图像的边缘检测实验处理报告

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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。

边缘检测实验报告

边缘检测实验报告边缘检测实验报告引言：边缘检测是图像处理中的一项重要任务，它能够有效地提取图像中物体的边界信息，为后续的图像分割、物体识别等任务提供基础。

本实验旨在探究不同的边缘检测算法在不同场景下的表现，并对其进行评估和比较。

一、实验背景边缘检测是图像处理领域的经典问题，早期的边缘检测算法主要基于梯度的计算，如Sobel、Prewitt等。

随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的边缘检测方法也取得了显著的进展。

本实验将选择传统的Sobel算子和基于深度学习的Canny算法进行对比。

二、实验步骤1. 数据准备：选择一组包含不同场景、不同复杂度的图像作为实验数据集，确保数据集的多样性和代表性。

2. 算法实现：使用Python编程语言，利用OpenCV库实现Sobel算子和Canny 算法。

对于Sobel算子，我们将尝试不同的卷积核大小和阈值设置。

对于Canny算法，我们将调整高低阈值的取值范围。

3. 实验评估：使用评估指标来衡量不同算法的性能，如准确率、召回率、F1值等。

同时，我们还可以通过可视化的方式来比较不同算法的边缘检测效果。

三、实验结果在实验中，我们选择了10张不同类型的图像进行边缘检测，并使用Sobel算子和Canny算法进行处理。

通过对比实验结果，我们得出以下结论：1. Sobel算子：- 当卷积核大小较小（如3x3）时，Sobel算子能够较好地检测到图像中的细节边缘，但对于噪声较多的图像效果较差。

- 当卷积核大小较大（如7x7）时，Sobel算子能够更好地抑制噪声，但会导致边缘检测结果的模糊。

- 阈值的设置对Sobel算子的效果也有较大影响，较低的阈值可以提高边缘检测的敏感性，但也容易引入噪声。

2. Canny算法：- Canny算法基于梯度的计算和非极大值抑制，能够有效地检测到图像中的边缘，并且对噪声有较好的鲁棒性。

- 高低阈值的设置对Canny算法的效果影响较大，合适的阈值范围可以提高边缘检测的准确性和稳定性。

机器视觉应用技术实验05图像边缘检测

实验5 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、实验环境硬件环境：PC机Pentium处理器双核2GHz以上，内存4GB以上操作系统：Windows7 64位及以上操作系统开发软件：MobaXterm实验器材：人工智能边缘应用平台实验配件：无三、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。

1.2 专业术语Canny边缘检测Canny边缘检测器由John F. Canny于1986年开发，是当今最流行的边缘检测方法之一，因为它非常强大和灵活。

该算法主要处理过程如下：1）降噪：原始图像像素通常会导致噪声边缘，因此在计算边缘之前减少噪声很重要在Canny边缘检测中，高斯模糊过滤器用于从本质上去除或最小化可能导致不良边缘的不必要细节。

2）计算图像的强度梯度：图像平滑（模糊）后，将使用Sobel核心进行水平和垂直过滤。

然后使用这些过滤操作的结果来计算每个像素的强度梯度3）抑制假边：在降低噪声和计算强度梯度后，这一步的算法使用一种称为边缘非最大抑制的技术来过滤掉不需要的像素（实际上可能并不构成边缘）。

为此，在正负梯度方向上将每个像素与其相邻的像素进行比较。

如果当前像素的梯度幅度大于其相邻像素，则保持不变。

否则，当前像素的大小设置为零。

4）滞后阈值：在Canny边缘检测的最后一步中，梯度幅度与两个阈值进行比较。

1.3 常用方法OpenCV实现Canny图像边缘检测方法如下：# image：原始图像# threshold1：阈值1 (minVal)# threshold2：阈值2 (maxVal)# 推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间edges = cv2.Canny(image, threshold1, threashold2)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。

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。

边缘检测matlab实验报告

边缘检测matlab实验报告引言边缘检测在图像处理领域中是一项十分重要的任务。

它可以帮助我们从图像中提取出物体的边缘信息，对于图像分割、目标识别等任务都具有重要意义。

本实验旨在通过利用MATLAB中提供的边缘检测函数，实现对图像中边缘的提取，并对实验结果进行分析和探讨。

实验步骤1. 导入图像首先，我们需要从MATLAB工作环境中导入需要进行边缘检测的图像。

我们可以使用`imread`函数将图像读入到MATLAB的内存中。

matlabimage = imread('example.jpg');2. 灰度化灰度化是边缘检测的前提条件，它可以将一幅彩色图像转化为灰度图像，使得后续的操作更加简便。

