图像的分割与边缘提取

数字图像处理姓名：徐征学号：201215523实验五图像的分割与边缘提取一．实验目的及要求1．利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理；2．掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法；3．了解边缘检测的算法和用途，比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。二、实验内容（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。1．图像阈值分割clearall,closeall;I=imread('rice.tif');figure(1),imshow(I)figure(2);imhist(I)T=120/255;Ibw1=im2bw(I,T);%选择阈值T=120/255对图像二值化；figure(3);subplot(1,2,1),imshow(Ibw1);T=graythresh(I);%采用Otsu方法计算最优阈值T对图像二值化；L=uint8(T*255)Ibw2=im2bw(I,T);subplot(1,2,2),imshow(Ibw2);helpim2bw;helpgraythresh;（令Ｔ取不同值，重做上述试验，观察试验结果）2．边缘检测clearall,closeall;I=imread('rice.tif');BW1=edge(I,'sobel');BW2=edge(I,'canny');BW3=edge(I,'prewitt');BW4=edge(I,'roberts');BW5=edge(I,'log');figure(1),imshow(I),title('OriginalImage');figure(2),imshow(BW1),title('sobel');数字图像处理姓名：徐征学号：201215523figure(3),imshow(BW2),title('canny');figure(4),imshow(BW3),title('prewitt');figure(5),imshow(BW4),title('roberts');figure(6),imshow(BW5),title('log');%在完成上述试验后，查看函数edge()使用说明。helpedge%仔细阅读函数edge()使用说明后，研究IPT提供的边缘检测演示程序。edgedemo（二）利用MATLAB熟悉并验证其它图像分割方法（三）采用MATLAB编程实现自动全局阈值算法，对图像'rice.tif'进行二值化分割算法步骤：1）选取一个的初始估计值T；2）用T分割图像。这样便会生成两组像素集合：G1由所有灰度值大于T的像素组成，而G2由所有灰度值小于或等于T的像素组成。3）对G1和G2中所有像素计算平均灰度值1和2。4）计算新的阈值：T=(1+2)/25）重复步骤（2）到（4），直到逐次迭代所得到的T值之差小于一个事先定义的参数To，即，如果|Tn–Tn-1|To，则停止。三、实验设备1．计算机；2．MATLAB6.5；四、预习与思考1．预习实验内容，阅读教材熟悉实验原理；2．查阅资料，熟悉实验中涉及的有关MATLAB函数；2．利用课余时间，采用MATLAB底层函数编程实现实验内容（二）中的自动全局阈值算法。五、实验报告要求1．简述试验的目的和试验原理；2．叙述各段程序功能，改变有关函数的参数，分析比较实验结果；3．打印出所编写的实验程序。4．写出本实验的心得体会及意见。1．图像阈值分割I=imread('cameraman.tif');subplot(2,3,1),imshow(I),title('原图');subplot(2,3,2),imhist(I),title('原图的直方图');T=120/255;数字图像处理姓名：徐征学号：201215523Ibw1=im2bw(I,T);subplot(2,3,3),imshow(Ibw1),title('选择阈值T=120/255对图像二值化');T=graythresh(I);L=uint8(T*255);Ibw2=im2bw(I,T);subplot(2,3,4),imshow(Ibw2),title('用Otsu方法计算最优阈值T对图像二值化');T1=150/255;Ibw1=im2bw(I,T1);subplot(2,3,5),imshow(Ibw1),title('选择阈值T1=150/255对图像二值化');T1=graythresh(I);L=uint8(T1*255);Ibw2=im2bw(I,T1);subplot(2,3,6),imshow(Ibw2),title('用Otsu方法计算最优阈值T1对图像二值化');原图02004006008001000原图的直方图0100200选择阈值T=120/255对图像二值化用Otsu方法计算最优阈值T对图像二值化选择阈值T1=150/255对图像二值化用Otsu方法计算最优阈值T1对图像二值化2．边缘检测clc;clearall,closeall;I=imread('cameraman.tif');BW1=edge(I,'sobel');BW2=edge(I,'canny');BW3=edge(I,'prewitt');BW4=edge(I,'roberts');BW5=edge(I,'log');subplot(2,3,1),imshow(I),title('OriginalImage');subplot(2,3,2),imshow(BW1),title('sobel');subplot(2,3,3),imshow(BW2),title('canny');数字图像处理姓名：徐征学号：201215523subplot(2,3,4),imshow(BW3),title('prewitt');subplot(2,3,5),imshow(BW4),title('roberts');subplot(2,3,6),imshow(BW5),title('log');OriginalImagesobelcannyprewittrobertslog实验心得:学习了图像的分割和边缘检测，对其函数的使用方法在同学和老师的帮助下有了初步的掌握，通过学习对其算法原理有了初步的了解。算法算子是程序自带的，算法原理最好自己进一步学习一下。