基于matlab的边缘检测

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]。

在图像中跟踪边缘较高的亮度梯度比较有可能是边缘，但是没有一个确切的值来限定多大 的亮度梯度是边缘多大又不是，所以 Canny 使用了滞后阈值。
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
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基于 MATLAB 的图像边缘检测
电子信息科学与技术 x 班 x
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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

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。

MATLAB边缘检测代码边缘检测是图像处理中常用的技术，用于识别图像中物体的轮廓。

在MATLAB中，我们可以使用不同的方法进行边缘检测，例如Sobel算子、Canny算子等。

本文将介绍MATLAB中常用的边缘检测方法，并给出相应的代码示例。

1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过计算图像灰度值的一阶导数来识别边缘。

在MATLAB中，我们可以使用edge函数来实现Sobel算子。

img = imread('image.jpg'); % 读取图像gray_img = rgb2gray(img); % 将彩色图像转换为灰度图像edge_img = edge(gray_img, 'sobel'); % 使用Sobel算子进行边缘检测imshow(edge_img); % 显示结果上述代码首先读取一张彩色图像，并将其转换为灰度图像。

然后使用edge函数对灰度图像进行Sobel边缘检测，并将结果显示出来。

2. Canny算子Canny算子是一种基于多阶段处理的边缘检测算法，它能够有效地抑制噪声并提取出清晰、准确的边缘。

在MATLAB中，我们同样可以使用edge函数来实现Canny算子。

img = imread('image.jpg'); % 读取图像gray_img = rgb2gray(img); % 将彩色图像转换为灰度图像edge_img = edge(gray_img, 'canny'); % 使用Canny算子进行边缘检测imshow(edge_img); % 显示结果上述代码与Sobel算子的示例代码类似，只是将edge函数的第二个参数设置为'canny'来使用Canny算子进行边缘检测。

3. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，它能够检测出图像中的灰度变化区域。

matlab边缘检测步骤-回复Matlab边缘检测步骤边缘检测是计算机视觉和图像处理中常用的技术之一，它可以识别图像中不同区域之间的边界和轮廓。

边缘检测对于图像分割、物体识别和目标跟踪等应用非常重要。

Matlab作为一种强大的计算软件和编程语言，提供了一系列用于边缘检测的函数和工具。

在本文中，我们将逐步介绍Matlab 中进行边缘检测的步骤。

步骤一：读取图像首先，我们需要读取待处理的图像。

在Matlab中，可以使用imread函数来读取图像，并将其存储在一个变量中。

例如，下面的代码可以读取名为"image.jpg"的图像：image = imread('image.jpg');步骤二：灰度化在进行边缘检测之前，通常需要将彩色图像转换为灰度图像。

灰度图像只包含亮度信息，而不包含颜色信息，这样可以简化边缘检测的计算。

在Matlab中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

下面的代码可以将前面读取的彩色图像转换为灰度图像：grayImage = rgb2gray(image);步骤三：滤波在进行边缘检测之前，通常需要对图像进行滤波，以平滑图像并去除噪声。

在Matlab中，有许多滤波器可以使用，例如高斯滤波器和中值滤波器。

可以使用imfilter函数来应用这些滤波器。

下面的代码可以将前一步得到的灰度图像应用高斯滤波器来平滑图像：filteredImage = imfilter(grayImage, fspecial('gaussian'));步骤四：计算梯度接下来，我们需要计算图像中每个像素的梯度。

梯度表示图像中像素灰度变化的方向和强度。

在Matlab中，可以使用gradient函数来计算梯度。

下面的代码可以计算前一步得到的滤波后图像的梯度：[gradX, gradY] = gradient(filteredImage);这里，gradX和gradY分别表示沿x和y轴方向的梯度。

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的几种常用边缘检测算子的研究摘要：图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点，首先简单介绍了边缘检测的原理，重点对具有代表性的图像边缘提取方法进行了讨论，分析了这些算子进行边缘检测的优缺点，以及导致它们效果差异的具体原因。

为了更清楚看出效果，针对标准例图，利用matlab软件，给出了这些算法的仿真实验效果，最后对实验结果进行了分析，这对进一步学习和寻找更好的熟悉图像边缘检测方法具有一定的指导意义。

