1、数字图像处理实验报告材料图像边缘检测实 验 报 告实验名称 实验三 图像边缘检测课程名称数字图像处理成绩班级学号日期地点备注：1、实验目的（1）了解并掌握使用微分算子进行图像边缘检测的基本原理； （2）编写程序使用 Laplacian 算子（二阶导数算子）实现图像锐化，进一步理解图像锐化的实质； （3）掌握使用不同梯度算子（一阶导数算子）进行图像边缘检测的原理、方法，根据实验结果分析各种算子的工作效果； （4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：方案、编程、调试、结果、分析、结论。2、实验环境（1）Windows XP/7（2）Matlab 7.1/7.143、实验方法本次实验要求对25625
2、6大小，256级灰度的数字图像lena.img进行处理。（1）对该图像进行锐化处理，要求采用Laplacian算子进行锐化，分 1和 2 两种情况， 按如下不同情况进行处理： g1 (m, n) f (m, n) f g 2 (m, n) 4 f (m, n) f (m 1, n) f (m 1, n) f (m, n 1) f (m, n 1) I、要对图像进行处理，要先读取该图像，实验代码如下：close all;clear all;fid=fopen(lena.img,r);image=fread(fid,256,256,uint8);fclose(fid);II、读取图像后，对该图像的
3、每一像素（不考虑图像的边界部分）进行遍历，根据公式（公式相当于做差分）对每一灰度进行计算，将所得的结果存入一矩阵g1中（矩阵g1初始化为该图像的矩阵），代码如下（仅以=1为例）：g1=image;a=1;x,y=size(image);for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) g1(i,j)=(1+4*a)*image(i,j)-a*(image(i+1,j)+image(i-1,j)+image(i,j+1)+image(i,j-1); endendIII、根据公式对图像的每一个像素（不考虑图像的边界部分）进行计算，将所得之存入矩阵g2中（g2初始化值为该图像的矩阵值），具体方
4、法与上一步类似，代码如下（仅以=1为例）：g2=image;a=1;x,y=size(image);for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) g2(i,j)=4*a*image(i,j)-a*(image(i+1,j)+image(i-1,j)+image(i,j+1)+image(i,j-1); endend（2）分别利用 Roberts、Prewitt 和 Sobel 边缘检测算子，对原图像进行边缘检测，显示处理前、后图像。I 、同（1）中I，不再赘述。II、对图像进行边缘检测，要对图像的每一像素（不考虑图像的边界部分）的灰度进行遍历，分别用公式对图像的水平和垂直方向的边缘进
5、行检测，并分别存储，在进行合成。采用不同的算子时，变换的公式有所不同。在合成时可以采用三种算法（街区法、棋盘法、欧式几何法），本次实验中均又采用，所以得到三层图像。代码如下（仅以街区法的Roberts算子为例）:x,y=size(image);g1=image;gh1=image;gv1=image;for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) gh1(i,j)=image(i,j)-image(i-1,j-1); gv1(i,j)=image(i,j-1)-image(i-1,j); g1(i,j)=abs(gh1(i,j)+abs(gv1(i,j); endend4、实验结果分析
6、（1）、图像锐化图像锐化结果如图a和图b（注：图a为情况结果；图b为情况结果）：图a图b由图a和图b对比可知，图像的锐化实质就是原图像与梯度信息进行叠加，相对于原图像而言，图像的边缘信息得到了加强。由图b中不同值所得图像对比可知，越大，边界越清晰，同时对比图a中不同值所得图像可知，的大小决定梯度信息与原图像叠加时所占的比例。（2）、图像边缘检测街区法、棋盘法、欧式距离法的不同检测算子结果分别入图c、图d和图e：图c图d图e由图c、图d和图e对比可知，采用街区法所得的边界清晰度最高，欧式几何法其次，棋盘法最差。对比同一图中的不同子图可知，Sobel算子的性能更好，Prewitt算子其次，Robe
7、rts算子最差。5、实验结论本次实验是对图像进行锐化和边缘检测，通过这次实验，我对数字图像处理中图像的锐化和边缘检测有了更加深刻的了解。加深了图像锐化和边缘检测的原理，掌握了图像边缘检测的不同方法。学会了使用Laplacian算子（二阶导数算子）实现图像锐化的程序编写；掌握了使用不同梯度算子（一阶导数算子）进行图像边缘检测的原理、方法。6、源代码（1）图像锐化（g1）close all;clear all;fid=fopen(lena.img,r);image=fread(fid,256,256,uint8);fclose(fid);subplot(221);imshow(uint8(imag
8、e),);title(原图像);%采用拉普拉斯算子g1=image;a=1;x,y=size(image);for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) g1(i,j)=(1+4*a)*image(i,j)-a*(image(i+1,j)+image(i-1,j)+image(i,j+1)+image(i,j-1); endendsubplot(222);imshow(uint8(g1),);title(a=1时g1的图像);g1=image;a=2;x,y=size(image);for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) g1(i,j)=(1+4*a)*image(i
9、,j)-a*(image(i+1,j)+image(i-1,j)+image(i,j+1)+image(i,j-1); endendsubplot(223);imshow(uint8(g1),);title(a=2时g1的图像);（2）图像锐化（g2）close all;clear all;fid=fopen(lena.img,r);image=fread(fid,256,256,uint8);fclose(fid);subplot(221);imshow(uint8(image),);title(原图像);%采用拉普拉斯算子g2=image;a=1;x,y=size(image);for i
