基于MATLAB的数字图像边缘检测算法研究申报表
利用MATLAB进行数字图像的边缘检测算法研究_陈阳
效的完成图像边缘的检测。
１．边缘检测算法的研究
１．１ Ｒｏｂｅｒｔｓ 边 缘 检 测 算 子 Ｒｏｂｅｒｔｓ 边 缘 检 测 算 子 根 据 任 意 一 对
垂直方向上的差分可用来计算剃度的原理， 采用对角线方向相临两像
素之差， 即：
△ｘ ｆ＝ｆ（ｉ，ｊ）－ ｆ（ｉ＋１，ｊ＋１）
（ １）
△ｙ ｆ＝ｆ（ｉ，ｊ）－ ｆ（ｉ＋１，ｊ＋１）
图 ２ 小波边缘检测效果
３．结论
利用 ＭＡＴＬＡＢ， 我们可以很方便的对图像边缘检测算法进行仿真 研 究 ， 比 较 各 自 的 优 缺 点 ， 得 到 最 优 、效 果 最 好 的 算 法 来 进 行 图 像 处 理。
３．结束语
铁路客票网上订票的真正实现可能还面临着专用软件系统开发、 硬件建设方面的困难， 但我们可以预见的是， 铁路客票购票的网络化 一定能为铁路系统有效 地 减 低 运 营 成 本 、提 高 经 营 效 率 ， 提 升 铁 路 系 统的整体服务质量和社会赞誉， 为铁路建设跨越式发展打下良好基 础。 科
作者简介： 沈 俊 娜 （ １９８１—） ， 女 ， 浙 江 义 乌 ， 广 州 铁 路 职 业 技 术 学 院 轨 道 交 通系， 物流师。
刘明（ １９８１—） ， 女， 山东潍坊， 西南交通大学物流学院。
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Ｒｏｂｅｒｔｓ 算子定 位 比 较 精 确 ， 但 由 于 不 包 括 平 滑，所 以 对 于 噪 声 比 较敏感。Ｐｒｅｗｉｔｔ 算子是平均滤波的一阶的微分算子， 检测的图像边缘 可能大于 ２ 个像素， 对灰度渐变低噪声的图像有较好的检测效果，但 是对于混合多复杂噪声的图像，处理效果就不理想了。Ｃａｎｎｙ 方法则以 一 阶 导 数 为 基 础 来 判 断 边 缘 点 。它 是 一 阶 传 统 微 分 中 检 测 阶 跃 型 边 缘 效果最好的算子之一。而小波变换中， 第 １ 级小波变换模显示出图像 的边缘和纹理， 第 ２ 级和第 ３ 级小波变换模则主要显示出图像的边 缘， 平滑掉了图像细致的纹理结构。边缘检测效果令人满意。科
数字图像处理实验报告(图像边缘检测)
实验报告实验名称实验三图像边缘检测课程名称数字图像处理某成绩班级学号日期地点备注：1、实验目的（1）了解并掌握使用微分算子进行图像边缘检测的基本原理；（2）编写程序使用Laplacian 算子（二阶导数算子）实现图像锐化，进一步理解图像锐化的实质；（3）掌握使用不同梯度算子（一阶导数算子）进行图像边缘检测的原理、方法，根据实验结果分析各种算子的工作效果；（4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：方案、编程、调试、结果、分析、结论。
2、实验环境（1）Windows XP/7（2）Matlab 7.1/7.143、实验方法本次实验要求对256×256大小，256级灰度的数字图像lena.img进行处理。
（1）对该图像进行锐化处理，要求采用Laplacian算子进行锐化，分α=1和α=2两种情况，按如下不同情况进行处理：①g1(m,n)=f(m,n)-α∇f②g2(m,n)=4αf(m,n)-α[f(m-1,n)+f(m+1,n)+f(m,n-1)+f(m,n+1)]I、要对图像进行处理，要先读取该图像，实验代码如下：close all;clear all;fid=fopen('lena.img','r');image=fread(fid,[256,256],'uint8');fclose(fid);II、读取图像后，对该图像的每一像素（不考虑图像的边界部分）进行遍历，根据公式①（公式①相当于做差分）对每一灰度进行计算，将所得的结果存入一矩阵g1中（矩阵g1初始化为该图像的矩阵），代码如下（仅以ɑ=1为例）：g1=image;a=1;[x,y]=size(image);for i=2:(x-1)for j=2:(y-1) g1(i,j)=(1+4*a)*image(i,j)-a*(image(i+1,j)+image(i-1,j)+image(i,j+1)+image(i,j-1));endendIII、根据公式②对图像的每一个像素（不考虑图像的边界部分）进行计算，将所得之存入矩阵g2中（g2初始化值为该图像的矩阵值），具体方法与上一步类似，代码如下（仅以ɑ=1为例）：g2=image;a=1;[x,y]=size(image);for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)g2(i,j)=4*a*image(i,j)-a*(image(i+1,j)+image(i-1,j)+image(i,j+1)+image(i,j-1));endend（2）分别利用Roberts、Prewitt 和Sobel 边缘检测算子，对原图像进行边缘检测，显示处理前、后图像。
