数字图像处理实验报告——图像分割实验

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

实验题目图像分割实验

实验室 DSP室&信号室实验时间

实验类别设计同组人数2

成绩指导教师签字：

一．实验目的

1.理解图像分割的基本概念；

2.理解图像边缘提取的基本概念；

3.掌握进行边缘提取的基本方法；

4.掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。

二．实验内容

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；

2.设计一个检测图1中边缘的程序，要求结果类似图2，并附原理说明。

3.任选一种阈值法进行图像分割.

图1 图2

三．实验具体实现

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；

I=imread('mri.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')

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1中边缘的程序，要求结果类似图2，并附原理说明。

i=imread('m83.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');

3.任选一种阈值法进行图像分割.

i=imread('trees.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')

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);

imshow(i3);