实验二、灰度图像边缘检测
边缘化提取实验报告

一、实验目的1. 理解图像边缘检测的基本原理和过程。
2. 掌握常用的边缘检测算法,如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子和Canny算子。
3. 通过实验验证不同边缘检测算法的效果,并分析其优缺点。
4. 了解特征提取的基本原理和方法,对图像边缘进行特征提取。
二、实验原理图像边缘是图像中灰度值或颜色值发生突变的地方,是图像分割和特征提取的基础。
边缘检测的目的是找到图像中灰度值变化明显的区域,即边缘。
边缘检测算法可以分为两类:基于微分算子的边缘检测算法和基于二值化的边缘检测算法。
1. 基于微分算子的边缘检测算法:- 利用一阶导数或二阶导数检测图像边缘。
- 常见的算子有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等。
2. 基于二值化的边缘检测算法:- 利用图像的二值化处理,将图像分为前景和背景两部分。
- 常见的算法有Otsu算法、Sauvola算法等。
三、实验内容1. 实验材料:- OpenCV库- Python编程环境2. 实验步骤:(1)读取图像:使用OpenCV库读取待检测的图像。
(2)灰度化:将图像转换为灰度图像,以便进行边缘检测。
(3)边缘检测:- 使用Roberts算子检测边缘。
- 使用Sobel算子检测边缘。
- 使用Prewitt算子检测边缘。
- 使用Laplacian算子检测边缘。
- 使用Canny算子检测边缘。
(4)特征提取:对检测到的边缘进行特征提取,如计算边缘长度、宽度、方向等。
(5)结果展示:将检测到的边缘和提取的特征进行可视化展示。
四、实验结果与分析1. Roberts算子:- 效果:Roberts算子对图像噪声敏感,边缘检测效果较差。
- 分析:Roberts算子对图像局部区域进行检测,容易受到噪声的影响。
2. Sobel算子:- 效果:Sobel算子对图像噪声有一定的抑制能力,边缘检测效果较好。
- 分析:Sobel算子使用高斯滤波器对图像进行平滑处理,然后计算图像的一阶导数。
灰度图像的边缘检测

M=imread(str);采用Roberts算子BW=edge(rgb2gray(M),'roberts');imshow(BW);Sobel算子:bw=edge(rgb2gray(M),'sobel');imshow(bw);边缘检测程序i=imread('1.jpg'); 读入图像1i1=rgb2gray(i); 把rgb图像转换成灰度图像bw1=edge(i1,'log',0.07); 做阈值为0.07的高斯—拉普拉斯(Log)算法figure(3),imshow(i); 显示原图figure(4),imshow(bw1); 显示高斯—拉普拉斯(Log)边缘检测后的图I = imread('cameraman.tif'); % 读入图像imshow(I);title('原图')BW1 = edge(I,'canny'); % 调用canny函数figure,imshow(BW1); % 显示分割后的图像,即梯度图像title('Canny')边缘检测及拼接I=imread('myphoto.jpg'); % 假设要处理的图像是myphoto.jpgheights=size(I,1); % 图像的高widths=size(I,2); % 图像的宽m=8; % 假设纵向分成8幅图n=10; % 假设横向分成10幅图% 考虑到rows和cols不一定能被m和n整除,所以对行数和列数均分后要取整rows=round(linspace(0,heights,m+1)); % 各子图像的起始和终止行标cols=round(linspace(0,widths,n+1)); % 各子图像的起始和终止列标blocks=cell(m,n); % 用一个单元数组容纳各个子图像for k1=1:mfor k2=1:nblocks{k1,k2}=I(rows(k1)+1:rows(k1+1),cols(k2)+1:cols(k2+1),:);subimage=blocks{k1,k2};% 以下是对subimage进行边缘检测% 加入边缘检测的代码% 以上是对subimage进行边缘检测blocks{k1,k2}=subimage;endendprocessed=I; % processed为处理后的图像,用原图像对其初始化% 以下为拼接图像for k1=1:mfor k2=1:nprocessed(rows(k1)+1:rows(k1+1),cols(k2)+1:cols(k2+1),:)=blocks{k1,k2};endendfigure,imshow(processed)% 以上的程序已测试过,对灰度图像和真彩图像都可以运行在用matlab做图像拼接,怎么把两幅图片重叠的部分取出1种情况:横向重叠找到重叠的那一行就行了,然后去除多余部分for ii=1:mif a(ii,:)==b(ii,:)result=a的上半部分+b的下半部分;endend2种情况:纵向重叠找到重叠的那一列就行了,然后去除多余部分。
图像实验二

实验二边缘检测与图像分割一·实验目的1、学习边缘检测2、学习灰度阀值分割二.实验内容1、分别用sobel、Laplacian-Gaussian方法对一副灰度图像进行边缘提取。
2、给出对比结果。
3、对一幅灰度图像进行灰度分割处理。
三.实验步骤1、对灰度图像进行边缘提取i=imread(‘eight.tif’);figure;subplot(2,2,1);imshow(i);title(‘原始图像’);subplot(2,2,3);imshow(i);title(‘原始图像’);i1=edge(i,‘sobel’);subplot(2,2,2);imshow(i1);title(‘sober方法提取的边缘’);i2=edge(i,‘log’);subplot(2,2,4);imshow(i2);title(‘Laplacian-Gaussian方法提取的边缘’);比较提取边缘的效果可以看出,sober算子是是一种微分算子,对边缘的定位较正确,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,它是通过寻找图像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.对灰度图像进行灰度分割处理i=imread(‘eight.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);imshow(i3);title(‘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.边缘检测分别用sobel和laplacian算子来进行,程序如下:I=imread(‘girl.bmp’);subplot(1,3,1);imshow(I);title(‘original pic’);K=fspecial(‘laplacian’,0.7);K1=filter2(K,I)/100;subplot(1,3,2);imshow(K1);title(‘laplacian’);L=fspecial(‘soble’);L1=filter2(L,I)/200;subplot(1,3,3);imshow(L1);title(‘sibel’);。
实验二 图像分割与边缘检测