基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真设计
基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真目录第1章绪论 11.1 序言 11.2 数字图像边缘检测算法的意义 1第2章传统边缘检测方法及理论基础 2 2.1 数字图像边缘检测的现状与发展 22.2 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 32.3 数字图像边缘检测关于边缘的定义 42.4 基于一阶微分的边缘检测算子 42.5 基于二阶微分的边缘检测算子 7第3章编程和调试 103.1 edge函数 103.2 边缘检测的编程实现 11第4章总结 13第5章图像边缘检测应用领域 13附录参考文献 15第1章绪论§1.1 序言理解图像和识别图像中的目标是计算机视觉研究的中心任务，物体形状、物体边界、位置遮挡、阴影轮廓及表面纹理等重要视觉信息在图像中均有边缘产生。
图像边缘是分析理解图像的基础，它是图像中最基本的特征。
在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘提取占据着非常重要位置，它位于系统的最底层，为其它模块所依赖。
图像边缘提取作为计算机视觉领域最经典的研究课题，长期受到人们的重视。
图像边缘主要划分为阶跃状和屋脊状两种类型。
阶跃状边缘两侧的灰度值变化明显，屋脊状边缘则位于灰度增加与减少的交界处。
传统的图像边缘检测方法大多是从图像的高频分量中提取边缘信息，微分运算是边缘检测与提取的主要手段。
由于传统的边缘检测方法对噪声敏感，所以实际运用效果有一定的局限性。
近年来，越来越多的新技术被引入到边缘检测方法中，如数学形态学、小波变换、神经网络和分形理论等。
Canny于1986年提出基于最优化算法的边缘检测算子，得到了广泛的应用，并成了与其它实验结果作比较的标准。
其原因在于他最先建立了优化边缘检测算子的理论基础，提出了迄今为止定义最为严格的边缘检测的三个标准。
另外其相对简单的算法使得整个过程可以在较短的时间实现。
实验结果也表明，Canny算子在处理受加性高斯白噪声污染的图像方面获得了良好的效果[1]。
数字图像处理基于MATLAB的图像边缘检测
滞后阈值需要两个阈值——高阈值与低阈值。假设图像中的重要边缘都是连续的曲线， 这样就可以跟踪给定曲线中模糊的部分，并且避免将没有组成曲线的噪声像素当成边缘。所以 从一个较大的阈值开始，这将标识出比较确信的真实边缘，使用前面导出的方向信息，从这些 真正的边缘开始在图像中跟踪整个的边缘。在跟踪的时候，使用一个较小的阈值，这样就可以 跟踪曲线的模糊部分直到回到起点。
中的 candy 技术来进行边缘处理，最后将处理后的图像从 YCC 色彩模式转换回 RGB 色图。 在对图像进行边缘检测功能的实现时，需要注意到所使用的 Edge 函数只能对灰度图或二
值化图像进行处理，因此，在进行边缘检测之前，首先要对图像进行灰度处理。为了更方便的 实现灰度处理，采取了转换 RGB 色域到 YCC 色域后进行。 二、程序流程图及算法说明
《数字图像处理》课程考核报告
rk
理学院
《数字图象处理》课程考核报告
基于 MATLAB 的图像边缘检测
电子信息科学与技术 x 班 x
0
《数字图像处理》课程考核报告
rk
《数字图像处理》课程考核报告
一、程序的主要功能和原理方法 1.功能 本程序使用 Matlab 结合图像处理工具箱的相关功能实现了对彩色图像的边缘检测。 2.原理方法 程序通过将 RGB 色彩模式的图像转换为 YCC 色彩模式（色域），并使用 Edge detection
Eg.png 对比效果图：
Henan Agricultural University College of Science Ren Kai
数字图像处理实验报告-图像边缘检测和特征提取
华南师范大学实验报告一、实验目的1、.掌握边缘检测的Matlab实现方法2、了解Matlab区域操作函数的使用方法3、了解图像分析和理解的基本方法4、了解纹理特征提取的matlab实现方法二、实验平台计算机和Matlab软件环境三、实验内容1、图像边缘检测2、图像纹理特征提取四、实验原理1、图像边缘检测图像理解是图像处理的一个重要分支，它研究的是为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。
边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。
在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。
边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。
