数字图像处理_边缘检测算子与锐化算子(含MATLAB代码)

数字图像处理实验五

15生医

一、实验内容

对某一灰度图像，进行如下处理：

（1）分别用Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子进行边缘检测；（2）将Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子修改为锐化算子，对原图像进行锐化，同屏显示原图像、边缘检测结果和锐化后图像，说明三者之间的关系。一灰度图像的二值化。

二、运行环境

MATLAB R2014a

三、运行结果及分析

运行结果如图所示：可以观察出原图像、边缘检测结果和锐化后图像三者之间的关系为：原图像+边缘检测结果=锐化后图像

四、心得体会

通过MATLAB编程更加熟悉了课本上关于锐化与边缘检测的相关知识

点，对二者的关系也有了具体的认识。同时，对MATLAB图像导入函数、图像边缘检测函数、锐化窗口矩阵卷积函数的调用及实现机理也有所掌握，比如后边附的程序中会提到的“%”标注的思考。

五、具体程序

size=512;

Img_rgb=imread('E:\lena.jpg'); %读取图像

Img_gray=rgb2gray(Img_rgb); %进行RGB到灰度图像的转换（虽然原来在网上下载的lena就是黑白图像，但是这一步必须要有！否则处理结果不正确）

figure(1);

subplot(2,3,1);

imshow(Img_gray);

title('原图像');

Img_edge=zeros(size);

a={'roberts','prewitt','sobel'};

for i=1:3

Img_edge=edge(Img_gray,a{i});

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]; %八邻域拉普拉斯锐化算子（α取1）

C=conv2(B,Window,'same');

Img_sharp=uint8(C);

subplot(2,3,5);

imshow(Img_sharp);

title('sharp');