數(shù)字圖像處理-邊緣檢測(cè)算子與銳化算子(含MATLAB代碼)_第1頁(yè)
數(shù)字圖像處理-邊緣檢測(cè)算子與銳化算子(含MATLAB代碼)_第2頁(yè)
數(shù)字圖像處理-邊緣檢測(cè)算子與銳化算子(含MATLAB代碼)_第3頁(yè)
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1、數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)五15生醫(yī)一、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容對(duì)某一灰度圖像，進(jìn)行如下處理：（1）分別用Roberts、Prewitt和Sobel邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)；（2）將Roberts、Prewitt和Sobel邊緣檢測(cè)算子修改為銳化算子，對(duì)原圖像進(jìn)行銳化，同屏顯示原圖像、邊緣檢測(cè)結(jié)果和銳化后圖像，說(shuō)明三者之間的關(guān)系。一灰度圖像的二值化。二、運(yùn)行環(huán)境MATLAB R2014a三、運(yùn)行結(jié)果及分析運(yùn)行結(jié)果如圖所示：可以觀察出原圖像、邊緣檢測(cè)結(jié)果和銳化后圖像三者之間的關(guān)系為：原圖像+邊緣檢測(cè)結(jié)果=銳化后圖像四、心得體會(huì)通過(guò)MATLAB編程更加熟悉了課本上關(guān)于銳化與邊緣檢測(cè)的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，對(duì)二者的關(guān)系也有了具體的認(rèn)識(shí)

2、。同時(shí)，對(duì)MATLAB圖像導(dǎo)入函數(shù)、圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)、銳化窗口矩陣卷積函數(shù)的調(diào)用及實(shí)現(xiàn)機(jī)理也有所掌握，比如后邊附的程序中會(huì)提到的“%”標(biāo)注的思考。五、具體程序size=512;Img_rgb=imread('E:lena.jpg'); %讀取圖像Img_gray=rgb2gray(Img_rgb); %進(jìn)行RGB到灰度圖像的轉(zhuǎn)換（雖然原來(lái)在網(wǎng)上下載的lena就是黑白圖像，但是這一步必須要有！否則處理結(jié)果不正確）figure(1);subplot(2,3,1);imshow(Img_gray);title('原圖像'); Img_edge=zeros(size);

3、a='roberts','prewitt','sobel'for i=1:3Img_edge=edge(Img_gray,ai); figure(1);subplot(2,3,i+1);imshow(Img_edge);axis image;title(a(i);end A=imread('E:lena.jpg');B=rgb2gray(A);B=double(B);Window=-1 -1 -1;-1 9 -1;-1 -1 -1; %八鄰域拉普拉斯銳化算子（取1）C=conv2(B,Window,'same');Img_sharp=uint8(C);subplot

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