由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此，边界检测包括两个基本内容：首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。
边缘检测的方法大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。
导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值比较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。
一阶导数fx∂∂与fy∂∂是最简单的导数算子，它们分别求出了灰度在x和y方向上的变化率，而方向α上的灰度变化率可以用下面式子计算：cos sin (cos sin )f f f G i j x yααααα∂∂∂=+=+∂∂∂ 对于数字图像，应该采用差分运算代替求导，相对应的一阶差分为：(,)(,)(1,)(,)(,)(,1)x y f i j f i j f i j f i j f i j f i j ∆=--∆=--方向差分为： (,)(,)cos (,)sin x y f i j f i j f i j ααα∆=∆+∆函数f 在某点的方向导数取得最大值的方向是1tan /f f y x α-⎡⎤∂∂=⎢⎥∂∂⎣⎦，方向导数的最大值是1222f f G x y ⎡⎤⎛⎫∂∂⎛⎫=+⎢⎥ ⎪ ⎪∂∂⎝⎭⎢⎥⎝⎭⎣⎦称为梯度模。
常用图像边缘检测方法及Matlab研究
常用图像边缘检测方法及Matlab研究韦炜【摘要】The edge detection plays an important role in digital image processing.In order to choose the most appropriate edge detection in the practical application, some common used edge detection methods for vase's edge detection simulation based on Matlab are introduced , which include the differential operator method ( Robert operator, Sobel operator, Prcwitt operator and Kirsch operator) , the Gauss-Laplace operator method, the Canny operator method, the zero-crossing method and the Frei-chen edge detection method, etc.Their distinguishing characteristics and suitable application range have been obtained through camparative study an the results.%边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用.为了在实际应用中能够选择最佳的边缘检测方法,采用Matlab语言编程,将若干常用的边缘检测方法应用于花瓶边缘检测仿真实验,包括微分算子法(Robert算子、Sohel算子、Prewitt 算子和Kirsch算子)、高斯-拉普拉斯算子法、坎尼算子法、零交叉法和Frei-chen 边缘检测法等.经过对结果的对比研究,得到其各自特性和适用范围.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)004【总页数】4页(P91-94)【关键词】数字图象处理;边缘检测方法;Matlab对比研究;微分算子法【作者】韦炜【作者单位】西安文理学院,陕西西安,710065【正文语种】中文【中图分类】TN919-34边缘检测技术在图像处理与计算机视觉中占有特殊的位置，它是底层视觉处理中最重要的环节之一，也是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析方法的基础[1]。
数字图像处理实验 matlab 图像增强 边缘检测 图像操作
实验1 点运算和直方图处理一、实验目的1. 掌握利用Matlab图像工具箱显示直方图的方法2. 掌握运用点操作进行图像处理的基本原理。
3. 进一步理解利用点操作这一方法进行图像处理的特点。
4. 掌握利用Matlab图像工具箱进行直方图均衡化的基本方法。
二、实验的硬件、软件平台硬件：计算机软件：操作系统：WINDOWS 2000应用软件：MATLAB三、实验内容及步骤1. 了解Matlab图像工具箱的使用。
2. 利用Matlab图像工具箱对图像进行点操作，要求完成下列3个题目中的至少2个。
⑴图1灰度范围偏小，且灰度偏低，改正之。
⑵图2暗处细节分辨不清，使其能看清楚。
⑶图3亮处细节分辨不清，使其能看清楚。