关键词：边缘检测；robert算子；prewitt算子；sobel算子0 引言在数字图像中，边缘（edge）是指图像局部强度变化最显著的部分，主要存在于目标与背景之间，目标与目标之间和区域与区域（包括不同色彩）之间。

边缘是图像最基本的特征之一，通过对边缘的检测，大大了减少所要处理的图像信息，但是又保留了图像中的物体形状信息，因而边缘检测在图像处理和计算机视觉等领域中有着重要的作用，是图像分析、模式识别的重要部分。

1 边缘检测的原理边缘检测就是利用模板对图像矩阵进行卷积运算。

卷积运算：将用到的图像区域中的每个像素分别于模板(权矩阵)的每个元素对应相乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。

反映到公式上就是：R=R\-1[]R\-2[]R\-3R\-4[]R\-6[]R\-6R\-7[]R\-8[]R\-9卷积G=G\-1[]G\-2[]G\-3G\-4[]G\-6[]G\-6G\-7[]G\-8[]G\-9图像矩阵模板R\-5(中心像素)=R\-1G\-1+R\-2G\-2+R\-3G\-3+R\-4G\-4+R\-5G\-5+R\-6G\-6+R\-7G\-7+R\-8G\-8+R\-9G\-9为了容易理解边缘检测的原理，本文利用的是一个模板，但对于一个连续图像函数f（x,y）,它的一阶导数为两个：分别为沿x轴的Gx和沿y轴的Gy，因此在实际应用中通常利用两个模板来分别进行卷积运算，再取其最大值作为该像素点处的新值。

利用MATLAB实现数字图像处理中的边缘检测算法比较数字图像处理是一门涉及数字计算机技术和图像处理技术的交叉学科，其应用领域涵盖医学影像、安防监控、工业质检等诸多领域。

在数字图像处理中，边缘检测是一项重要的技术，用于检测图像中物体边界的位置，对于后续的目标识别、分割等任务具有至关重要的作用。

本文将利用MATLAB软件实现数字图像处理中常用的几种边缘检测算法，并进行比较分析。

1. Sobel算子Sobel算子是一种经典的边缘检测算子，其原理是利用离散卷积来计算图像灰度的一阶导数。

在MATLAB中，可以通过edge函数结合Sobel算子进行边缘检测。

Sobel算子在水平和垂直方向上分别使用以下模板进行卷积计算：2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种常见的边缘检测算子，其原理与Sobel算子类似，同样是利用离散卷积计算图像的一阶导数。

Prewitt算子在水平和垂直方向上的模板如下：3. Canny边缘检测Canny边缘检测是一种多阶段的边缘检测算法，包括高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制、双阈值处理和边缘跟踪等步骤。

在MATLAB 中，可以通过edge函数选择Canny算法进行边缘检测。

Canny算法能够有效地抑制噪声，并得到更准确的边缘位置。

4. Roberts算子Roberts算子是一种简单直观的边缘检测算子，其原理是通过计算邻近像素之间的差值来检测边缘。

Roberts算子包括两个模板：比较与分析在MATLAB中实现以上几种边缘检测算法后，我们可以对它们进行比较与分析。

首先可以从边缘检测效果来看，不同算法对于同一幅图像可能会有不同的表现，有些算法可能会更加灵敏，有些则可能会更加平滑。

其次可以从计算效率和复杂度来比较，不同算法在实际运行中所需的时间和计算资源也会有所不同。

综合来看，针对不同的应用场景和要求，选择合适的边缘检测算法至关重要。

有时候需要考虑到灵敏度和准确性，有时候则需要考虑到计算效率和实时性。

目录摘要 (1)引言 (2)第一章绪论 (3)1.1 课程设计选题的背景及意义 (3)1.2 图像边缘检测的发展现状 (4)第二章边缘检测的基本原理 (5)2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8)2.2 基于二阶导的边缘检测 (9)第三章边缘检测算子 (10)3.1 Canny算子 (10)3.2 Roberts梯度算子 (11)3.3 Prewitt算子 (12)3.4 Sobel算子 (13)3.5 Log算子 (14)第四章MATLAB简介 (15)4.1 基本功能 (15)4.2应用领域 (16)第五章编程和调试 (17)5.1 edge函数 (17)5.2 边缘检测的编程实现 (17)第六章总结与体会 (20)参考文献 (21)附录 (22)附录A：程序代码 (22)附录B：各种边缘检测算子得到的边缘图像效果 (23)摘要边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。