实验二图像分割与边缘检测一.实验目的及要求1.利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理;2.掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法;3.了解边缘检测的算法和用途,比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。
二、实验内容(一)研究以下程序,分析程序功能;输入执行各命令行,认真观察命令执行的结果。
熟悉程序中所使用函数的调用方法,改变有关参数,观察试验结果。
1.图像阈值分割clear all, close all;I = imread('rice.tif');figure (1),imshow(I)figure(2); imhist(I)T=120/255;Ibw1 = im2bw(I,T); %选择阈值T=120/255对图像二值化;figure(3);subplot(1,2,1), imshow(Ibw1);T=graythresh(I); %采用Otsu方法计算最优阈值T对图像二值化;L = uint8(T*255)Ibw2 = im2bw(I,T);subplot(1,2,2), imshow(Ibw2);help im2bw;help graythresh;(令T取不同值,重做上述试验,观察试验结果)以下是程序执行结果:Comand窗口:L =125IM2BW Convert image to binary image by thresholding.IM2BW produces binary images from indexed, intensity, or RGBimages. To do this, it converts the input image to grayscaleformat (if it is not already an intensity image), and thenconverts this grayscale image to binary by thresholding. Theoutput binary image BW has values of 0 (black) for all pixelsin the input image with luminance less than LEVEL and 1(white) for all other pixels. (Note that you specify LEVEL inthe range [0,1], regardless of the class of the input image.)BW = IM2BW(I,LEVEL) converts the intensity image I to blackand white.BW = IM2BW(X,MAP,LEVEL) converts the indexed image X withcolormap MAP to black and white.BW = IM2BW(RGB,LEVEL) converts the RGB image RGB to black andwhite.Note that the function GRAYTHRESH can be used to compute LEVELautomatically.Class Support-------------The input image can be of class uint8, uint16, or double.The output image BW is of class uint8.Example-------load treesBW = im2bw(X,map,0.4);imshow(X,map), figure, imshow(BW)See also GRAYTHRESH, IND2GRAY, RGB2GRAY.GRAYTHRESH Compute global image threshold using Otsu's method.LEVEL = GRAYTHRESH(I) computes a global threshold (LEVEL) that can be used to convert an intensity image to a binary image with IM2BW. LEVELis a normalized intensity value that lies in the range [0, 1].GRAYTHRESH uses Otsu's method, which chooses the threshold to minimize the intraclass variance of the thresholded black and white pixels.Class Support-------------The input image I can be of class uint8, uint16, or double. LEVELis a double scalar.Example-------I = imread('blood1.tif');level = graythresh(I);BW = im2bw(I,level);imshow(BW)See also IM2BW.下面是T取不同值时的所得的结果:T=60时:原图像原图像的灰度直方图T=60时分割的结果Otsu方法分割的结果T=120时:原图像原图像的灰度直方图T=120时分割的结果Otsu方法分割的结果T=200时:原图像原图像的灰度直方图T=120时分割的结果Otsu方法分割的结果对以上实验结果分析如下:由matalab命令窗口显示的内容可知,不同的阈值分割的结果并不一样。
图像边缘检测原理及方法

1、差分边缘检测 在处理数字图像的离散域时,可用图像的一阶差分直接代替图像函数的导 数。 二维离散图像函数在 x 方向的一阶差分定义为: f ( x 1, y ) f ( x, y ) , 在y 方 向的一阶差分定义为: f ( x, y 1) f ( x, y ) [4]。 差分边缘检测通过求图像灰度迅速变化处的一阶导数算子的极值来检测奇 异点。某一点的值则代表该点的“边缘强度”,通过对这些值设定阈值进一步得到 边缘图像。同时,差分边缘检测要求差分方向与边缘方向垂直,此时需对图像不 同方向进行差分运算。边缘检测一般分为垂直边缘、水平边缘、对角线边缘, 各 [5] 自方向模版如图 2-1 所示 。
二、图像边缘检测方法
边缘检测算子是利用图像边缘的突变性质来检测边缘的。 主要分为两种类型 :一种是以一阶导数为基础的边缘检测算子,通过计算图像的梯度值来检测图 像边缘,如:差分边缘检测、Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子;一种是 以二阶导数为基础的边缘检测算子,通过寻求二阶导数中的过零点来检测边缘, 如:Laplacian 算子、LOG 算子、Canny 算子。
2 f ( x, y )
2 f ( x, y ) 2 f ( x, y ) x 2 y 2
(2-10)
使用差分方程对x 和y 方向上的二阶偏导数近似如下。
2 f Gx ( f (i, j 1) f (i, j )) f (i, j 1) f (i, j ) x 2 x x x x f (i, j 2) 2 f (i, j 1) f (i, j )
s x { f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y ) f ( x 1, y 1)} { f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y ) f ( x 1, y 1)} s y { f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)} { f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)}
图像的边缘检测实验报告