图1 图2 图33. 给出处理前后图像的直方图。
4. 利用MatLab图像处理工具箱中函数对以上图像进行直方图均衡化操作，观察结果。
四、思考题1. 点操作能完成哪些图像增强功能？2. 直方图均衡化后直方图为何并不平坦？为何灰度级会减少？五、实验报告要求1．对点操作的原理进行说明。
2．给出程序清单和注释。
3．对处理过程和结果进行分析（包括对处理前后图像的直方图的分析）。
实验2 图像平滑实验一、实验目的1．通过实验掌握图像去噪的基本方法；2．学会根据情况选用不同方法。
二、实验的硬件、软件平台硬件：计算机软件：操作系统：WINDOWS 2000应用软件：MATLAB三、实验内容及要求1．实验内容请在如下面方法中选择多个，完成图像去噪操作，并进行分析、比较。
（1）对静态场景的多幅图片取平均；（2）空间域模板卷积（不同模板、不同尺寸）；（3）频域低通滤波器（不同滤波器模型、不同截止频率）；（4）中值滤波方法。
2．实验要求（1）图片可根据需要选取；（2）对不同方法和同一方法的不同参数的实验结果进行分析和比较，如空间域卷积模板可有高斯型模板、矩形模板、三角形模板和自己根据需求设计的模板等；模板大小可以是3×3，5×5，7×7或更大。
基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真
基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真目录第1章绪论 11.1 序言 11.2 数字图像边缘检测算法的意义 1第2章传统边缘检测方法及理论基础 22.1 数字图像边缘检测的现状与发展 2 2.2 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 32.3 数字图像边缘检测关于边缘的定义 42.4 基于一阶微分的边缘检测算子 42.5 基于二阶微分的边缘检测算子 7第3章编程和调试103.1 edge函数 10 3.2 边缘检测的编程实现 11 第4章总结13第5章图像边缘检测应用领域13附录参考文献15第1章绪论§1.1 序言理解图像和识别图像中的目标是计算机视觉研究的中心任务，物体形状、物体边界、位置遮挡、阴影轮廓及表面纹理等重要视觉信息在图像中均有边缘产生。
图像边缘是分析理解图像的基础，它是图像中最基本的特征。
在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘提取占据着非常重要位置，它位于系统的最底层，为其它模块所依赖。
图像边缘提取作为计算机视觉领域最经典的研究课题，长期受到人们的重视。
图像边缘主要划分为阶跃状和屋脊状两种类型。
阶跃状边缘两侧的灰度值变化明显，屋脊状边缘则位于灰度增加与减少的交界处。
传统的图像边缘检测方法大多是从图像的高频分量中提取边缘信息，微分运算是边缘检测与提取的主要手段。
由于传统的边缘检测方法对噪声敏感，所以实际运用效果有一定的局限性。
近年来，越来越多的新技术被引入到边缘检测方法中，如数学形态学、小波变换、神经网络和分形理论等。
Canny于1986年提出基于最优化算法的边缘检测算子，得到了广泛的应用，并成了与其它实验结果作比较的标准。
其原因在于他最先建立了优化边缘检测算子的理论基础，提出了迄今为止定义最为严格的边缘检测的三个标准。
另外其相对简单的算法使得整个过程可以在较短的时间内实现。
实验结果也表明，Canny算子在处理受加性高斯白噪声污染的图像方面获得了良好的效果[1]。
§1.2 数字图像边缘检测算法的意义数字图像处理是控制领域的重要课题，数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征的一个重要方法。
基于MATLAB的数字图像边缘检测算法研究开题报告
第1周：查阅收集资料，完成文献综述。
第2周：结合课题要求，提交开题报告，并完成开题答辩。
第3--5周：提交文献翻译，进行系统需求分析、总体设计和详细设计。第6—9周：实现仿真分析、图像处理。撰写毕业设计说明书。第10—13周：修改毕业设计说明书至定稿，资格审查，进行答辩。
五、所需技术条件
[5]章毓晋编著.图象处理与分析.北京清华大学出版社，2009
[6] C. W. Helstrom Image Restroration by the Method of Lesat Squares. J. Opt. Soc. Amer. March .1967，57(3)：297~303
指导教师签名：日期：2015年3月10日
1．要求学生具有一定的Matlab方面的理论知识，熟悉Matlab软件的使用，掌握数字图像的处理方法；了解边缘检测算子的计算原理。
2．学校机房提供上网功能，安排学生每周不少于2次上机。
3．图书馆要求开放，能够提供资料查询。
4．安排学生辅导与学习的场所。
六、主要参考文献
[1]张憬，郭春秋，聂雪等.快速、准确的图像阐值分割新方法.西安文理学院学报，2006，9(3)：54-58.
