【B374】模式识别之Matlab多算法实现边缘检测

2022-07-05 16:41:30      索炜达电子      342     

文件编号:B374

文件大小:39M

开发环境:Matlab2020

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实验原理:

1.中值滤波

主要用来处理椒盐噪声。椒盐噪声的出现使得该点像素比周围的像素亮(暗)很多,而如果在某个模板中对像素由小到大进行重新排列,那么最亮的或者最暗的点一定被排在两侧。这时取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值,就可以达到滤除噪声的目的。

1.将模板中心与像素位置重合

2.读取模板下各对应像素的灰度值

3.将这些像素从小到大排成1列

4.找出这些值里排在中间的1个

5.将这个中间值赋给模板中心位置像素。

2.图像锐化

图像锐化的目的是为了突出图像的边缘信息,加强图像的轮廓特征,便于人眼或者机器的识别。图像中边缘和轮廓往往出现于图像中灰度图片的地方,而检查这些图片可以用微分实现,因而图像锐化主要是通过微分方法进行的。由于处理的对象是数字图像,其像素是离散的,对微分形式进行一些近似处理,得到离散的模板矩阵,称为算子。常见的算子诸如Laplacians、Roberts、Sobel等。用这些算子作为模板对图像进行处理,就能得到图像的轮廓图。将轮廓图与原图像相加即可得到原图像的锐化结果。

3.边缘检测

在图像锐化得到的轮廓图的基础上,根据轮廓图的灰度直方图设立阈值(一般在两峰一谷之间),对其进行二值化处理即可。

按需写作:

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演示视频:

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运行结果

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文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频

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