图像的边缘检测实验报告
《图像的边缘检测实验报告》
图像的边缘检测是计算机视觉领域中的重要技术之一,它可以帮助我们识别图
像中物体的边缘和轮廓,从而实现图像分割、特征提取和目标识别等应用。
在
本次实验中,我们将对几种常用的边缘检测算法进行比较和分析,以评估它们
在不同场景下的性能和适用性。
首先,我们使用了Sobel算子进行边缘检测。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测方法,它通过对图像进行卷积操作来寻找像素值变化最大的地方,从而找
到图像中的边缘。
实验结果显示,Sobel算子在一些简单场景下表现良好,但
在复杂背景和噪声干扰较大的情况下效果不佳。
接着,我们尝试了Canny边缘检测算法。
Canny算法是一种多阶段的边缘检测
方法,它通过对图像进行高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等
步骤来检测图像中的边缘。
实验结果显示,Canny算法在复杂场景下表现出色,能够有效地抑制噪声并找到图像中的真实边缘。
最后,我们还尝试了Laplacian算子和Prewitt算子等其他边缘检测算法,并对
它们的性能进行了比较和分析。
实验结果显示,不同的边缘检测算法在不同场
景下表现出各自的优势和劣势,需要根据具体的应用需求来选择合适的算法。
总的来说,本次实验对图像的边缘检测算法进行了全面的比较和分析,为我们
进一步深入理解和应用这些算法提供了重要的参考和指导。
希望通过这些实验
结果,我们能够更好地利用边缘检测技术来解决实际的图像处理问题,为计算
机视觉领域的发展做出更大的贡献。
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】

关于图形图像处理实训报告总结【九篇】实训报告总结:图形图像处理实训图形图像处理实训是计算机科学与技术专业的基础课程之一。
通过本次实训课程,我深入了解了图形图像处理的基本概念、方法和技术,并通过实际操作来提升了自己的实践能力。
下面是对本次实训的九篇报告总结:1. 实验一:图像读取与显示本次实验主要是学习如何读取和显示图像,以及使用Matplotlib库进行图像展示。
通过实验,我掌握了图像读取和显示的基本方法,并学会了基本的图像处理操作。
2. 实验二:图像的灰度变换实验二主要是学习图像的灰度变换,包括线性变换和非线性变换。
我学会了如何使用不同的灰度变换函数来调整图像的亮度和对比度,进一步提升图像的质量。
3. 实验三:图像的空间域滤波本次实验主要是学习图像的空间域滤波技术,包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
通过实验,我掌握了不同滤波方法的原理和实现方式,并学会了如何选择合适的滤波方法来降噪和模糊图像。
4. 实验四:图像的频域滤波实验四主要是学习图像的频域滤波技术,包括傅里叶变换和频域滤波等。
通过实验,我了解了傅里叶变换的原理和应用,并学会了如何使用频域滤波来实现图像的锐化和平滑。
5. 实验五:图像的形态学处理本次实验主要是学习图像的形态学处理技术,包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
通过实验,我学会了如何使用形态学操作来改变图像的形状和结构,进一步改善图像的质量。
6. 实验六:图像的边缘检测实验六主要是学习图像的边缘检测技术,包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
通过实验,我了解了不同边缘检测方法的原理和应用,并学会了如何使用边缘检测来提取图像的轮廓和特征。
7. 实验七:图像的分割与聚类本次实验主要是学习图像的分割与聚类技术,包括阈值分割、区域生长和K均值聚类等。
通过实验,我掌握了不同分割与聚类方法的原理和应用,并学会了如何使用分割与聚类来识别和分析图像中的目标和区域。
8. 实验八:图像的特征提取与描述子实验八主要是学习图像的特征提取和描述子技术,包括尺度不变特征变换(SIFT)和方向梯度直方图(HOG)等。
图像的边缘检测(实验报告)

数字信号处理实验图像的边缘检测图像的边缘检测一,原理本实验主要是对图像的边缘进行提取,通过对边缘的分析来分析图像的特征。
首先,了解一些术语的定义:边缘点:图像中具有坐标[i,j]且处在强度显著变化的位置上的点。
边缘段:对应于边缘点坐标[i,j]及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角。
边缘检测器:从图像中提取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法。
轮廓:边缘列表,或者是一条表示边缘列表的拟合曲线。
边缘连接:从无序边缘表形成有序边缘表的过程,习惯上,边缘表的表示采用顺时针方向来排序。
边缘跟踪:一个用来确定轮廓的图像(指滤波后的图像)搜索过程。
边缘就是图像中包含的对象的边界所对应的位置。
物体的边缘以图像局部特性的不连续性的形式出现的,例如,灰度值的突变,颜色的突变,纹理结构的突变等。
从本质上说,边缘就意味着一个区域的终结和另外一个区域的开始。
图像边缘信息在图像分析和人的视觉中十分重要,是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。
边缘检测(edge detection)在图像处理和对象识别领域中都是一个重要的基本问题。
由于边缘的灰度不连续性,可以使用求导数的方法检测到。
最早的边缘检测方法都是基于像素的数值导数的运算。
本实验主要是对图像依次进行Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Laplace算子和Canny算子运算,比较处理结果。
边缘检测有三个共性准则,1,好的检测结果,或者说对边缘的误测率尽可能低,就是在图像边缘出现的地方检测结果中不应该没有;另一方面不要出现虚假的边缘。
2,对边缘的定位要准确,也就是我们标记出的边缘位置要和图像上真正边缘的中心位置充分接近。
3,对同一边缘要有尽可能低的响应次数,也就是检测响应最好是单像素的。
二,对图像进行各种算子运算本实验中主要是对图像依次进行Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Laplace算子和Canny 算子运算。
由于MATLAB对彩色图像不能进行分析。
图像边缘检测实验报告

