MATLAB在图像边缘检测中的应用1.pdfVIP

MAT“心在图像边缘检测中的应用 ◆文／罗文趋 【摘要】 本文简要舟绍了边缘幢测技术，结合实例详如分析了M^TL^B在图像边缘检洲中的具体应用方击。 【美链词lM^，凡AB盟像处理边缘挂潮 MAⅡ^B自1984年由美国M砒hw叫b公司推向市场以来．历经顶状边缘，=阶方向导数在边缘处鼠极值。 十几年的发屉．现已成为国际公认的最优秀的科技应用软件。MAT- 如果一个像素落在图像中某一十物体的边界上．那么它的领域 LAB既是一种直观f高效的计算机语言，同时又是一十科学计算平台，将成为一个灰摩级的变化带。耐这种变化最有用的两个特征是灰度 它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最棱心的 的变化率和方向．它们分别以梯度向量的幅度和方向来表示。边缘检 数学和高级图形工具。根据它提供的500多个教学和工程函教，工程测算子检查每个像寨的领域并对灰度变化率进行量化，也包括方向 技术人员和科学工作者可阱在它的集成环境中交互或编程以完成 的确定，大多数使用基于方向导散掩模求卷积的方法。下面介绍几种 各自的计算。 常用的边缘检测算子： MAl[IAB软件具有很强的开放性和适应性。在保持内棱不变的“)Rob酣算子它是2×2算子．利用局部差分算于寻找边缘，计 情况下，MATJAB可以针对不同的应用学科推{f；相应的工具箱(1b越-算沿45度方向的一阶差分。图像的梯度为两个45度方向的梯度向 boxl．目前已经推出了图像处理工具箱，信号处理工具箱、小波工具量和．直接计算图像差分．不包含平滑．故不能抑制噪声，对具有陡峭 箱、神经网络工其箱以及通信工具箱等多个学科的专用工具箱，极大 的低噪声图像响应最好。它是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子： 地方便r不同学科的研究工作 MArI』AB的图像处理工具包是由一系列支待图像处理操作的 其中，f“，y)是具有整数像素坐标的输人图像，平方根运算使该处 函数组成的．所支持的图像处理操作有：几何掸作、区域操作和块操 理类似于在人类视觉系统中发生的过程。 作；线性憾渡和德波器设计；变换fDcT变换)；用像分析和增强；二值 (2)“sch算子它有八十卷积棱，图像中每个点都用八个卷襁棱 陶像操作等。图像处理工具包的卤教。接功能可眦分为以下几类：图 进行卷积，每个卷积核对某个特定边缘方向作出最大响应，所有^个 像显示；罔像文件输人与输出；几何操作；像素值统计；图像分析与 方向中的最大值作为边缘田像的输出。 增强：图像滤渡；线性二维滤波嚣设计；图像变换；领蛾和块操作；二 值图像操作；颜色映射和颤色空间转换：图像类型和类型转换：工具 数做平滑运算．然后以带方向的一阶赦分算子定位导数最大值。它可 包参教获取和设置等“与其他工具包一样，用户还可以根据需要书写 用高斯函数的梯度来近似，在理地上很接近k十指教函数的线性组 自己的函数，以满足特定的需要，也可以将过十T具包和信号处理工 合形成的最佳边缘箅于．在蛮际工作应用中编程较为复杂，且运算偏 具包或小渡工具包等其他工具包联合起来使用。 慢。它是一阶传统徽分中检测阶跃性边缘效粜最好的算子之一，去噪 1边维检测概述 能力都要强．但它也容易平滑掉一些边缘信息。 利用计算机进行图像处理有两个目的：产生更适合人类观察和 2遗肇检测的MATLAB实现 识别的罔像；希望能由计算机自动识别和理解图像。无沦为了哪种目 2．1函鞭cd萨 的．图像处理中关键的一步就是对包含有大量各式各样景物信息的 用像进行分解。分解的最终结果是被分解成一些具有某种特征的最 的边缘。 小成分．称为图像的基元。相对于整幅罔像来说．这种基元更容易被 块速处理。 图像的特征是指阿像场中可用作标志的属性．它可以分为图像 符串之一： 的统计特征和图像的视觉特征两类”图像的统计特征是指一些人为 定义的特征．通过变换才能得到，如图像的直方图、矩、频谱等；图像 回边缘； 的视觉特征是指人的视觉可直接感受到的自然特征，如区域的亮度、