数字图像处理实验报告图像分割实验

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数字图像处理实验报告

图像分割实验

GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-

实验报告课程名称数字图像处理导论

专业班级 _______________

姓名 _______________

学号 _______________

电气与信息学院

和谐勤奋求是创新

附录:可能用到的函数和参考结果**************报告里不能用参考结果中的图像

1.分别用Roberts,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的不同之处;

输入如下代码:

I=imread('tire.tif');

imshow(I)

BW1=edge(I,'roberts');

figure ,imshow(BW1),title('用Roberts算子')

BW2=edge(I,'sobel');

figure,imshow(BW2),title('用Sobel算子 ')

BW3=edge(I,'log');

figure,imshow(BW3),title('用拉普拉斯高斯算子')

得到:

比较提取边缘的效果可以看出,sober算子是一种微分算子,对边缘的定位较精确,但是会漏去一些边缘细节。而Laplacian-

Gaussian算子是一种二阶边缘检测方法,它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来,边缘的细节比较丰富。通过

比较可以看出Laplacian-Gaussian算子比sober算子边缘更完整,效果更好。

2.设计一个检测图3-2中边缘的程序,要求结果类似图3-3,并附原理说明。

利用双峰法

i=imread('example.tif');

subplot(1,2,1);

imhist(i);

title('原始图像直方图');

thread=130/255;

subplot(1,2,2);

i3=im2bw(i,thread);

ims

how(i3

);

tit

le('分

割结果');

根据原图像的直方图,发现背景和目标的分割值大约在130左右,并将灰度图像转为二值图像,分割效果比较理想。

3.任选一种阈值法进行图像分割.

选用双峰法对图像进行分割:

i=imread('eight.tif');

subplot(1,2,1);

imhist(i);

title('原始图像直方图');

thread=100/255;

subplot(1,2,2);

i3=im2bw(i,thread);

imshow(i3);

title('分割结果');

结果:

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