+image(i_1,j)+im age(i-1,j+1)/3);gv2(i,j)=(image(i_1,

14、j+1)+image(i,j+1)+image(i+1,j+1)/3)_(image(i_1,j_1)+image(i,j_1)+image(i+1,j-1)/3);g2(i,j)=abs(gh2(i,j)+abs(gv2(i,j);endendsubplot(223);imshow(ui nt8(g2),);title('Prewitt 算子');g3=image;gh3=image;gv3=image;for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)gh3(i,j)=(image(i+1,j_1)+2*image(i+1,j)+image(i+1,j+1)_image(

15、i_1,j_1)_2*image(i_1,j)_image(i-1,j+1)/4;gv3(i,j)=(image(i_1,j+1)+2*image(i,j+1)+image(i+1,j+1)_image(i_1,j_1)_2*image(i,j_1)_imag e(i+1,j-1)/4;g3(i,j)=abs(gh3(i,j)+abs(gv3(i,j);%g3(i,j)=max(gh3(i,j),gv3(i,j);%g3(i,j)=sqrt(gh3(i,j)*gh3(i,j)+gv3(i,j)*gv3(i,j);endendsubplot(224);imshow(ui nt8(g3),);ti

16、tle('Sobel 算子');% subplot(235)% imshow(ui nt8(gh3),);% title('檢測(cè)水平邊界');% subplot(236);% imshow(ui nt8(gv3),);% title('檢測(cè)豎直邊界');figure('Name','棋盤法','NumberTitle','off);subplot(221);imshow( uin t8(image),);title('原圖像');x,y=size(image);g仁image

17、;gh仁image;gv仁image;for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)gh1(i,j)=image(i,j)-image(i-1,j-1);gv1(i,j)=image(i,j-1)-image(i-1,j);%g1(i,j)=abs(gh1(i,j)+abs(gv1(i,j);g1(i,j)=max(gh1(i,j),gv1(i,j);endendsubplot(222);imshow(ui nt8(g1),);title('Roberts 算子');g2=image;gh2=image;gv2=image;for i=2:(x-1)for j=2:(y-

18、1)gh2(i,j)=(image(i+1,j_1)+image(i+1,j)+image(i+1,j+1)/3)_(image(i_1,j_1)+image(i_1,j)+im age(i-1,j+1)/3);gv2(i,j)=(image(i_1,j+1)+image(i,j+1)+image(i+1,j+1)/3)_(image(i_1,j_1)+image(i,j_1)+im age(i+1,j-1)/3);%g2(i,j)=abs(gh2(i,j)+abs(gv2(i,j);g2(i,j)=max(gh2(i,j),gv2(i,j);endendsubplot(223);imshow

19、(ui nt8(g2),);title('Prewitt 算子');g3=image;gh3=image;gv3=image;for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)gh3(i,j)=(image(i+1,j_1)+2*image(i+1,j)+image(i+1,j+1)_image(i_1,j_1)_2*image(i_1,j)_imag e(i-1,j+1)/4;gv3(i,j)=(image(i_1,j+1)+2*image(i,j+1)+image(i+1,j+1)_image(i_1,j_1)_2*image(i,j_1)_imag e(i+1,j-1)

20、/4;g3(i,j)=abs(gh3(i,j)+abs(gv3(i,j);g3(i,j)=max(gh3(i,j),gv3(i,j);%g3(i,j)=sqrt(gh3(i,j)*gh3(i,j)+gv3(i,j)*gv3(i,j);endendsubplot(224);imshow(ui nt8(g3),);title('Sobel 算子');figure('Name','歐式幾何法,'NumberTitle','off);subplot(221);imshow( uin t8(image),);title('原圖像&#

21、39;);x,y=size(image);g仁image;gh仁image;gv仁image;for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)gh1(i,j)=image(i,j)-image(i-1,j-1);gv1(i,j)=image(i,j-1)-image(i-1,j);%g1(i,j)=abs(gh1(i,j)+abs(gv1(i,j);%g1(i,j)=max(gh1(i,j),gv1(i,j);g1(i,j)=sqrt(gh1(i,j)*gh1(i,j)+gv1(i,j)*gv1(i,j);endendsubplot(222);imshow(ui nt8(g1),);title('Roberts 算子');g2=image;gh2=image;gv2=image;for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)gh2(i,j)=(image(i+1,j_1)+image(i+1,j)+image(i+1,j+1)/3)_(image(i_1,j_1)+image(i_1,j)+im age(i-1,j+1)/3);gv2(