图像边缘检测实验报告图像边缘检测实验报告引言:图像边缘检测是计算机视觉领域中一项重要的任务,它在许多应用中都起到关键作用。
边缘是图像中不同区域之间的分界线,它们包含了图像中物体的轮廓和形状信息。
因此,准确地检测和提取图像边缘对于目标识别、图像分割和特征提取等任务至关重要。
实验目的:本实验旨在通过实践探索和理解常用的图像边缘检测算法,并对其性能进行评估。
我们将使用不同的算法对一组测试图像进行边缘检测,并比较它们的结果,以了解它们的优缺点和适用场景。
实验方法:1. 数据准备:我们从公开的图像数据库中选择了一组具有不同特征和复杂度的测试图像。
这些图像包括自然风景、人物肖像和建筑物等多种场景,以覆盖不同的应用场景。
2. 算法选择:我们选择了三种常用的图像边缘检测算法进行实验:Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子。
这三种算法在实践中被广泛应用,并且具有不同的特点和适用范围。
3. 实验步骤:a) Sobel算子:我们首先将测试图像转换为灰度图像,然后使用Sobel算子对其进行边缘检测。
Sobel算子是一种基于梯度的算法,它通过计算图像中每个像素点的梯度值来检测边缘。
b) Canny算子:接下来,我们使用Canny算子对同一组测试图像进行边缘检测。
Canny算子是一种基于多阶段处理的算法,它首先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理,然后计算梯度和非最大抑制,最后进行边缘连接和阈值处理。
c) Laplacian算子:最后,我们使用Laplacian算子对测试图像进行边缘检测。
Laplacian算子是一种基于二阶导数的算法,它通过计算图像中每个像素点的二阶导数值来检测边缘。
实验结果:通过对实验图像的边缘检测,我们得到了以下结果:1. Sobel算子产生了较为明显的边缘线,但在一些复杂场景下容易产生噪声,并且边缘线有时会断裂。
2. Canny算子在平滑处理后能够准确地检测到图像中的边缘,并且能够消除噪声和断裂的边缘线。
灰度图像的边缘检测研究

方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含
为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。
签名:—应j望L
日期:≯夕年i月露日
关于论文使用授权的说明
本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文
filtering
in detail
and
two-stage filtering method
which combines improved median
ale
and
adaptive
filtering.Serveral
templates
adaptively
used
Байду номын сангаасin
improved median filtering and
enhancement
adjustment
algorithms
are
investigated
in detail.
Improvements
on
computation,selection
and
of enhancement transformation, transformation
ale
selection of
的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或
扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)
签名:卫型王L导师签名:—社
灰度图像边缘检测算法的性能评价的开题报告

灰度图像边缘检测算法的性能评价的开题报告一、研究背景灰度图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要问题,它涉及到许多领域,如医学影像、工业视觉、自动驾驶等。
在灰度图像中,边缘是图像中不同区域之间的重要分界线,可以用于对象识别、图像分割等任务。
因此,灰度图像边缘检测一直是图像处理领域的一个研究热点。
常用的灰度图像边缘检测算法包括Sobel、Canny、LoG等。
这些算法各有不同的优缺点和适用场景。
由于图像数据的复杂性和灰度值的变化,灰度图像边缘检测算法在实际应用中仍然存在一些问题,例如检测精度不高、易受噪声干扰等。
因此,对灰度图像边缘检测算法的性能进行评价和优化是非常必要的。
二、研究内容本文拟对常用的灰度图像边缘检测算法进行性能评价,包括Sobel、Canny、LoG等算法。
评价指标将包括以下几个方面:1.检测精度:使用标准图像进行测试,比较不同算法的检测精度,包括误差率、漏检率、误检率等指标。
2.鲁棒性:分析不同算法在不同噪声水平下的检测精度。
3.计算时间:比较不同算法的计算时间,分析每个算法的优点和缺点。
三、研究方法本研究将采用以下方法:1.实现Sobel、Canny、LoG等常用算法,并针对不同指标进行性能评价。
2.设计实验,使用广泛应用的测试数据集对算法进行评价。
3.在不同噪声水平下,对算法进行评估。
4.使用Matlab或Python等工具进行实现和评价,并绘制图表进行分析。
四、研究意义本研究将对常用的灰度图像边缘检测算法进行客观评价,为相应领域的应用提供参考。
同时,优化算法的鲁棒性和计算时间,可为实际应用中灰度图像边缘检测问题提供更好的解决方案。
五、预期成果1.实现Sobel、Canny、LoG等常用算法,并进行性能评价。
2.综合比较不同算法的优缺点,为实际应用提供参考。
3.对不同算法的鲁棒性进行评估,提高算法的实用性。
4.为灰度图像边缘检测算法的优化提供思路和参考。
图像的边缘检测实验处理报告