该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。

梯度算子简单有效，LOG算法和Canny边缘检测器能产生较细的边缘。

边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点，而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度，因而许多方法利用导数来检测边缘。

在分析其算法思想和流程的基础上，利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验，分析了各自的性能和算法特点，比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。

关键词：边缘检测；图像处理；MATLAB仿真如需程序/Word版本，请访问: 嵌入式软件院。

引言边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用，其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。

许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能，并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。

但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合，并且在实际图像中存在着不同程度的噪声，各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。

基于MATLAB的数字图像分析与边缘检测摘要：图像处理是用计算机对图像进行一系列的操作，一般操作是先将图像数字化，即易于获得某种预期结果的技术，其中边缘检测是图像处理中必不可少的一步，采用微分算子检测边缘是最常用的，也是处理效果比较好的一种。

MATLAB图像处理工具箱提供了边缘检测（edge）函数，它能利用多种算子进行图像的边缘检测，语言结构简单，本文主要介绍了数字图像处理主要研究领域中边缘检测的方法，并利用MATLAB图像处理工具箱提供的函数处理图片，对图像进行边缘检测，给出了各种算子检测边缘的结果并进行相互比较。

关键字：图像处理，MatLab ，边缘检测ABSTRACTImage processing is to analyze images by computers to achieve desired a series of results. Edge detection is an absolutely necessary step in image processing and the use of differential operators to detect edge is one of the most common and effective methods. Image processing Mat lab Toolbox User’s Guide, Has provided the edge function, It can use many kinds of operators to carry on the image the edge examination. Edge detection is one of the main methods in the research field of digital image processing. The image processing function provided by the Mat Lab image processing tool box is employed to perform edge detection for image so that the program and processing result are obtained.Key words: Image processing , MatLab，Edge detection独创声明本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。

Matlab中的边缘检测技术引言在数字图像处理领域，边缘检测一直是一个重要的研究课题。

通过边缘检测，可以有效地从图像中提取出物体的轮廓信息，为后续的图像分割、目标识别等任务提供基础。

Matlab作为一种功能强大的图像处理工具，提供了多种边缘检测技术和相应的函数库，方便用户进行图像处理和分析。

本文将介绍Matlab中常用的边缘检测技术及其应用。

一、基础概念在开始介绍具体的边缘检测技术之前，有必要了解一些基础概念。

图像的边缘通常指的是图像中像素灰度级变化较大的区域，这些区域往往对应着物体的边界。

边缘通常可以分为两类：强边缘和弱边缘。

强边缘是指图像中像素灰度级变化明显的区域，而弱边缘则表示变化相对较小的区域。

二、Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测方法，常用于检测二维图像的边缘。

其核心思想是通过计算图像中像素点的灰度梯度，找出灰度变化最剧烈的区域。

Matlab中提供了sobel函数，可以方便地使用Sobel算子进行边缘检测。

例如，使用以下代码可以实现对图像im的边缘检测：```im = imread('image.jpg');im_gray = rgb2gray(im);im_sobel = edge(im_gray, 'sobel');imshow(im_sobel);```在上述代码中，我们首先通过imread函数读取图像文件，然后使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像。

最后，使用edge函数结合'sobel'参数进行边缘检测，并使用imshow函数显示结果图像。

三、Canny算子Canny算子是一种更为精确和复杂的边缘检测算法。

相比于Sobel算子，Canny 算子能够更准确地定位边缘，并且可以抑制噪声的干扰。

Matlab中同样提供了canny函数，方便用户使用Canny算子进行边缘检测。

以下是一个示例代码：```im = imread('image.jpg');im_gray = rgb2gray(im);im_canny = edge(im_gray, 'canny');imshow(im_canny);```在上述代码中，我们同样首先读取图像文件并转换为灰度图像。

实验二数字图像的边缘检测一、实验目的1．掌握图像边缘检测方法；2．学会利用MATLAB程序进行边缘检测二、实验内容利用sobel、prewitt、canny边缘检测算子对图像进行边缘检测，并比较处理结果三、实验原理边缘即图像中灰度发生急剧变化的区域边界。

边缘检测的实质是采用某种算法来提取图像中对象与背景间的交界线。

图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反应，因此可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。

