数字图像处理及MATLAB实现边缘检测

实验报告

实验名称边缘检测

课程名称数字图像处理及MATLAB实现

专业:班级：

学生姓名：学号:

同组人:指导教师:

实验日期: 成绩：

实验1：LOG算子检测边缘实验实验内容

实验原理

实验方法及程序1.完成基本实验内容

2.为本程序添加注释

I=imread('lena2.bmp'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('原始图像');

I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2); imshow(I1);

title('灰度图像');

I2=edge(I1,'log'); subplot(2,2,3); imshow(I2);

title('log算子分割结果');

实验结果

（附图）

结果分析分析LOG算子的优缺点

算子模板的基本要求是对应中心像素的系数是正的，而对

应中心像素邻近的

系数应是负的，且它们的和应为零。

2.实验2：Canny算子检测边缘实验

实验内容实验原理

实验方法及程序1.完成基本实验内容

2.为本程序添加注释

I=imread('lena2.bmp'); subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('原始图像');

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2);

imshow(I1);

title('灰度图像');

I2=edge(I1,'canny'); subplot(2,2,3);

imshow(I2);

title('canny算子分割结果');

实验结果

（附图）

结果分析分析Canny算子的优缺点和适用场合

Canny算子检测出的边缘完整、连续且细锐。从实验结果

中可以看出,这种方法对医用CT图像的边缘检测非常适用,

对于利用计算机进行医学图像处理有着重要的现实意义。

实验3：Roberts和sobel算子实现边缘检测实验

实验内容

实验原理

实验方法

及程序I=imread('lena.jpg');

subplot(2,3,1);

imshow(I);

title('?-ê?í???');

axis([0,256,0,256]);

grid on;

axis on;

I1=im2bw(I);

subplot(2,3,2);

imshow(I1);

title('?t?μí???');

axis([0,256,0,256]);

grid on;

axis on;

I2=edge(I,'roberts');

subplot(2,3,3);

imshow(I2);

title('roberts??×ó·????á1?');

axis([0,256,0,256]);

grid on;

axis on;

I3=edge(I,'sobel');

subplot(2,3,4);

imshow(I3);

title('sobel??×ó·????á1?');

axis([0,256,0,256]);

grid on;

axis on;

I4=edge(I,'prewitt');

subplot(2,3,5);

imshow(I4);

title('prewitt??×ó·????á1?');

axis([0,256,0,256]);

grid on;

axis on;

实验结果

（附图）

结果分析

Soleb算子具有平滑效果，由于微分增强了噪音，这一点

是特别引人注意的特性。

经分析，由于

Robert

算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响

应，故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理，边缘定位的精度不是很高

Prewitt

算子利用像素点上下、左右邻点灰度差，在边缘处达到

极值检测边缘。对噪声具有平滑作用，定位精度不够高。