数字图像处理实验预习报告

学院（系）： 电信学部 专业： 电子信息工程 班级： 电子1102 姓 名： 陈柯锦 学号： 201181442 组： ___ 实验时间： 实验室： 实验台： 指导教师签字： 邢慧玲 成绩：

实验名称 图像的边缘检测

一、实验目的和要求

1、理解图像边缘提取的基本概念；

2、熟悉进行边缘提取的基本方法；

3、掌握用MATLAB语言进行图像边缘提取的方法。

二、实验原理和内容

边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。 由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此，边界检测包括两个基本内容：首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。边缘检测的方法大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。

MATLAB的图像处理工具箱中提供的edge函数可以实现检测边缘的功能，其语法格式如下： BW = edge(I, ‘sobel’)

BW = edge(I, ‘sobel’, direction)

BW = edge(I, ‘roberts’)

BW = edge(I, ‘log’)

这里BW = edge(I, ‘sobel’)采用Sobel算子进行边缘检测。BW = edge(I, ‘sobel’, direction)可以指定算子方向，即： direction = ‘horizontal’，为水平方向；direction = ‘vertical’，为垂直方向； direction= ‘both’，为水平和垂直两个方向。 BW = edge(I, ‘roberts’)和BW = edge(I, ‘log’)分别为用Roberts

算子和拉普拉斯高斯算子进行边缘检测。

图像无噪声时，可用Roberts算子；Prewitt和Sobel算子同时具有平均，即抑制噪声作用；对阶跃状边缘，Roberts得到的边缘宽度≥1个像素，Prewitt和Sobel算子得到的边缘宽度≥2个像素。 在利用edge函数进行相应的算子边缘检测的时候，各算子的差别非常微小，不过由相应的参数，三个算子分别为0.08、0.05、0.04可以知道，Sobel算子在边缘检测中最为敏

三、实验步骤

1、 分别用Roberts、Sobel和Prewitt算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的结果。

2、 用不同方向（‘水平’、‘垂直’、‘水平和垂直’）的Sobel算子对图像进行边缘检测。比较三种情况的结果。

3、 自编程序，实现一种利用模版进行边缘检测处理，也就是调用filter2函数利用模版对图像进行滤波即可。

 

第二篇：大连理工大学数字图像处理实验预习报告1

数字图像处理实验预习报告

学院（系）：   电信学部        专业：      电子信息工程    班级：电子1102   

姓     名：     陈柯锦        学号：    201181442           组：         ___ 

实验时间：                  实验室：                    实验台：            

指导教师签字：                邢慧玲                       成绩：             

实验名称图像基本操作

一、实验目的和要求

1. 利用matlab获取图像；

2. 图像直方图均衡；

3. 图像的点运算；

4. 图像的几何变换；

二、实验原理和内容

1. 利用matlab获取图像

（a）imread ：imread函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为

[X，MAP]=imread( ‘filename’, ‘fmt’) 其中，X为读出的图像数据，MAP为颜色表数据（或称调色板，亦即颜色索引矩阵，对灰度图像和RGB彩色图像，该MAP为空矩阵），fmt为图像的格（可以缺省），filename为读取的图像文件（可以加上文件的路径）。

（b）imwrite ：imwrite函数用于输出图像，其语法格式为：

imwrite(X, MAP, filename, fmt) imwrite(X, MAP, filename, fmt) 按照fmt指定的格式将图像数据矩阵X和调色板MAP写入文件filename。

（c）imshow MATLAB图像处理工具箱提供了imshow函数来显示各种图像，其语法如下：

imshow(I, n) 或imshow(I_BW)；imshow(X, MAP)；imshow(I_RGB) 其中imshow(I, n)用于显示灰度图像，I是图像数据矩阵，n为灰度级数目（n可缺省，缺省值为256）。其它的分别用于显示二值图像、索引色图像和RGB真彩色图像。另外，对RGB彩色图像，还可以用imshow( RGB(:, :, 1) )、imshow( RGB(:, :, 2) )、imshow( RGB(:, :, 3) )分别显示RGB图像的R、G、B三个分量（注意：这样显示出的图像是以各分量值为对应的灰度值所显示的灰度图像）。

2. 图像直方图均衡 ：

直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。

MATLAB中使用histeq函数，可以实现直方图的均衡化。 对于灰度图像，histeq函数的基本调用格式为 J=histeq(I, n) 该函数返回原图像I经过直方图均衡化处理后的新图像J。n为指定的均衡化后的灰度级数，缺省值为64。

3. 图像的点运算（图像相加，相减，线性变换，非线性变换（对数函数，幂次函数））

图像的线性化处理可以加大图像动态范围，扩展对比度，使图像清晰，特征明显，大大改善人眼的视觉效果。在线性化处理过程中，各个参数要根据新的直方图以及图像效果进行调整，直到满意再最后确定。没有一个公式的参数是固定不变的。

实验中直接在图像矩阵商队相应位置的像素的灰度值直接进行操作，实现对图像的点运算。

4. . 图像的几何变换（图像的缩放，旋转和镜像） . 图像的缩放

MATLAB图像处理工具箱中的函数imresize可以用三种方法对图像进行插值缩放，如果不指定插值方法，则默认为最邻近插值法。 imresize函数的语法格式为： B = imresize(A, m, ‘method’) 上式返回原图像A的m倍放大的图像（m小于1时效果是缩小）。这里参数’method’用于指定插值的方法，可选用的值为'nearest'（最邻近法），'bilinear'（双线性插值），'bicubic'（双三次插值），默认为'nearest'。

5.图像的旋转

在工具箱中的函数imrotate可用上述三种方法对图像进行插值旋转，默认的插值方法也是最邻近插值法。 imrotate的语法格式为： B = imrotate(A, angle, ‘method’) 函数imrotate对图像进行旋转，参数’method’用于指定插值的方法，可选用的值为'nearest'（最邻近法），'bilinear'（双线性插值），'bicubic'（双三次插值），默认为'nearest'。一般说来旋转后的图像会比原图大，超出原图部分值为0。

三、实验步骤

1. 实现以下图像点运算

2. 图像与其直方图均衡后的图像相加

3. 图像与其直方图均衡后的图像相减

4. 图像线性变换和非线性变换

5. 将图像放大1.5倍，插值方法使用三种不同方法，显示放大后的图像，比较不同

插值方法的结果有什么不同。

6. 图像缩小0.8、0.5倍，插值方法使用三种不同方法，显示并比较结果有什么差异。

7. 图像分别顺时针旋转30度、45度，插值方法使用三种不同方法，显示旋转后的图像并比较结果有什么不同。