经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。

常采用差分、梯度、拉普拉斯算子及各种高通滤波处理方法对图像边缘进行检测。

检测的方法有：梯度算子、拉普拉斯算子、方向算子、Canny算子等。

Sobel 算子主要用作边缘检测。

在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。

在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量Prewitt算子采用以下算子分别计算一阶x 方向和y 方向的图像差分。

在一个较大区域中，用两点的偏导数值来求梯度幅度值，受噪声干扰很大。

若对两个点的各自一定领域内的灰度值求和，并根据两个灰度值和的差来计算x,y的偏导数，则会在很大程度上降低噪声干扰。

Canny 算子使用了变分法，这是一种寻找满足特定功能的函数的方法。

最优检测使用四个指数函数项的和表示，但是它非常近似于高斯函数的一阶导数。

Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法.四、实验设备和仪器1.计算机2.matlab开发平台五、关键代码及注释I=imread('coins.png'); %读取原始图像subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图');BW1=edge(I,'sobel'); %sobel边界探测器BW2=edge(I,'prewitt'); %prewitt边界探测器BW3=edge(I,'canny'); %canny边界探测器subplot(2,2,2),imshow(BW1);title('sobel边缘探测器');subplot(2,2,3),imshow(BW2);title('prewitt边缘探测器');subplot(2,2,4),imshow(BW3);title('canny边缘探测器');六、实验结果有实验结果可以看出，对此图用sobel和prewitt算子进行边缘检测效果最好，因为sobel和prewitt算子有一定的噪声抑制能力，在检测阶跃边缘时得到的边缘宽度至少为二像素。

目录一．前言----------------------------------------- 二．边缘检测的与提取-----------------------1.边缘检测的定义---------------------------2.图像边缘检测算法的研究内容---------3.边缘检测算子------------------------------3.1.Sobel算子-----------------------------3.2.Canny算子----------------------------4.基于Matlab的实验结果与分析--------- 三．图像边缘检测的应用---------------------一.前言在实际图像边缘检测问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。

它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。

图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。

而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。

而边缘检测算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一，它的解决对于我们进行高层次的特征描述、识别和理解等有着重大的影响；又由于边缘检测在许多方面都有着非常重要的使用价值，所以人们一直在致力于研究和解决如何构造出具有良好性质及好的效果的边缘检测算子的问题。

该课程设计具体考察了两种最常用的边缘检测算子并运用MATLAB进行图像处理比较。

二.边缘检测于算子1.边缘检测的定义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用。

所谓边缘（edge）是指图像局部特征的不连续性。

灰度或结构信息的突变称为边缘，例如：灰度级的突变、颜色的突变、纹理结的突变。

学号1607080221天津城建大学数字图像处理设计说明书图像边缘提取系统设计起止日期：2019 年12 月9 日至2019 年12 月13 日学生姓名韩徐班级16电信科2班成绩指导教师(签字)计算机与信息工程学院2019 年12 月13日天津城建大学课程设计任务书2019—2020学年第一学期计算机与信息工程学院电子信息科学与技术专业二班级课程设计名称：数字图像处理课程设计设计题目：图像边缘提取系统设计完成期限：自2019 年12 月9 日至2019 年12 月13 日共 1 周设计依据、要求及主要内容：一、课程设计依据在掌握数字图像处理基本算法的基础上，利用MA TLAB、VC++、Python等编程语言设计具有指定功能的图形用户界面。

二、课程设计内容1、设计一个实现图像边缘提取功能的界面2、界面可以采用MATLAB、VC++、Python等编程语言设计3、要求界面能够读入并显示图片，通过各种控件选择并进行图像的边缘检测和提取操作，操作结果在对比窗口中显示4、图像边缘检测和提取功能至少包括单方向一阶微分检测（水平/垂直方向）、无方向微分检测（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、LOG算子）等，每项功能可采用一个或多个算法实现三．课程设计要求1、要求每个同学独立完成设计任务。