数字视频图像处理与通信实验实验项目:图像的边缘检测指导老师:***班级:姓名:学号:图像的边缘检测实验报告一;实验目的:1.掌握图像边缘检测的基本概念以及边缘检测的基本方法;2.通过matlab 实验的具体操作来具体掌握空间图像边缘检测的方法;3.通过matlab 实验来验证所学知识,达到学以致用;4.通过matlab 实验来理解roberts 、sobel 、canny 、log 几种算子的原理以及各个算法的优缺点,并加以比较。
二;实验原理:图像的边缘是图像最基本的特征之一。
所谓边缘(或边沿)是指周围像素灰度有阶跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。
边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间,因此它是图像分割依赖的重要特征。
图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用,边缘能勾划出目标物体,使观察者一目了然;边缘蕴含了丰富的内在信息(如方向、阶跃性质、形状等)。
从本质上说,图像边缘是图像局部特性不连续性(灰度突变、颜色突变、纹理结构突变等)的反应,它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始。
边缘检测技术是所有基于边界分割的图像分析方法的第一步,首先检测出图像局部特性的不连续性,再将它们连成边界,这些边界把图像分成不同的区域,检测出边缘的图像就可以进行特征提取和形状分析,但各算子有自己的优缺点和适用领域。
Roberts 算子Roberts 算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,由下式给出: g(x,y)={[y x f ,(-)1,1(++y x f ]2+[y x f ,(- )1,1(++y x f ]2}21 ,其中f(x,y)是具有整数像素坐标的输入图像,平方根运算使该处理类似于在人类视觉系统中发生的过程。
Roberts 算子边缘定位准,但是对噪声敏感。
适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割,在应用中经常用Roberts 算子来提取道路。
Prewitt 边缘算子Prewitt 边缘算子的卷积和如图所示,图像中的每个像素都用这两个核做卷积,取最大值作为输出,也产生一幅边缘幅度图像。
图像边缘检测

图像边缘检测一、实验目的1.掌握图像边缘检测的方法。
2.掌握AiCam框架的部署和使用。
二、实验内容1、算法原理1.1基本描述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。
图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性。
本实验中使用的是canny边缘检测算子,除此之外还有Sobel、Laplacian算子等。
2、功能设计2.1功能描述AiCam人工智能轻量化应用框架是一款面向于人工智能边缘应用的开发框架,采用统一模型调用、统一硬件接口、统一算法封装和统一应用模板的设计模式,实现了嵌入式边缘计算环境下进行快速的应用开发和项目实施。
AiCam为模型算法的调用提供RESTful调用接口,实时返回分析的视频结果和数据,同时通过物联网云平台的应用接口,实现与硬件的连接和互动,最终形成各色智联网产业应用。
AiCam框架如下图所示:四、实验步骤1.工程部署1.1硬件部署1)准备人工智能边缘应用平台,给边缘计算网关正确连接Wi-Fi天线、摄像头、电源。
2)按下电源开关上电启动边缘计算网关,将启动ubuntu操作系统。
3)系统启动后,连接局域网内的Wi-Fi网络,记录边缘计算网关的IP地址,1.21)运行MobaXterm工具,通过SSH登录到边缘计算网关(参考附录2)。
2)在SSH终端创建实验工作目录:3)通过SSH将本实验工程代码和aicam工程包上传到对应目录下。
4)在SSH终端输入以下命令解压缩实验工程。
2.工程运行1)在SSH终端输入命令运行实验工程:3.图像边缘检测1)点击应用左侧的菜单选择“图像边缘检测”,应用将会返回图像边缘的实时视频图像。
图像处理中的边缘检测算法使用教程

图像处理中的边缘检测算法使用教程边缘检测是图像处理中的一项基本任务,用于检测图像中物体或者物体的边界。
边缘检测在很多领域都有广泛的应用,包括计算机视觉、医学图像分析等。
本篇文章将为你介绍图像处理中常用的边缘检测算法,并给出相应的使用教程。
一、Sobel算子Sobel算子是一种经典的边缘检测算法,通过对图像进行卷积操作来检测图像中的边缘。
在实际使用中,可以通过以下步骤来进行Sobel边缘检测:1. 将彩色图像转换为灰度图像。
可以通过取红、绿、蓝三个通道的平均值来实现。
2. 对灰度图像进行高斯平滑处理。
这一步骤可以降低图像中的噪声。
3. 使用Sobel算子对平滑后的图像进行卷积操作。
Sobel算子分为水平和垂直两个方向,可以分别对图像进行卷积操作。
卷积操作可以使用矩阵乘法来实现。
4. 对卷积结果进行阈值化处理,以确定边缘的位置。
可以选择一个适当的阈值来满足不同应用的需求。
二、Canny算子Canny算子是一种常用且效果良好的边缘检测算法,相比于Sobel算子,Canny算子可以更好地检测边缘的连续性和准确性。
以下是Canny算子的使用教程:1. 将彩色图像转换为灰度图像,同样可以通过对RGB通道求平均值的方式来实现。
2. 对灰度图像进行高斯平滑处理,以降低噪声对边缘检测的影响。
3. 计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。
可以使用Sobel算子来计算梯度。
4. 对梯度图像进行非最大抑制,以保留梯度幅值变化最大的像素。
这一步骤可以帮助提取边缘的细节。
5. 使用双阈值进行边缘链接。
通常将梯度幅值较大的像素点作为强边缘点,将梯度幅值较小但周围相邻的像素点作为弱边缘点。
通过设置适当的高低阈值,可以保留合适的边缘。
6. 最后,可以使用边缘链接算法来连接弱边缘点和强边缘点,形成完整的边缘。
常用的边缘链接算法有基于连通区域的算法和霍夫变换等。
三、Laplacian算子Laplacian算子是一种常用的边缘检测算法,它通过计算图像中二阶导数来检测边缘。
matlab实验报告实验二

