文档介绍：本科生实验报告
(四)
姓名:
学院:信息工程学院
专业: 计算机科学与技术
班级:
实验课程名称:图形图像处理与应用
实验日期: 2014 年月日
指导教师及职称:
实验成绩:
开课时间: 2013~2014 学年第二学期
实验题目
图像分割
小组合作
姓名
班级

学号
一、实验目的
;
(Sobel、Prewitt、Log边缘算子)的方法和应用;
。

Matlab环境下
三、实验内容与步骤
使用Roberts 算子的图像分割实验
􀂄;使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理; Roberts 算子为一对模板:
􀂄相应的矩阵为:rh = [0 1;-1 0];rv = [1 0;0 -1];这里的rh 为水平Roberts 算子,rv为垂直Roberts 算子。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果;用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模,并显示检测结果;对于检测结果进行二值化处理,并显示处理结果;
提示:先做检测结果的直方图,参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值;应反复调节阈值的大小,直至二值化的效果最为满意为止。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果;将处理结果转化为“白底黑线条”的方式;给图像加上零均值的高斯噪声;对于噪声图像重复步骤b~f。
(2)使用Prewitt 算子的图像分割实验
􀂄使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。
(3)使用Sobel 算子的图像分割实验
使用Sobel 算子进行内容(1)中的全部步骤。
(4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验
使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。提示1:处理后可以直接显示处理结果,无须另外计算梯度的模。提示2:注意调节噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数,观察处理结果。
四、实验过程与分析
I = imread(''); 
J1=edge(I,'sobel'); 
J2=edge(I,'prewitt'); 
J3=edge(I,'log'); 
subplot(1,4,1),imshow(I); 
subplot(1,4,2),imshow(J1); 
subplot(1,4,3),imshow(J2); 
subplot(1,4,4),imshow(J3);
原始图像:
Sobel边缘算子:
Prewitt边缘算子:
Log边缘算子:
fid=fopen('','r'); 
im=(fread(fid,[256,256],