2、课程设计说明书封面格式要求见《课程设计说明书格式要求》。

3、课程设计的说明书要求简洁、通顺，图像表达内容完整、清楚、规范。

4、课程设计说明书要求：1)说明题目的设计原理和思路、采用方法及设计流程。

2)可采用图表或文字对图形用户界面各子模块的功能以及各子模块之间的关系做较详细的描述。

3)详细说明代码的编写流程。

4)采用图像及文字详细说明各功能的演示结果。

指导教师（签字）：系主任（签字）：目录第一章设计方案 (1)1.1 设计目的 (1)1.2 设计要求 (1)1.3 设计方案 (1)第二章原理介绍 (3)2.1 算法简介 (3)2.2 控件设计 (4)2.2.1 按钮控件 (4)2.2.2 弹出式菜单控件 (4)第三章功能实现 (5)第四章设计结果与分析 (8)4.1 边缘提取 (8)4.2 结果分析 (8)总结 (9)参考文献 (10)附录 (11)程序代码 (11)第一章设计方案1.1设计目的本学期开设了数字图像处理的课程，在课上老师讲解了图像的基本知识，介绍了图像处理的一些算法，为了检验对于知识的掌握以及锻炼实用能力，使用相应编程语言实现对于一副图像的处理。

Matlab做图像边缘检测的多种方法Matlab做图像边缘检测的多种方法1、用Prewitt算子检测图像的边缘I = imread('bacteria.BMP');BW1 = edge(I,'prewitt',0.04); % 0.04为梯度阈值figure(1);imshow(I);figure(2);imshow(BW1);2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘I = imread('bacteria.BMP');BW1 = edge(I,'log',0.003); % σ=2imshow(BW1);title('σ=2')BW1 = edge(I,'log',0.003,3); % σ=3figure, imshow(BW1);title('σ=3')3、用Canny算子检测图像的边缘I = imread('bacteria.BMP');imshow(I);BW1 = edge(I,'canny',0.2);figure,imshow(BW1);4、图像的阈值分割I=imread('blood1.tif');imhist(I); % 观察灰度直方图，灰度140处有谷，确定阈值T=140 I1=im2bw(I,140/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内figure,imshow(I1);5、用水线阈值法分割图像afm = imread('afmsurf.tif');figure, imshow(afm);se = strel('disk', 15);Itop = imtophat(afm, se); % 高帽变换Ibot = imbothat(afm, se); % 低帽变换figure, imshow(Itop, []); % 高帽变换，体现原始图像的灰度峰值figure, imshow(Ibot, []); % 低帽变换，体现原始图像的灰度谷值Ienhance = imsubtract(imadd(Itop, afm), Ibot);% 高帽图像与低帽图像相减，增强图像figure, imshow(Ienhance);Iec = imcomplement(Ienhance); % 进一步增强图像Iemin = imextendedmin(Iec, 20); figure,imshow(Iemin) % 搜索Iec中的谷值Iimpose = imimposemin(Iec, Iemin);wat = watershed(Iimpose); % 分水岭分割rgb = label2rgb(wat); figure, imshow(rgb); % 用不同的颜色表示分割出的不同区域6、对矩阵进行四叉树分解I = [ 1 1 1 1 2 3 6 61 12 1 4 5 6 81 1 1 1 10 15 7 71 1 1 1 20 25 7 720 22 20 22 1 2 3 420 22 22 20 5 6 7 820 22 20 20 9 10 11 1222 22 20 20 13 14 15 16];S = qtdecomp(I,5);full(S)7、将图像分为文字和非文字的两个类别I=imread('4-11.jpg');I1=I(:,:,1);I2=I(:,:,2);I3=I(:,:,3);[y,x,z]=size(I);d1=zeros(y,x);d2=d1;myI=double(I);I0=zeros(y,x);for i=1:xfor j=1:y%欧式聚类d1(j,i)=sqrt((myI(j,i,1)-180)^2+(myI(j,i,2)-180)^2+(myI(j,i,3)-180)^2);d2(j,i)=sqrt((myI(j,i,1)-200)^2+(myI(j,i,2)-200)^2+(myI(j,i,3)-200)^2);if (d1(j,i)>=d2(j,i))I0(j,i)=1;endendendfigure(1);imshow(I);% 显示RGB空间的灰度直方图，确定两个聚类中心(180,180,180)和(200,200,200)figure(2);subplot(1,3,1);imhist(I1);subplot(1,3,2);imhist(I2);subplot(1,3,3);imhist(I3);figure(4);imshow(I0);8、形态学梯度检测二值图像的边缘I=imread('wrod213.bmp');imshow(I);I=~I; % 腐蚀运算对灰度值为1的进行figure, imshow(I);SE=strel('square',3); % 定义3×3腐蚀结构元素J=imerode(~I,SE);BW=(~I)-J; % 检测边缘figure,imshow(BW);9、形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象I=imread('circbw.tif');imshow(I);SE=strel('rectangle',[40 30]); % 结构定义J=imopen(I,SE); % 开启运算figure,imshow(J);。