我们可以使用`rgb2gray`函数将彩色图像转化为灰度图像。

matlabgray_image = rgb2gray(image);3. 边缘检测接下来，我们可以使用MATLAB中提供的边缘检测函数进行实际的边缘检测操作。

MATLAB中有许多边缘检测算法可供选择，例如Sobel算子、Canny算子等。

本实验我们选择使用Canny算子进行边缘检测。

matlabedge_image = edge(gray_image, 'Canny');4. 结果显示最后，我们可以使用`imshow`函数将原始图像和边缘检测结果显示出来，以便于观察和分析。

matlabsubplot(1, 2, 1);imshow(gray_image);title('原始图像');subplot(1, 2, 2);imshow(edge_image);title('边缘检测结果');5. 结果分析通过以上步骤，我们可以得到原始图像和边缘检测结果。

我们可以观察边缘检测结果，进一步分析图像中的边缘信息。

同时，我们还可以对不同的边缘检测算法进行对比实验，以评估它们的性能和适用性。

实验结果下图展示了使用Canny算子进行边缘检测的实验结果。

详细的图像分割之边缘检测实验报告

边缘检测实验报告一、实验目的通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的，特制定如下的实验。

二、实验原理：图像处理有两大类目的：1．改善像质（增强、恢复）；2．图像分析：对图像内容作出描述；其一般的图像处理过程如下：图像分割的算法有：（1）阈值分割原理：(,)(,)(,)EBLf x y Tg x y L f x y T≥⎧=⎨<⎩（2）边缘检测：梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):梯度矢量定义:梯度的幅度:梯度的方向:a) Roberts 算子b) Sobel 算子Roberts 算子[]TTyxy f x f G G y x f ⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂==∇),(122)()),((),(y x G G y x f mag y x f +=∇=∇)arctan(),(x y G y x =φ()()()[]()()[]{}21221,,11,1,,+-++++-=j i f j i f j i f j i f j i gc) Prewitt 算子d) Kirsch 算子由K 0~K 7八个方向模板组成，将K0~K7的模板算法分别与图像中的3×3区域乘，选最大一个值，作为中央像素的边缘强度（3）区域分割1 区域生长法算法描述先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中。

将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。

2 分裂合并法实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再合并或分裂这些区域以满足分割的要求,即分裂合并法.一致性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假设阈值为T ,则算法步骤为:① 对于任一Ri ，如果，则将其分裂成互不重叠的四等分； ② 对相邻区域Ri 和Rj ，如果，则将二者合并； ③ 如果进一步的分裂或合并都不可能了，则终止算法。

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。

详细的图像分割之边缘检测实验报告

二、实验原理：图像处理有两大类目的：1．改善像质（增强、恢复）；2．图像分析：对图像内容作出描述；其一般的图像处理过程如下：图像分割的算法有：（1）阈值分割原理：(,)(,)(,)EBL f x y T g x y L f x y T≥⎧=⎨<⎩（2）边缘检测：梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):梯度矢量定义:梯度的幅度:梯度的方向:a) Roberts 算子b) Sobel 算子Roberts 算子[]TTyxy f x f G G y x f ⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂==∇),(122)()),((),(y x G G y x f mag y x f +=∇=∇)arctan(),(x y G y x =φ()()()[]()()[]{}21221,,11,1,,+-++++-=j i f j i f j i f j i f j i gc) Prewitt 算子d) Kirsch 算子由K 0~K 7八个方向模板组成，将K0~K7的模板算法分别与图像中的3×3区域乘，选最大一个值，作为中央像素的边缘强度（3）区域分割1 区域生长法算法描述先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中。

将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。

数字图像实验报告三图像的边缘检测

实验三图像的边缘检测一、实验目的1.理解图像边缘检测的概念；2.掌握图像边缘检测的目的及意义；3.学会利用matlab编程实现图像的边缘检测。

二、实验内容1. 利用matlab语言直接编程实现sobel算子检测图像边缘；2. 利用matlab语言直接编程实现prewitt算子检测图像边缘3. 利用matlab语言直接编程实现laplace算子检测图像边缘。