1.从网上查阅相关文献资料，在理解图像边缘检测算法及原理的基础上，通过Matlab软件，调用Matlab函数工具箱的各种边缘检测算子相关函数对数字图像进行边缘检测处理。
2．并分析各种算子的计算原理和处理特点。
3．对一阶微分算子如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和二阶微分算子Laplacian算子进行理论分析，理解各个算子的优缺点和适用范围。
课题来源：（1）教师拟订（2）学生建议；（3）企业和社会征集；（4）科研单位提供
Matlab中图像边缘检测算法研究
Matlab中图像边缘检测算法研究李武【摘要】边缘检测是图像识别的中心环节,快速、精确地提取图像物体的边缘信息一直是国内外研究的热点.本文介绍了Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子等经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行分析.运用Matlab进行算法的仿真,并对其检测结果进行分析和比较.得出Sobel算子、Prewitt算子检测斜向阶跃边缘效果较好,Roberts算子检测水平和垂直边缘效果较好,LOG算子和canny算子提取的边缘比较完整,位置比较准确,并能够检测出图像较细的边缘部分.为进一步研究图像边缘检测理论奠定了一定的基础.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】5页(P65-68,146)【关键词】Matlab仿真;log算子;Canny算子;边缘检测【作者】李武【作者单位】辽宁省基础测绘院,辽宁锦州121003【正文语种】中文【中图分类】P208MATLAB于1984年由美国MathWorks公司开发研制。
作为一个科学计算平台，MATLAB为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。
在保持内核不变的情况下，MATLAB可以针对不同的应用学科推出相应的工具箱（Toolbox），目前已经推出了图像处理工具箱、信号处理工具箱、小波工具箱、神经网络工具箱以及通信工具箱等多个学科的专用工具箱。
其图像处理工具包是由一系列支持图像处理操作的函数组成的，所支持的图像处理操作有：几何操作、区域操作和块操作；线性滤波和滤波器设计；变换（如DCT变换）；图像分析和增强；二值图像操作等。
此外，用户还可以根据需要书写自己的函数，以满足特定的图像处理的需求，也可以将图像处理工具包和信号处理工具包或小波工具包等其他工具包联合起来使用。
1 图像边缘检测算法边缘是图像最基本的特征，所谓边缘是图像中灰度级或者结构或多或少存在突变的地方，表明一个区域的终结和另一个区域位置的开始。
基于MATLAB的数字图像边缘检测算子的实验对比研究_农海啸
基于ＭＡＴＬＡＢ的数字图像边缘检测算子的实验对比研究农海啸（南宁师范高等专科学校数学与计算机科学系，广西崇左５３２２００）摘要：数字图像处理中几种常见的边缘检测算子，通过ＭＡＴＬＡＢ进行实现；各个算子的边缘检测效果及抗噪能力分析，得出了各自的优缺点和适用范围。
关键词：图像处理；边缘检测；算子；ＭＡＴＬＡＢ中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１００８－６９６Ｘ（２００８）０２－０１２９－０３ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｓｏｆＭＡＴＬＡＢ－ｂａｓｅｄＯｐｅｒａｔｏｒｓｆｏｒＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＮｏｎｇＨａｉｘｉａｏ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ＆ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＮａｎｎｉｎｇＴｅａｃｈｅｒｓＣｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈｏｎｇｚｕｏ，Ｇｕａｎｇｘｉ５３２２００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＳｅｖｅｒａｌｃｏｍｍｏｎｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒｓｉｎｄｉｇｉｔａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｃａｎｂｅａｃｈｉｅｖｅｄｔｈｒｏｕｇｈＭＡＴＬＡＢａｎｄｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔａｎｄａｎｔｉ－ｎｏｉｓｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｅａｃｈｏｐｅｒａｔｏｒａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｔｏｃｌａｒｉｆｙｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｔｈｅｓｃｏｐｅｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｏｐｅｒａｔｏｒｓ；ＭＡＴＬＡＢＭＡＴＬＡＢ是当今最流行的一种高级科学与工程计算软件，是进行数据分析和算法开发的集成开发环境，它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化界面设计、便捷的与其它程序和语言接口的功能。
在Ｍａｔｌａｂ图像处理工具箱中，提供了ｅｄｇｅ函数利用多种算子来检测灰度图像的边缘。
本文通过对各种边缘检测方法的对比研究，选取几种具有代表性的边缘检测算法进行详细地分析比较，给出了这些算法的适用领域和适用范围，为人们使用这些算法提供实验依据。
基于MATLAB的数字图像的边缘检测
5 结 论
拉普拉斯算子检测常常产生双像素边界 , 而 且这个检测方法还对噪声比较敏感 ,不能提供边
荆门职业技术学院学报 , 2005, 20 ( 6 ) : 21 2 23.