matlab实验报告实验二Matlab实验报告实验二引言Matlab是一种功能强大的数学软件,广泛应用于科学研究和工程实践中。
在实验二中,我们将探索Matlab的图像处理功能,并通过实际案例来展示其应用。
图像处理基础图像处理是指对图像进行数字化处理的过程,其目的是改善图像质量、提取有用信息或实现特定的应用需求。
在Matlab中,我们可以利用各种函数和工具箱来实现图像处理的各种任务,如图像增强、滤波、分割和特征提取等。
实验步骤1. 图像读取与显示在Matlab中,我们可以使用imread函数读取图像文件,并使用imshow函数将图像显示在屏幕上。
例如,我们可以读取一张名为"lena.jpg"的图像,并显示出来:```matlabimg = imread('lena.jpg');imshow(img);```2. 图像灰度化图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中,我们可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
例如,我们可以将上一步读取的图像转换为灰度图像:```matlabgray_img = rgb2gray(img);imshow(gray_img);```3. 图像二值化图像二值化是将灰度图像转换为二值图像的过程,其中只包含黑色和白色两种颜色。
在Matlab中,我们可以使用imbinarize函数将灰度图像二值化。
例如,我们可以将上一步得到的灰度图像二值化:```matlabbinary_img = imbinarize(gray_img);imshow(binary_img);```4. 图像平滑图像平滑是指去除图像中的噪声或细节,使得图像更加平滑和清晰。
在Matlab 中,我们可以使用imfilter函数对图像进行平滑处理。
例如,我们可以对上一步得到的二值图像进行平滑处理:```matlabsmooth_img = imfilter(binary_img, fspecial('average'));imshow(smooth_img);```5. 图像边缘检测图像边缘检测是指提取图像中物体边缘的过程,常用于目标检测和图像分割。
灰度图像处理中的边缘检测和分割算法

灰度图像处理中的边缘检测和分割算法数字图像处理是一门关注将数字信号转化为可视化图像的学科。
它已被应用于许多领域,如医疗成像、计算机视觉、人工智能和机器人学。
其中,灰度图像处理是数字图像处理领域中最基础也最广泛应用的部分。
其中,边缘检测和分割算法被广泛应用于图像处理中。
本文将着重介绍这两个关键技术。
边缘检测边缘检测是数字图像处理中一项非常基础的技术,是许多图像处理技术的先决条件。
边缘可以被描述为一幅图像中物体间的边缘或表面。
它是图像处理中最基础和重要的信息之一,能描述一幅图像所包含物体的轮廓、形状和纹理,同时还可以提供图像的轮廓和物体表面等其它信息。
因此,边缘检测在许多应用中非常有用,例如自动驾驶汽车、安防系统和医学图像处理等领域。
边缘检测的方法有很多,但其核心思路都是寻找图像中灰度值的不连续性来实现。
在图像中,边缘通常是图像中灰度值变化快速的位置。
因此,我们可以利用这种不连续性,通过各种算法来寻找图像的边缘。
其中,一些常见的边缘检测算法包括Sobel、Canny、Roberts 等。
这些算法中,Sobel 和 Canny 算法是较为常用的方法。
这两种方法都通过对灰度图像进行一些数学操作,来识别出图像中的边缘。
Sobel 算法在图像处理中非常常见,它可以通过计算图像中的梯度来寻找灰度值变化最快的位置,从而确定边缘的位置。
而 Canny 算法则更加精细和优化,它使用了高斯模糊和非最大值抑制等技术来提高边缘检测的准确率。
分割算法在图像处理中,分割是一个非常重要的任务,它是从一幅图像中提取物体的过程。
分割算法的目标是将一幅图像分成若干个区域,使得图像中每个区域内的像素灰度值差异尽可能小,而区域间尽可能大。
这相当于将图像中的每个像素分成不同的类别,使得同类别的像素在图像中尽可能连续。
常见的分割算法包括 k-means、Mean Shift、GMM 等。
其中,k-means 算法是最常见的算法之一。
该算法通过不断迭代聚类中心,将图像像素分为 k 类。
灰度图像的sobel边缘检测算法

