數字圖像處理邊緣檢測算子與銳化算子含MATLAB代碼_第1頁
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文檔簡介

1、數字圖像處理實驗五15生醫一、實驗內容對某一灰度圖像，進行如下處理：（1）分別用Roberts、Prewitt和Sobel邊緣檢測算子進行邊緣檢測；（2）將Roberts、Prewitt和Sobel邊緣檢測算子修改為銳化算子，對原圖像進行銳化，同屏顯示原圖像、邊緣檢測結果和銳化后圖像，說明三者之間的關系。一灰度圖像的二值化。二、運行環境MATLAB R2014a三、運行結果及分析運行結果如圖所示：可以觀察出原圖像、邊緣檢測結果和銳化后圖像三者之間的關系為：原圖像+邊緣檢測結果=銳化后圖像四、心得體會通過MATLAB編程更加熟悉了課本上關于銳化與邊緣檢測的相關知識點，對二者的關系也有了具體的認識

2、。同時，對MATLAB圖像導入函數、圖像邊緣檢測函數、銳化窗口矩陣卷積函數的調用及實現機理也有所掌握，比如后邊附的程序中會提到的“%”標注的思考。五、具體程序size=512;Img_rgb=imread('E:lena.jpg'); %讀取圖像Img_gray=rgb2gray(Img_rgb); %進行RGB到灰度圖像的轉換（雖然原來在網上下載的lena就是黑白圖像，但是這一步必須要有！否則處理結果不正確）figure(1);subplot(2,3,1);imshow(Img_gray);title('原圖像'); Img_edge=zeros(size);

3、a='roberts','prewitt','sobel'for i=1:3Img_edge=edge(Img_gray,ai); figure(1);subplot(2,3,i+1);imshow(Img_edge);axis image;title(a(i);end A=imread('E:lena.jpg');B=rgb2gray(A);B=double(B);Window=-1 -1 -1;-1 9 -1;-1 -1 -1; %八鄰域拉普拉斯銳化算子（取1）C=conv2(B,Window,'same');Img_sharp=uint8(C);subplo

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