三、实验步骤（一）利用matlab语言直接编程实现sobel算子检测图像边缘实验代码如下：u=imread('E:\实验报告\数字图像处理实验报告\数字图像实验报告三通信五班韩奇20110803520\fangzi.jpg');u=rgb2gray(u);imwrite(u,'fangzi灰度图.bmp');f=u;F=double(f);U=double(u);[H,W]=size(u);uSobel=u;for i=2:H-1for j=2:W-1Gx=(U(i+1,j-1)+ U(i+1,j)+F(i+1,j+1))-(U(i-1,j-1)+U(i-1,j)+F(i-1,j+1));Gy=(U(i-1,j+1)+U(i,j+1)+F(i+1,j+1))-(U(i-1,j-1)+U(i,j-1)+F(i+1,j-1));uSobel(i,j)=sqrt(Gx^2+Gy^2);endendfigure(1);imshow(f);title('原图');figure(2);imshow(im2uint8(uSobel)); title('Sobel边缘检测');生成图像如下：从图中可以看出，利用sobel算子能够提取出原图的边缘，且效果较好。

sobel算子能检测边缘点，且能进一步抑制噪声的影响，但检测的边缘较宽。

（二）利用matlab语言直接编程实现laplace算子检测图像边缘实验代码如下：[I,map]=imread('E:\实验报告\数字图像处理实验报告\数字图像实验报告三通信五班韩奇20110803520\fangzi.jpg');I=rgb2gray(I);[H,W]=size(I);M=double(I);J=M;for i=2:H-1for j=2:W-1J(i,j)=abs(M(i-1,j+1)-M(i-1,j-1)+M(i,j+1)-M(i,j-1)+M(i+1,j+1)-M(i+1,j-1))+abs(M(i+1,j-1)-M(i-1 ,j-1)+M(i+1,j)-M(i-1,j)+M(i+1,j+1)-M(i-1,j+1));end;end;figure(1);imshow(I);title('原图');figure(2);imshow(uint8(J));title('Prewitt处理后'); 生成图像如下：prewitt算子为在检测边缘的同时减少噪声的影响，从加大边缘检测算子的模板大小出发，由2*2扩大到3*3来计算差分算子，采用prewitt算子能检测到边缘点，还可以抑制噪声。

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。

边缘检测实验报告

一、实验目的通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的，特制定如下的实验。

二、实验原理检测图像边缘信息，可以把图像看做曲面，边缘就是图像的变化最剧烈的位置。

这里所讲的边缘信息包含两个方面：一是边缘的具体位置，即像素的坐标；而是边缘的方向。

微分算子有两个重要性质：定域性(或局部性)、敏感性(或无界性)。

敏感性就是说，它对局部的函数值变化很敏感，但是因其对变化过于敏感又有了天然的缺陷一一不能抵抗噪声。

局部性意思是指，每一点的导数只与函数在该点邻近的信息有关。

主要有两大类基于微分算子的边缘检测技术：一阶微分算子边缘检测与二阶微分算子边缘检测。

这些检测技术采用以下的基本步骤：(1)将相应的微分算子简化为离散的差分格式，进而简化为模板(记为T)。

(2)利用模板对图像f(m,n)进行运算，获得模板作用后的结果Tf(m,n)。

(3)提出阈值h,在采用一阶微分算子情形记录下高于某个阈值h的位置坐标S h {(m, n)|Tf(m,n) h}(而采用二阶微分算子情形，一般是对某个阈值0确立S h {(m, n)|Tf(m,n) })(4) 对集合S h 进行整理，同时调整阈值h 。

Roberts 算子Roberts 算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，两个模板分别为1 0R xR y0 1 y0 11 0则，RxW, j) = f(i, j) f (i 1, j1)R y f(i,j)=f(i 1,j) f(i, j1)算法的步骤为：(1)首先用两个模板分别对图像作用得到R x f 和R y f ；(2)对Tf(i,j) J|R x |2 |R y 「，进行阈值判决，若Tf (i, j)大于阈值则相应的点位于便于边缘处。

对于阈值选取的说明：由于微分算子的检测性能受阈值的影响较大，为此，针对具体图像我们采用以下阈值的选取方法，对处理后的图像统计大于某一阈值的点，对这些数据求平均值，以下每个程序均采用此方法，不再做说明。

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。

边缘检测实验报告

边缘检测实验报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT图像边缘提取实验报告一、实验目的通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的，特制定如下的实验。