Edge detection for d ig ita l i m age ba sed 2on M a tlab
ZHAN G X iu 2lan
1 MATLAB 特点
MATLAB 是一种以矩阵为基本单元的可视化 程序设计语言 , 语法结构简单 , 数据类型单一 , 指 令表达与标准教科书的数学表达式相近 , 是国际 公认的优秀数学应用软件之一 . 功能性工具箱主 要用来扩充其符号计算功能 、 图示建模仿真功能 、 文字处理功能以及与硬件实时交互的功能 . 而学 科性工具箱是专业性比较强的 ,如优化工具箱 、 统 计工具箱 、 控制工具箱 、 小波工具箱 、 图像处理工 具箱 、 通信工具箱等 . 除内部函数外 , 所有 MAT2 LAB 的核心文件和工具箱文件都是可读可改的 源文件 ,用户可修改源文件和加入自己的文件 ,它 [2] 们可以与库函数一样被调用 . MATLAB 图像处理工具箱提供的图像处理函 数为数字滤波 、 数字图像处理的研究提供了有力 的工具 ,使得数字图像处理变得直观和方便 .
图 1 原始图像
第 2期
张秀兰 : 基于 MATLAB 的数字图像的边缘检测
61
缘方向信息 . 所以一般很少直接使用拉普拉斯算 子进行边缘检测 , 而是先用高斯函数滤波后再应 用无方向的拉普拉斯算子实行边缘检测 , 其精度 高 ,过滤掉了噪声 . canny算子是用一个准高斯函 数做平滑运算 ,然后以带方向的一阶微分算子定 位导数的最大值 , 它是检测阶跃边缘效果最优的 算子之一 ,去噪能力比其它算子的能力都强 . 实验 结果也表明拉普拉斯高斯算子和 Canny算子检测 边缘清晰且噪声小 , 但这两种算子检测时也容易 平滑掉一些边缘的信息 ,因此 ,在图像处理时应根 据图像的特点和后期处理的任务选择适当的算 法 ,以获得更好的图像处理效果 .
(整理)matlab边缘检测.
一．实验目的及原理：利用MA TLAB对灰度图进行边缘检测。
比较直接调用各种算子进行边缘检测与模板卷积的方法的区别于效果。
其中直接调用算子设计阈值的选取，不同阈值检测效果不同。
二．边缘检测代码：I=imread('dog2.bmp');I=rgb2gray(I);subplot(331)imshow(I)title('原始灰度图像')BW=edge(I,'prewitt'); %以自动域值选择法对图像进行Sobel算子边缘检测subplot(332)imshow(BW)title('自动域值的prewitt算子边缘检测')[BW,thresh]=edge(I,'prewitt'); %返回当前Sobel算子边缘检测的阈值disp('prewitt算子自动选择的阈值为：')disp(thresh)BW1=edge(I,'prewitt',0.02,'horizontal'); %以域值为0.02水平方向对图像进行Sobel算子边缘检测subplot(333)imshow(BW1)title('域值为0.02的水平方向的prewitt算子检测')BW2=edge(I,'prewitt',0.02,'vertical'); %以域值为0.02垂直方向对图像进行Sobel算子边缘检测subplot(334)imshow(BW2)title('域值为0.02的垂直方向的prewitt算子检测')BW3=edge(I,'prewitt',0.05,'horizontal'); % 以域值为0.05水平方向对图像进行Sobel算子边缘检测subplot(335)imshow(BW3)title('域值为0.05的水平方向的prewitt算子检测')BW4=edge(I,'prewitt',0.05,'vertical'); % 以域值为0.05垂直方向对图像进行Sobel算子边缘检测subplot(336)imshow(BW4)title('域值为0.05的垂直方向的prewitt算子检测')%用卷积实现b=[-1 -1 -1;0 0 0;1 1 1];c=[-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1]; %模板d=conv2(im2double(I),b,'same');d=abs(d); %处理水平方向算子的结果，参数'same'使得得到的图像与原图大小相等。
基于MATLAB的边缘检测算法分析
摘 要 边缘检测是分割与处理图像的主要内容之一，广泛应用于医学、地理、化学等各大领域。
图像不同的意思就是形状、大小各异。
为提取图像的边缘信息中显示的特征像素点，分析四种边缘检测方法以及四种形态学的基本运算，并通过实验作出比较。
