实验四 图像的边缘检测1

图像边缘检测的方法图像边缘检测是在计算机视觉领域中一项重要的任务，它可以用来提取图像中物体的轮廓或边界信息。

常用的图像边缘检测方法包括基于梯度的方法、基于边缘模型的方法和基于机器学习的方法。

1. 基于梯度的方法基于梯度的方法通过计算图像中灰度的梯度来检测图像的边缘。

常用的基于梯度的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。

（1）Sobel算子：Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它通过在图像中滑动一个3x3的卷积核来计算图像灰度的梯度。

它分别计算水平和垂直方向上的梯度，并将两个方向上的梯度相加得到最终的边缘强度。

（2）Prewitt算子：Prewitt算子与Sobel算子类似，也是通过计算图像灰度的水平和垂直方向上的梯度来检测边缘。

不同之处在于Prewitt算子使用了不同的卷积核，其效果也有所差异。

（3）Canny算子：Canny算子是一种边缘检测算法，它通过多个步骤来获得较为准确的边缘结果。

首先，它使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像灰度梯度的幅值和方向。

接着，通过非极大值抑制来细化边缘。

最后，使用双阈值处理来检测和连接真正的边缘。

2. 基于边缘模型的方法基于边缘模型的方法是利用边缘在图像中的几何特征来进行检测。

常用的基于边缘模型的方法包括Hough变换和边缘跟踪算法。

（1）Hough变换：Hough变换是一种广泛应用于边缘检测的方法，它可以将图像中的边缘表示为参数空间中的曲线或直线。

通过在参数空间中寻找曲线或直线的交点，可以得到图像中的边缘。

（2）边缘跟踪算法：边缘跟踪算法是一种基于像素领域关系的边缘检测方法。

它首先选择一个起始点作为边缘点，然后根据一定的规则选择下一个与当前点相邻的点作为新的边缘点，并将其加入到边缘集合中。

通过不断跟踪边缘点，可以得到完整的边缘。

3. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是近年来较为流行的一种图像边缘检测方法。

它利用大量的已标注的训练数据来训练模型，然后使用训练好的模型对新的图像进行边缘检测。

实验四图像的边缘检测一、实验目的与要求1、了解图像边缘提取的基本概念；2、了解进行边缘提取的基本方法；3、编程实现对所给图像的边缘进行提取。

二、知识点1、边缘检测的思想和原理图像理解是图像处理的一个重要分支，研究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，而方向上的灰度变化率可以用相应公式进行计算；对于数字图像，应该采用差分运算代替求导，差分公式参考相关教材。

2、常用的梯度算子（1）Roberts Cross算子，它的2个2 X2模板如图3所示。

图3 Robert Cross算子模板（2）Prewitt 算子，它的2个3×3模板如图4所示。

图4 Prewitt算子模板（3）Sobel 算子，它的2图3 Sobel算子模板3、高斯拉普拉斯（Log）算法高斯拉普拉斯（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。

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。

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。

实验4 图像分割及边缘检测应电101黎杰良201036626115一、实验目的：理解图像分割和边缘检测的概念，利用Matlab图像处理函数实现图像的分割，并实现边缘的提取。

二、实验内容：1、学习并应用阈值分割im2bw函数, 利用直方图来选取阈值，对已知图像进行二值化分割。

2、学习用常见的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子等微分算子检测图像边缘三、实验要求：提交原图像和各种直方图曲线，以及按直方图处理后的图像。

四、实验步骤1、阈值分割（1）阅读im2bw ，imhist的帮助文件；>> help im2bwIM2BW Convert image to binary image by thresholding.IM2BW produces binary images from……………Example-------load treesBW = im2bw(X,map,0.4);imshow(X,map), figure, imshow(BW)See also GRAYTHRESH, IND2GRAY, RGB2GRAY.>> help imhistIMHIST Display histogram of image data.IMHIST(I) displays a histogram for…………Example-------I = imread('pout.tif');imhist(I)See also HISTEQ, HIST.（2）读入一幅图像，使用imhist( )函数产生图像的直方图，分析它的直方图分布，选取分割的阈值；选取阀值T=160/255（3）用BW=im2bw(I,T)函数，实现阈值分割。

选取阀值T=160/2552、边缘检测（1）阅读edge的帮助文件；>> help edgeEDGE Find edges in intensity image.EDGE takes an intensity or a binary image I as its input, and ………Example-------Find the edges of the rice.tif image using the Prewitt and Cannymethods:I = imread('rice.tif');BW1 = edge(I,'prewitt');BW2 = edge(I,'canny');imshow(BW1)figure, imshow(BW2)See also FSPECIAL.（2）用BW=edge(I,methold)函数，实现图像的边缘检测；（3）比较不同算子的边缘检测效果。

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。

图像边缘检测摘要：图像边缘是图像最基本的特征之一，它包含了图像上目标物体的主要信息。

所谓边缘是指一组相连的像素的集合，这些像素周围灰度具有显著变化的部分，即在灰度级上发生急剧变化（灰度突变）的区域。

边缘检测是从图像中提取感兴趣对象的边缘信息，同时尽量去除不需要的图像信息，是在图像的局部区域上针对像素点的一种运算，在图像处理中有着重要的作用。

边缘作为图像的一种基本特征，包含着有用信息，因此边缘检测通常成为了图像分析和图像理解中特征提取的主要手段，在一些预处理算法中有着重要的作用。

随着科技的迅速发展，边缘检测技术也越来越多运用到生产和生活中。

因此，对边缘检测的理论与应用研究很有必要。

本文叙述了边缘检测的基本步骤，对灰度图像的几种边缘检测算法，作了简单的介绍、评价与分析。

关键词：边缘检测；边缘；梯度算子中图分类号：tp391边缘检测是图像处理中最基本最经典的技术问题之一，它对于图像分析和图像理解有着重要作用。

因此，边缘检测在模式识别等高层次图像处理领域有着重要的地位。

然而由于图像前期处理过程中的失误易造成图像的模糊和变形使得边缘检测很困难，这就要求研究性能更好的边缘检测算子。

经过多年的发展，到现在算法已有成百上千种。

边缘为图像中灰度发生急剧变化的区域边界，两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在着边缘，可以利用微分运算方便地检测到。

人们提出了用图像灰度分布的梯度来反映图像灰度变化的微分边缘算子，如1965年提出的robert算子[1]，在其基础上改进得到的sobel算子、prewitt算子和kirsch算子等。

这些算子由于计算量小和操作简单在当今使用较多，但易产生较宽的响应，故需作细化处理，影响了边缘定位的精度。

因而又产生了与边缘方向无关的二阶微分边缘检测算子，即laplacian算子[2]。

它利用图像强度的二阶导数零交叉点使边缘的定位更准确。

近年来随着应用的需要，传统方法越来越难以满足要求。

针对这种情况，人们提出了许多新的边缘检测方法。