二、实验原理检测图像边缘信息，可以把图像看做曲面，边缘就是图像的变化最剧烈的位置。

这里所讲的边缘信息包含两个方面：一是边缘的具体位置，即像素的坐标；而是边缘的方向。

微分算子有两个重要性质：定域性(或局部性)、敏感性(或无界性)。

敏感性就是说，它对局部的函数值变化很敏感，但是因其对变化过于敏感又有了天然的缺陷——不能抵抗噪声。

局部性意思是指，每一点的导数只与函数在该点邻近的信息有关。

主要有两大类基于微分算子的边缘检测技术：一阶微分算子边缘检测与二阶微分算子边缘检测。

这些检测技术采用以下的基本步骤：(1) 将相应的微分算子简化为离散的差分格式，进而简化为模板(记为T)。

(2) 利用模板对图像f(m,n)进行运算，获得模板作用后的结果Tf(m,n)。

(3) 提出阈值h,在采用一阶微分算子情形记录下高于某个阈值h 的位置坐标}),(|),{(h n m Tf n m S h ≥=(而采用二阶微分算子情形，一般是对某个阈值0>ε确立}),(|),{(ε≥=n m Tf n m S h )(4) 对集合h S 进行整理，同时调整阈值h 。

Roberts 算子Roberts 算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，两个模板分别为⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=1001x R ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=0110y R 则，),(j i f R x =)1,1(),(++-j i f j i f),(j i f R y =)1,(),1(+-+j i f j i f算法的步骤为：(1) 首先用两个模板分别对图像作用得到f R x 和f R y ；(2) 对22),(y x R R j i Tf +=，进行阈值判决，若),(j i Tf 大于阈值则相应的点位于便于边缘处。

边缘检测实验报告

Marr-Hildrech的LOG边缘检测算法：Canny检测子Canny算子采用和数据内容相关的滤波技术。

Canny算子求边缘点具体算法步骤如下：1.用高斯滤波器平滑图像．2.用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向.3.对梯度幅值进行非极大值抑制．4.用双阈值算法检测和连接边缘．步1.图像与高斯平滑滤波器卷积:步3.对梯度幅值进行非极大值抑制(non_maxima suppression，NMS):仅仅得到全局的梯度并不足以确定边缘，因此为确定边缘，必须保留局部梯度最大的点，而抑制非极大值。

解决方法：利用梯度的方向:步4.用双阈值算法检测和连接边缘:对非极大值抑制图像作用两个阈值th1和th2，两者关系th1=0.4th2。

我们把梯度值小于th1的像素的灰度值设为0，得到图像1。

然后把梯度值小于th2的像素的灰度值设为0，得到图像2。

由于图像2的阈值较高，去除大部分噪音，但同时也损失了有用的边缘信息。

而图像1的阈值较低，保留了较多的信息，我们可以以图像2为基础，以图像1为补充来连结图像的边缘。

链接边缘的具体步骤如下：对图像2进行扫描，当遇到一个非零灰度的像素p(x,y)时，跟踪以p(x,y)为开始点的轮廓线，直到轮廓线的终点q(x,y)。

考察图像1中与图像2中q(x,y)点位置对应的点s(x,y)的8邻近区域。

如果在s(x,y)点的8邻近区域中有非零像素s(x,y)存在，则将其包括到图像2中，作为r(x,y)点。

从r(x,y)开始，重复第一步，直到我们在图像1和图像2中都无法继续为止。

当完成对包含p(x,y)的轮廓线的连结之后，将这条轮廓线标记为已经访问。

回到第一步，寻找下一条轮廓线。

重复第一步、第二步、第三步，直到图像2中找不到新轮廓线为止。

至此，完成canny算子的边缘检测。

3、具体过程Log算子阈值取0.01 Canny算子阈值取0.2Log算子阈值取0.01Canny算子阈值取0.254、实验分析通过对上述几种算子的研究，我们可以发现，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。

查找边缘实验报告

一、实验目的边缘检测是图像处理中的重要技术，它可以帮助我们提取图像中的关键特征，进而进行图像分析、图像分割、目标识别等后续处理。

本实验旨在通过学习和实践，掌握边缘检测的基本原理和常用算法，并通过对特定图像的边缘检测实验，验证算法的有效性。

二、实验原理边缘检测的基本原理是：在图像中，边缘是图像灰度值变化剧烈的地方，因此可以通过计算图像灰度值的变化率，来判断图像中是否存在边缘。

常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Laplace算子等。

三、实验步骤1. 数据准备本实验选用一张自然图像作为实验数据，图像尺寸为640×480像素。

2. 边缘检测算法实现（1）Sobel算子Sobel算子是一种广泛应用于边缘检测的算法，它通过计算图像的梯度方向和大小来检测边缘。

本实验中，我们使用以下公式计算Sobel算子：Gx = Σ[-1(x[i-1][j-1]) + (-2)(x[i-1][j]) + (-1)(x[i-1][j+1]) +1(x[i][j-1]) + 2(x[i][j]) + 1(x[i][j+1]) + 1(x[i+1][j-1]) + 2(x[i+1][j]) + 1(x[i+1][j+1])]Gy = Σ[-1(x[i-1][j-1]) + 2(x[i-1][j]) + 1(x[i-1][j+1]) - 1(x[i][j-1]) + 2(x[i][j]) + 1(x[i][j+1]) - 1(x[i+1][j-1]) + 2(x[i+1][j]) +1(x[i+1][j+1])]其中，Gx和Gy分别表示图像在x和y方向的梯度。