灰度图像的sobel边缘检测算法之前上⼀篇⽂章写了如何将图⽚进⾏灰度化处理,这篇⽂章参考CB的⽂章简单的介绍⼀下如何进⾏sobel边缘化处理。
边缘:周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合,它是图像最基本的特征公式:这⾥Gx和Gy分别代表横向及纵向边缘检测的图像灰度值,该点灰度值⼤⼩为G,式⼦⾥A代表经过灰度处理的原始图像,最终计算出来的结果和设定的阈值进⾏⽐较如果⼤于阈值显⽰⼀个颜⾊,否则就显⽰其他颜⾊即可。
采⽤流⽔线的⽅法: 1、移位,A是⼀个3X3的矩阵,需要不断的刷新,我⽤的是9个寄存器,每⼀个时钟就刷新⼀次。
2、计算Gx 和Gy,矩阵相乘展开以后就是⼏个数据相乘,因为矩阵因⼦⾥⾯有负数,所以需要 ⽐较⼤⼩,把正值给保留下来。
3、求平⽅和 4、利⽤altera⾃带的IP核,实现开根号处理。
5、跟阈值进⾏⽐较矩阵:3X3矩阵采⽤的是altera⾃带的ip核,移位ip核taps是指有⼏层,如果把data_in算进去的话,taps两层即可,distance是指距离,每⼀层的长度是多少,distance也对应sobel处理的图⽚长度,移位ip核运⾏原理类似与弹珠游戏,新的数据把旧的数据向前推。
时钟延时: 因为流⽔线数据处理有延时,所以最终vga显⽰使能也需要将移动相应的时钟来保持同步/*-----------------------------------------------------------------------Date : 2017-XX-XXDescription : Design for sobel.-----------------------------------------------------------------------*/module sobel(//global clockinput clk , //system clockinput rst_n , //sync reset//sobel interfaceoutput [10:0] sobel_data ,//matrix interfaceinput [ 7:0] matrix_p11 , matrix_p12 , matrix_p13 ,input [ 7:0] matrix_p21 , matrix_p22 , matrix_p23 ,input [ 7:0] matrix_p31 , matrix_p32 , matrix_p33 ,//eninput mean_en ,output display_val//--------------------------------//Funtion : 变量声明reg [9:0] gx_temp1 ;reg [9:0] gx_temp2 ;reg [9:0] gx_data ;reg [9:0] gy_temp1 ;reg [9:0] gy_temp2 ;reg [9:0] gy_data;reg [20:0] gxy_square ;reg [ 4:0] delay_en ;//--------------------------------//Funtion : 计算Gx Gyalways @(posedge clk or negedge rst_n)beginif(!rst_n)begingx_temp1 <= 1'd0;gx_temp2 <= 1'd0;gx_data <= 1'd0;endelsebegingx_temp1 <= matrix_p31 + (matrix_p32 << 1) + matrix_p33;gx_temp2 <= matrix_p11 + (matrix_p12 << 1) + matrix_p13;gx_data <= (gx_temp1 >= gx_temp2) ? gx_temp1 - gx_temp2 : gx_temp2 - gx_temp1; endendalways @(posedge clk or negedge rst_n)beginif(!rst_n)begingy_temp1 <= 1'd0;gy_temp2 <= 1'd0;gy_data <= 1'd0;endelsebegingy_temp1 <= matrix_p11 + (matrix_p21 << 1) + matrix_p31;gy_temp2 <= matrix_p13 + (matrix_p23 << 1) + matrix_p33;gy_data <= (gy_temp1 >= gy_temp2) ? gy_temp1 - gy_temp2 : gy_temp2 - gy_temp1; endend//--------------------------------//Funtion : gx^2 + gy^2always @(posedge clk or negedge rst_n)beginif(!rst_n)gxy_square <= 1'd0;elsegxy_square <= gx_data * gx_data + gy_data * gy_data;end//--------------------------------//Funtion : sqrtsqrt_sobel sqrt_inst(.radical(gxy_square),.q(sobel_data)//remainder);//--------------------------------//Funtion : delay_enalways @(posedge clk or negedge rst_n)beginif(!rst_n)delay_en <= 1'd0;elsedelay_en <= {delay_en[3:0] , mean_en};assign display_val = delay_en[4]; endmodule。
图像的边缘检测实验报告

图像的边缘检测实验报告图像的边缘检测实验报告一、引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向,而边缘检测作为图像处理的基础任务之一,具有广泛的应用价值。
边缘是图像中灰度或颜色变化较为剧烈的地方,通过检测图像中的边缘可以提取出物体的轮廓、形状等重要信息,从而为后续的图像分析和识别提供基础。
二、实验目的本次实验旨在探究不同的边缘检测算法在图像处理中的应用效果,并通过实验结果分析和比较各算法的优缺点,从而为图像处理领域的研究和应用提供参考。
三、实验方法1. 实验环境:使用Python编程语言,结合OpenCV图像处理库进行实验。
2. 实验数据:选择了包含多种物体和复杂背景的图像作为实验数据,以保证实验的可靠性和准确性。
3. 实验步骤:(1) 读取图像数据,并将其转化为灰度图像。
(2) 对图像进行预处理,如降噪、平滑等操作,以提高边缘检测的效果。
(3) 使用不同的边缘检测算法对图像进行处理,如Sobel算子、Canny算法等。
(4) 分析和比较不同算法的实验结果,评估其优缺点。
四、实验结果与分析1. Sobel算子:Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法,通过对图像进行卷积操作,提取出图像中的边缘信息。
实验结果显示,Sobel算子能够较好地检测出图像中的边缘,但对于噪声较多的图像效果较差。
2. Canny算法:Canny算法是一种经典的边缘检测算法,通过多步骤的处理过程,包括高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等,最终得到清晰准确的边缘信息。
实验结果显示,Canny算法能够有效地检测出图像中的边缘,并具有较好的抗噪性能。
3. 其他算法:除了Sobel算子和Canny算法外,还有许多其他的边缘检测算法,如拉普拉斯算子、Roberts算子等,它们各自具有不同的特点和适用范围。
在实验中,我们也对这些算法进行了尝试和比较,发现它们在不同的图像场景下有着各自的优势和局限性。
五、实验总结与展望通过本次实验,我们对图像的边缘检测算法进行了探究和比较。
实验二、灰度图像边缘检测