关键词 MATLAB；边缘检测；Canny 算子；开运算；闭运算中图分类号：TP301.4 文献标识码：B 文章编号：1671-489X(2020)20-0039-03Research on Edge Detection Algorithm based on MATLAB //YANG Chenxiao, LI Ming, LI YanjunEdge detection is one of the main contents of image seg-mentation and processing. It is widely used in medicine, geography, elds. Diff erent images represent diff erent shapes and sizes of image edges, that is, diff erent pixels of feature points. In order to extract the feature points of image edge position, this paper introduces four edge detection methods and the application of four basic operations of mathematical morphology. MATLAB; edge detection; Canny operator; open opera-边缘检测在图文识别、车牌识别、遥感特征地图的提取等方面都起着重大作用，目标是提取出图像中各种参数变化的特征点。
基于MATLAB实现数字图像边缘检测
2020年第2期140计算机应用信息技术与信息化基于MATLAB 实现数字图像边缘检测曹 洋* CAO Yang摘 要 本文采取了三种简单的基本边缘检测算子对数字图像进行检测，针对复杂实际情况，利用小波变换和Canny 算子相结合的方式来应对。
通过MATLAB 对Roberts 算子、Sobel 算子及Canny 算子对同一灰度值图像进行检测，实现算法仿真，比较实验结果，并对结果进行了分析，并将图像边缘检测技术简单应用到实际生活中。
关键词 边缘检测；算子；MATLAB ；小波变换doi：10.3969/j.issn.1672-9528.2020.02.044* 佳木斯大学信息电子技术学院 黑龙江佳木斯 1540071 概述在开展图像处理时，会发现图像结构中含有经常变化的部分，这种不连续性的变化就称之为边缘。
图像的边缘通常包含着重要的边界信息，因此图像的边缘检测是提取图像、分割图像、识别图像等图像分析领域中的重要基础。
数字图像边缘的边界信息便于分析和研究图像，同时图像的边缘检测可以降低图像处理的工作量，对分析图像的效率具有显著提高。
2 边缘检测算子2.1 Roberts 边缘检测算子Roberts 边缘检测算子的原理，利用局部差分法，首先通过计算对角线相邻两像素差分，然后计算相邻梯度来检测图像。
该算子由于只能选择对角线像素的差分来计算，并不能进行其他特殊的平滑操作，而且相对噪声比较敏感。
所以，Roberts 算子对低噪声图像效果较好。
Roberts 算子具有两组2×2模板矩阵，如图1所示。
10010-1-1图1 Roberts 算子的卷积模板算法如下：（1）2.2 Sobel 算子Sobel 算子是以基础的边缘检测定向算子，采用的算法是同时选择像素点上下，左右四个相邻像素计算灰度值差值然后加权差值，再微分运算，最后求梯度值。
Sobel 算子包含两组3×3模板矩阵，前者适用于水平方向的边缘检测计算，后者则适用于垂直方向，如图2所示。
数字图像边缘检测地研究与实现
任务书摘要主要分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、Kirsch 边缘算子以及Laplacian 算子等对图像及噪声图像的边缘检测,根据实验处理结果讨论了几种检测方法的优劣.关键词：数字图像处理;边缘检测;算子引言图像的边缘是图像的重要特征之一, 数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础, 其目的是精确定位边缘, 同时较好地抑制噪声, 因此边缘检测是机器视觉系统中必不可少的重要环节。
然而, 由于实际图像中的边缘是多种边缘类型的组合, 再加上外界环境噪声的干扰, 边缘检测又是数字图像处理中的一个难题。
目录第一章边缘的概念 (3)第二章边缘检测 (4)第三章边缘检测算子的应用 (8)第四章边缘检测方法性能比较 (12)参考文献料 (15)第1章：边缘检测1．1 边缘的介绍图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的作用。
所谓边缘是指图像局部特性的不连续性。
灰度或结构等信息的突变处称为边缘，例如：灰度级的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。
边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。
边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)．由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一．本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题．在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标],[j i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],[j i及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角．边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法．