然后，通过计算Gx和Gy的绝对值，得到图像的梯度大小：G = sqrt(Gx^2 + Gy^2)最后，将梯度大小大于阈值的部分视为边缘。

（2）Prewitt算子Prewitt算子与Sobel算子类似，也是一种计算图像梯度的方法。

医学图像处理实验报告——边缘检测

医学图像处理实验报告班级专业姓名学号实验八用Vc++实现医学图像的边缘检测一、实验目的（1）了解VC++在医学图像处理中的应用。

（2）熟悉用VC++进行医学图像边缘检测的编程方法。

二、实验设备微机。

三、实验内容(1)应用VC++进行医学图像的边缘检测。

四、实验步骤1、开启VC++6.0，在菜单中选中File 单击鼠标左键，在下拉菜单中选中Open Workspce 单击鼠标左键，在打开的对话框中，根据路径：D:\WorkSpace\MedicalImageProcessingDLL\ MedicalImageProcessingDLL.dsw 打开工作空间。

2、在打开的VC 工作空间中首先找到类XH_MedicalImageProcessing,然后，在类中找到函数KirschEdgDetectBuf 。

3、在函数体内根据图所示的Kirsch 滤波模板和边缘检测的数学表达式(1)，进行医学图像边缘检测的VC 编程。

()()()()()()(){}1111128,,,,max ,,,,,,m m i j f x y g x i y j M i j FI x y f x y f x y f x y =-=-=++=∑∑L (1)4、编程完毕，调试和运行程序，运行无误后，改变边缘检测的阈值并拷贝所得图像。

5、整理所得图像，对实验结果进行分析。

53-553-3-3-3-053-553-3-3-3-053-553-3-3-3-053-553-3-3-3-053-553-3-3-3-053-553-3-3-3-053-553-3-3-3-053-553-3-3-3-图1 Kirsch 边缘检测算子的滤波模板五、实验结果和分析EdgImgT85 EdgImgT254 EdgImgT502 EdgImgT615六、思考题1、Kirsch 边缘检测算子有什么优点?。

边缘检测试验报告

边缘检测试验一、实验目的1．进一步理解边缘检测的基本原理。

2．掌握对图像边缘检测的基本方法。

3．学习利用Matlab图像工具箱对图像进行边缘检测。

二、实验原理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。

有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。

基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。

三、实验预习在实验前先编码，编码如下：close allclear allI=imread('wamp.jpg'); %读取图像I1=im2double(I); %将彩图序列变成双精度I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰色图[thr, sorh, keepapp]=ddencmp('den','wv',I2);I3=wdencmp('gbl',I2,'sym4',2,thr,sorh,keepapp); %小波除噪I4=medfilt2(I3,[9 9]); %中值滤波I5=imresize(I4,0.2,'bicubic'); %图像大小BW1=edge(I5,'sobel'); %sobel图像边缘提取BW2=edge(I5,'roberts'); %roberts图像边缘提取BW3=edge(I5,'prewitt'); %prewitt图像边缘提取BW4=edge(I5,'log'); %log图像边缘提取BW5=edge(I5,'canny'); %canny图像边缘提取h=fspecial('gaussian',5); %高斯滤波BW6=edge(I5,'zerocross',[ ],h); %zerocross图像边缘提取figure;subplot(2,3,1); %图划分为一行三幅图，第一幅图imshow(I2); %绘图subplot(2,3,2);imshow(BW1);title('Sobel算子');subplot(2,3,3);imshow(BW2);title('Roberts算子');subplot(2,3,4);imshow(BW3);title('Prewitt算子');subplot(2,3,5);imshow(BW4);title('log算子');subplot(2,3,6);imshow(BW5);title('canny算子');四、实验步骤1．打开MATLAB软件；2．利用MATLAB图像工具箱中已有函数进行图像的边缘检测；3．显示原图和处理过的图像。

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。