实验二、灰度图像边缘检测一、实验目的1.掌握各种边缘检测算子的概念及原理。
2.掌握各种边缘检测算子的算法。
3.掌握各种边缘检测算子matlab实现的编制方法。
4.启发学生依据边缘特征进行图像分析与识别,提高学生图像处理与分析能力和实际动手能力。
二、实验原理基于算子模板的卷积过程,比如有一张8x8的图片,像素矩阵如下:又有一个3x3整个模板卷积过程就是用模板覆盖在像素矩阵上,重新计算像素值并移动的过程。
如下图即为模板盖住左上角的示例。
计算方式为模板单元格的值与被模板覆盖的图像子矩阵的值分别相乘并和并把结果放在模板中央单元格所对应的图像矩阵单元格中。
上图模板中央对应单元格的值应为:12*0+23*(-1)+52*0+12*(-1)+0*4+0*(-1)+56*0+45*(-1)+47*0=-80。
各算子模板如下:1. Roberts 算子10010110⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦ 2. 拉普拉斯边缘算子010111141181010111⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 3. Kirsch 边缘算子33535555555330530530350333533333333304590135----⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-----⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-----------⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦︒︒︒︒ 533333333333503503303305533553555355180225270315-----------⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-----⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦︒︒︒︒4. 高斯-拉普拉斯算子-2-4-4-4-2-4080-4-48248-4-4080-4-2-4-4-4-2⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦5. Prewitt 边缘算子101111101000101111----⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦6. Sobel 算子三、实验仪器和设备PC机1台,原始灰度图像文件,matlab编程软件四、预习要求1.复习matlab编程软件的使用方法;2.复习数字图像处理的一些相关知识;3.复习数字图像边缘检测的基本原理;4.学习在matlab中如何进行图像的边缘检测。
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实验二、灰度图像边缘检测
一、实验目的
1.掌握各种边缘检测算子的概念及原理。
2.掌握各种边缘检测算子的算法。
3.掌握各种边缘检测算子matlab实现的编制方法。
4.启发学生依据边缘特征进行图像分析与识别,提高学生图像处理与分析能力和实际动手能力。
二、实验原理
基于算子模板的卷积过程,比如有一张8x8的图片,像素矩阵如下:
又有一个3x3的算子模板矩阵如下:
整个模板卷积过程就是用模板覆盖在像素矩阵上,重新计算像素值并移
动的过程。
如下图即为模板盖住左上角的示例。
计算方式为模板单元格的值与被模板覆盖的图像子矩阵的值分别相乘并和并把结果放在模板中央单元格所对应的图像矩阵单元格中。
上图模板中央对应单元格的值应为:
12*0+23*(-1)+52*0+12*(-1)+0*4+0*(-1)+56*0+45*(-1)+47*0=-80。
各算子模板如下:
1. Roberts 算子
10010110⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦ 2. 拉普拉斯边缘算子
010111141181010111⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦
3. Kirsch 边缘算子
33535555555330530530350333533333333304590135----⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-----⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-----------⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦
︒︒︒︒ 533333333333503503303305533553555355180225270315-----------⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-----⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦
︒
︒
︒
︒
4. 高斯-拉普拉斯算子
-2-4-4-4-2-4080-4-48248-4-4080-4-2-4-4-4
-2⎡⎤
⎢⎥⎢
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5. Prewitt 边缘算子
101111101000101111----⎡⎤
⎡⎤
⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦
⎣⎦
6. Sobel 算子
三、实验仪器和设备
PC 机1台,原始灰度图像文件,matlab 编程软件
四、预习要求
1.复习matlab编程软件的使用方法;
2.复习数字图像处理的一些相关知识;
3.复习数字图像边缘检测的基本原理;
4.学习在matlab中如何进行图像的边缘检测。
五、实验内容
1.编程实现以下六种图像边缘检测算子。
(1)Roberts边缘算子;(2)Sobel边缘算子
(3)Prewitt边缘算子;(4)拉普拉斯边缘算子
(5)Kirsch边缘算子;(6)高斯-拉普拉斯边缘算子
2.根据检测结果,分析与比较各种边缘检测算法的主要区别。
答:用各种边缘检测算子对一幅图像进行边缘检测,其结果如图2所示。
从检测的结果来看,Roberts边缘算子提取边缘的结果边缘较粗,边缘定位不很准确,Sobel边缘算子,Prewitt边缘算子对边缘的定位就准确了一些,Kirsch边缘算子比Sobel边缘算子,Prewitt边缘算子和拉普拉斯边缘算子定位更准确而采用高斯-拉普拉斯边缘算子进行边缘提取的结果要明显优于前4 种算子,特别是边缘比较完整,位置比较准确。
六、实验代码及结果
clear all
I=imread('D:\jiaojie20130814001.jpg');
I1=im2double(I);
I2=rgb2gray(I1);
[thr, sorh, keepapp]=ddencmp('den','wv',I2);
I3=wdencmp('gbl',I2,'sym4',2,thr,sorh,keepapp); I4=medfilt2(I3,[9 9]);
I5=imresize(I4,0.2,'bicubic');
BW1=edge(I5,'sobel');
BW2=edge(I5,'roberts');
BW3=edge(I5,'log');
BW4=edge(I5,'prewitt');
BW5=edge(I5,'sobel');
BW6=edge(I5,'l');
h=fspecial('gaussian',5);
subplot(2,4,1);
imshow(I1);
title('原图');
subplot(2,4,2);
imshow(I2);
title('灰度图');
subplot(2,4,3);
imshow(BW1);
title('Sobel边缘算子');
subplot(2,4,4);
imshow(BW2);
title('Roberts边缘算子');
subplot(2,4,5);
imshow(BW3);
title('高斯-拉普拉斯边缘算子'); subplot(2,4,6);
imshow(BW4);
title('Prewitt边缘算子'); subplot(2,4,7);
imshow(BW5);
title('kirsch边缘算子'); subplot(2,4,8);
imshow(BW6);
title('拉普拉斯边缘算子');
实验结果。