图像的边缘检测

数字图像处理实验报告

实验三图像的边缘检测

1 实验目的

1）掌握matlab的基本操作。

2）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。

3）学习图像边缘检测的原理，观察算法处理结果。

2 实验设备

1）PC计算机

2）matlab软件

3）实验所需要的图片

3 实验步骤

（1）使用imread函数读取一幅RGB图像，并输出显示该图像；

（2）由于MATLAB对彩色图像不能进行分析，所以，要将图像首先进行灰度处理；

（3）对灰度处理后的图像依次进行Sobel算子，Prewitt算子,Roberts算子，Laplace算子和Canny算子运算；

（4）根据对图像观察分析，得出结论。

4 matlab程序

I=imread('E:\10.jpg ');

subplot(3,3,1);

imshow(I);title('1 原图像');

J=rgb2gray(I);

subplot(3,3,2);

imshow(J);title('2 灰度图');

K=imadjust(J,[40/255 1]);

subplot(3,3,3)

imshow(K);title('3 调整灰度后的图');

I1=edge(K,'sobel');

subplot(3,3,4);

imshow(I1);title('4 Sobel算子');

I2=edge(K,'prewitt');

subplot(3,3,5);

imshow(I2);title('5 Prewitt算子');

I3=edge(K,'robert');

subplot(3,3,6);

imshow(I3);title('6 Robert算子');

I4=edge(K,'log');

subplot(3,3,7);

imshow(I4);title('7 Laplace算子');

I5=edge(K,'canny');

subplot(3,3,8);

imshow(I5);title('8 Canny算子');

5 实验结果与分析

1 原图像

2 灰度图

3 调整灰度后的图

4 Sobel算子

5 Prewitt算子

6 Robert算子

7 Laplace算子8 Canny算子

通过观察分析图像，可知，Prewit t 算子和Sobel 算子都是对图像进行差分和滤波运算,仅在平滑部分的权值选择上有些差异,但是图像产生了一定的模糊, 而且有些边缘还检测不出来，所以检测精度比较低, 该类算子比较适用于图像边缘灰度值比较明显的情况。

Robert s 算子检测精度比较高, 但容易丢失一部分边缘, 使检测的结果不完整，同时图像没经过平滑处理,不能抑制噪声,所以该算子对具有陡峭的低噪声图像响应最好。

Laplace算子通过高斯函数对图像进行了平滑处理,对噪声的抑制作用比较明显, 但处理的同时也可能将原有的边缘平滑, 造成某些边缘无法检测到。此外，噪声对其影响也较大，检测到的图细节很丰富,同时就可能出现伪边缘。但是，如果要降低伪边缘的话，又可能使检测精度下降，丢失很多真边缘。因此, 对于不同图像应选择不同参数。

Canny 算子也采用高斯函数对图像进行平滑处理,也具有较强的去噪能力, 但同样可能会丢失一些边缘信息，但是，从图中可以看出，Canny 算子比Laplace 算子的检测边缘的精度要高些。通过实验结果可以看出,该算子在上述几种边缘检测算子当中效果最好。