轮廓：边缘列表，或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．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序．边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程．边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘．边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘．1．2 边缘检测算子边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键.边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。
Matlab中图像边缘检测算法研究
Matlab中图像边缘检测算法研究
李武
【期刊名称】《北京测绘》
【年(卷),期】2014(000)003
【摘要】边缘检测是图像识别的中心环节,快速、精确地提取图像物体的边缘信息一直是国内外研究的热点.本文介绍了Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子等经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行分析.运用Matlab进行算法的仿真,并对其检测结果进行分析和比较.得出Sobel算子、Prewitt算子检测斜向阶跃边缘效果较好,Roberts算子检测水平和垂直边缘效果较好,LOG算子和canny算子提取的边缘比较完整,位置比较准确,并能够检测出图像较细的边缘部分.为进一步研究图像边缘检测理论奠定了一定的基础.
【总页数】5页(P65-68,146)
【作者】李武
【作者单位】辽宁省基础测绘院,辽宁锦州121003
【正文语种】中文
【中图分类】P208
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3.MATLAB在图像边缘检测中的应用 [J], 罗文超
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基于MATLAB数字图像的边缘检测探究
基于MATLAB数字图像的边缘检测探究
常珈铭;李维军;石成江
【期刊名称】《中国新技术新产品》
【年(卷),期】2016(0)11
【摘要】随着MATLAB数字图像的边缘检测技术不断发展,其已广泛用于国内外工程技术、遥感、林业、医学等各个领域.基于此,本文首先介绍了MATLAB软件的特点,并对基于MATLAB数字图像的边缘检测的功能、算法及其图像的处理过程进行相关探究.
【总页数】2页(P17-18)
【作者】常珈铭;李维军;石成江
【作者单位】辽宁石油化工大学,辽宁抚顺 113001;辽宁石油化工大学,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学,辽宁抚顺 113001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
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1．应完成控制系统设计。
2．提交文献综述。
3．写出设计说明书。
专业（教研室）意见：见：
负责人签名：年月日
填表说明：1、课题来源：（1）教师拟订；（2）学生建议；（3）企业和社会征集；（4）科研单位提供
2、课题类型：（1）A工程设计（艺术设计）；B技术开发；C软件工程；D理论研究；E调研报告
（2）X—真实课题；Y—模拟课题；Z—虚拟课题；
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四、时间安排
第1周：查阅收集资料，完成文献综述。
第2周：结合课题要求，提交开题报告，并完成开题答辩。
第3--5周：提交文献翻译，进行系统需求分析、总体设计和详细设计。第6—9周：实现系统编码、调试及软件测试。撰写毕业设计说明书；第10—13周：修改毕业设计说明书至定稿，资格审查，进行答辩；
二、主要内容
1．分析图像分割技术，图像边缘检测方法以及它的研究现状；
2．深刻理解边缘检测技术的几种经典边缘检测算法的理论根据及它们各自的运算特点；
3．基于Matlab环境，对各种边缘检测方法详细分析并进行仿真实验；
4.通过实验验证各个边缘检测算子的特点，详细分析各个算子的优缺点和适用范围。
三、现有条件
黄河科技学院毕业设计课题申报表
课题名称
基于MATLAB的数字图像边缘检测算法研究
课题来源
教师拟订
课题类型
BY
命题人姓名
技术职务
讲师
工作单位
信息工程学院
该课题是否
需要实习
否
建议实习地点
一、课程目的和背景
图像是人类获取和交换信息的主要来源。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。近几年来，图像处理和识别技术得到了迅速的发一展。边缘是图像的重要特征之一，边缘检测作为图像分割、目标区域识别等图像分析领域的重要基础而受到人们的广泛关注，自从边缘检测的提出年到现在，在五十多年的发展中，国内外的众多专家学者都致力于边缘检测的研究，并相继提出了成百上千种不同类型的边缘检测算法。