数字图像处理实验7 图像分割

一．实验目的：

1．掌握点、线检测的模板、基本原理和方法。 2．掌握使用edge函数进行边缘检测的技术。

二．实验内容：

1．构造点、线、边缘检测的模板

1．利用MATLAB标准函数edge进行点、线、边缘检测

三．实验原理：

1．点检测

使用以前学过的MATLAB标准函数imfilter运用点检测模板进行孤立点的检测。

嵌在常数区域（或图像中亮度基本不变的区域）中的孤立点检测，使用下列模板：

若|R| >= T，则就说在掩模的中心位置已检测出了一个孤立的点。显然，当掩模的中心点位于一个孤立点时，其模板的的相应最强，而在亮度不变的区域中响应为零。

>> w = [-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1] >> g = abs(imfilter(double( f )), w) >> T = max( g(:) ) >> g = g >= T >>imshow(g)

2． 线检测

>> w = [2 -1 -1; -1 2 -1; -1 -1 2] %建立－45度方向线检测模板

>> g = imfilter(double(f), w) %注意与f没有转换为double型的对比 >> imshow(g, [ ]) %Fig.10.4(b)

>> gtop = g(1:120, 1:120) %取出一个子图像

>> gtop = pixeldup(gtop, 4) %放大4倍，原图像大小 >> fugure, imshow(gtop, [ ]) %Fig.10.4(c) >> gbot = g(end-119 : end, end-119 : end) >> gbot = piexldup(gbot, 4)

>> figure, imshow(gbot, [ ]) %Fig.10.4(d) >> g = abs(g)

>> figure, imshow(g, [ ]) %Fig.10.4(e) >> T = max(g(:)) >> g = g >= T

>> figure, imshow(g) %Fig.10.4(f)

3． 边缘检测

使用edge函数进行边缘检测，依据是一阶和二阶导数。

Sobel检测器的调用语法：

[g t] = edge(f, ‘sobel’, T, dir)

T是一个指定的阈值，dir指定检测边缘的首选方向: ‘horizontal’、’vertical’或’both’（默认值）。g在被检测到的边缘的位置处为1而在其它位置为0的逻辑类图像。输出参数t是可选的，它是edge函数所用的阈值。若指定了T的值，则t = T，否则，若T为空，则函数edge会令t等于它自动确定的一个阈值，然后用于边缘检测（阈值化）。

Prewitt检测器的调用语法：

[g t] = edge(f, ‘sobel’, T, dir)

Roberts检测器的调用语法：

[g t] = edge(f, ‘sobel’, T, dir)

>> [gv t] = edge(f, ‘sobel’, ‘vertical’) >> imshow(gv)

>> [gv t] = edge(f, ‘sobel’, 0.15, ‘vertical’) %指定一个较高的阈值，把弱一些

的边缘去掉

>> figure, imshow(gv)

>> gboth = edge(f, ‘sobel’, 0.15)

函数edge不能计算正负45度的Sobel边缘，需要我们自己建立模板并使用函数imfilter。

>> w45 = [-2 -1 0; -1 0 -1; 0 1 2] %正45度检测模板

>> g45 = imfilter(double(f), w45) % 比较g45 = imfilter(f, w45) >> figure, imshow(g45) >> g45 = abs(g45)

>> T = 0.3*max(g45(:)) >> g45 = g45 >= T

>> figure, imshow(g45)

四．实验报告：

1．对图像single_pixel.bmp进行点检测。

2．对图像wirebond.bmp进行正45度线检测。 3．用sobel，Prewitt检测器进行水平、垂直边缘检测，使用－45度掩模[0 1 2; -1 0 1; -2 -1 0] sobel检测器进行－45方向边缘检测。