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数字图像处理实验报告-图像边缘检测和特征提取

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下载后可任意编辑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,它讨论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。一阶导数与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:下载后可任意编辑对于数字图像,应该采纳差分运算代替求导,相对应的一阶差分为:方向差分为:函数 f 在某点的方向导数取得最大值的方向是,方向导数的最大值是称为梯度模。利用梯度模算子来检测边缘是一种很好的方法,它不仅具有位移不变性,还具有各向同性。为了运算简便,实际中采纳梯度模的近似形式如:、及等。另外,还有一些常用的算子,如 Roberts 算子和 Sobel 算子。Roberts 算子的表达式为:Sobel 算子的表达式为:X 方向算子: y 方向算子:其中,由于 Sobel 算子是滤波算子的形式,用于提取边缘。我们可以利用快速卷积函数,简单有效,因此应用很广泛。拉普拉斯高斯(LoG)算法是一种二阶边缘检测方法。它通过寻找图像灰度值中二阶微分中的过零点(Zero Crossing)来检测边缘点...

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