利用Matlab进行图像分割与边缘检测的实践方法图像分割和边缘检测是计算机视觉领域中非常重要的任务，它们在图像处理和分析中有着广泛的应用。

Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们进行图像分割和边缘检测的实践。

本文将介绍利用Matlab进行图像分割和边缘检测的一些实践方法。

一、图像分割方法1. 阈值分割阈值分割是最常用的图像分割方法之一，它通过选取适当的阈值将图像中的不同区域分割开来。

在Matlab中，可以使用graythresh函数来自动选择合适的阈值。

例如，对于灰度图像I，可以使用以下代码进行阈值分割：```level = graythresh(I);BW = im2bw(I, level);```这里level是选取的阈值，BW是二值化后的图像。

2. 区域生长区域生长算法是一种基于像素相似性的图像分割方法，它从种子点出发，通过合并与种子点相似的像素，逐渐扩展出一个区域。

Matlab中提供了regiongrowing 函数，可以用于实现区域生长算法。

例如，对于灰度图像I，可以使用以下代码进行区域生长分割：```seed = [x, y]; % 种子点位置BW = regiongrowing(I, seed);```这里seed是种子点的位置，BW是分割得到的区域。

3. 水平线分割水平线分割是一种特殊的图像分割方法，适用于包含水平线结构的图像。

在Matlab中，可以使用hough函数进行直线检测，然后根据检测结果进行分割。

例如，对于二值化的图像BW，可以使用以下代码进行水平线分割：```[H, T, R] = hough(BW);P = houghpeaks(H, 10);lines = houghlines(BW, T, R, P);BW_separate = false(size(BW));for k = 1 : length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];xy(:, 2) = max(min(xy(:, 2), size(BW, 1)), 1); % 限制线段在图像范围内indices = sub2ind(size(BW), xy(:, 2), xy(:, 1));BW_separate(indices) = true;end```这里H是Hough变换的结果，T和R是Hough变换的参数，P是峰值点的位置，lines是检测到的直线数据结构，BW_separate是分割得到的区域。

第43卷第2期测绘与空间地理信息Vol.43,No.2Feb.,2020 2020年2月GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY基于MATLAB的边缘检测算法研究田梦娜，徐泮林，丁鹏文（山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590）摘要：边缘检测是处理与剖析图像的主要内容之一，它在文字识别、车牌识别、遥感特征地物的提取等生产和生活领域发挥着非常重要的作用，但是，不同的图像冇着不同的特征，到目前为止，没有一种统一的方法对所有的图像及地物的特征进行边缘检测，针对这一不足，本文首先探讨了4种经典的二值化算法和相应的改进二值化算法，并将经典算法与改进后的算法进行对比分析，然后利用（“inn,算子对二值化处理后的图像进行边缘检测，得出结论，迭代法和改进的迭代法与Canny算子相结合作为边缘检测的方法是一种高效举、高精度的方法::关键词：二值化；Canny算子；边缘检测中图分类号：I209文献标识码：A文章编号：1672-5867（2020）02-0197-03Research on Edge Detection Algorithm Based on MATLABTIA\Vlengnj,XL Iinlin,）ING Pengu-en（College of Geomatics,Shandong University of Science and Technology,Qingdao266590,China）Abstract:Edge detection is one of the main contents of processing and dissecting images.It plays a very important role in the produc-lion and lile fields such as lex!rccognilion,licensc plate recognition,and remote sensing l（、atur（、（八liaclion.Iloucvcr,dilfercnl images have（丨iflcrcnl（:haraclc门slics.So lar,there is no uniform method lor edge（丨ctcclion of all images and feature「calurcs.In view o「丨his deficiency,this pa per lirst discusses lour classical hinarization algorithms and corresponding imp roved■）inarizalioH algorithms,and compares the classical algorithm with the improved algo门thm,and then uses the Canny operator to deal with the hina门zation process. The image is edge detected.It is concluded that the iterative method and the improved iterative method combined with the canny opera­tor as the edge detection method is a high el'liciency and high precision method.Key words:binary processing；Canny operator；edge detection0引言边缘检测是计算机视觉领域中的热门话题之-,在实际应川中具有重要地位。