10、=2:(x-1) for j=2:(y-1) g2(i,j)=4*a*image(i,j)-a*(image(i+1,j)+image(i-1,j)+image(i,j+1)+image(i,j-1); endendsubplot(222);imshow(uint8(g2),);title(a=1时g2的图像);g2=image;a=2;x,y=size(image);for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) g2(i,j)=4*a*image(i,j)-a*(image(i+1,j)+image(i-1,j)+image(i,j+1)+image(i,j-1); endends
11、ubplot(223);imshow(uint8(g2),);title(a=2时g2的图像);（3）边缘检测close all;clear all;fid=fopen(lena.img,r);image=fread(fid,256,256,uint8);fclose(fid);figure(Name,街区法,NumberTitle,off);subplot(221);imshow(uint8(image),);title(原图像);x,y=size(image);g1=image;gh1=image;gv1=image;for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) gh1(i,j)
12、=image(i,j)-image(i-1,j-1); gv1(i,j)=image(i,j-1)-image(i-1,j); g1(i,j)=abs(gh1(i,j)+abs(gv1(i,j); endendsubplot(222);imshow(uint8(g1),);title(Roberts算子);g2=image;gh2=image;gv2=image;for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) gh2(i,j)=(image(i+1,j-1)+image(i+1,j)+image(i+1,j+1)/3)-(image(i-1,j-1)+image(i-1,j)+imag
13、e(i-1,j+1)/3); gv2(i,j)=(image(i-1,j+1)+image(i,j+1)+image(i+1,j+1)/3)-(image(i-1,j-1)+image(i,j-1)+image(i+1,j-1)/3); g2(i,j)=abs(gh2(i,j)+abs(gv2(i,j); endendsubplot(223);imshow(uint8(g2),);title(Prewitt算子);g3=image;gh3=image;gv3=image;for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) gh3(i,j)=(image(i+1,j-1)+2*image(i
14、+1,j)+image(i+1,j+1)-image(i-1,j-1)-2*image(i-1,j)-image(i-1,j+1)/4; gv3(i,j)=(image(i-1,j+1)+2*image(i,j+1)+image(i+1,j+1)-image(i-1,j-1)-2*image(i,j-1)-image(i+1,j-1)/4; g3(i,j)=abs(gh3(i,j)+abs(gv3(i,j);% g3(i,j)=max(gh3(i,j),gv3(i,j);% g3(i,j)=sqrt(gh3(i,j)*gh3(i,j)+gv3(i,j)*gv3(i,j); endendsubp
15、lot(224);imshow(uint8(g3),);title(Sobel算子);% subplot(235)% imshow(uint8(gh3),);% title(检测水平边界);% subplot(236);% imshow(uint8(gv3),);% title(检测竖直边界);figure(Name,棋盘法,NumberTitle,off);subplot(221);imshow(uint8(image),);title(原图像);x,y=size(image);g1=image;gh1=image;gv1=image;for i=2:(x-1) for j=2:(y-1)
16、gh1(i,j)=image(i,j)-image(i-1,j-1); gv1(i,j)=image(i,j-1)-image(i-1,j);% g1(i,j)=abs(gh1(i,j)+abs(gv1(i,j); g1(i,j)=max(gh1(i,j),gv1(i,j); endendsubplot(222);imshow(uint8(g1),);title(Roberts算子);g2=image;gh2=image;gv2=image;for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) gh2(i,j)=(image(i+1,j-1)+image(i+1,j)+image(i+1,j
17、+1)/3)-(image(i-1,j-1)+image(i-1,j)+image(i-1,j+1)/3); gv2(i,j)=(image(i-1,j+1)+image(i,j+1)+image(i+1,j+1)/3)-(image(i-1,j-1)+image(i,j-1)+image(i+1,j-1)/3);% g2(i,j)=abs(gh2(i,j)+abs(gv2(i,j); g2(i,j)=max(gh2(i,j),gv2(i,j); endendsubplot(223);imshow(uint8(g2),);title(Prewitt算子);g3=image;gh3=image;
18、gv3=image;for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) gh3(i,j)=(image(i+1,j-1)+2*image(i+1,j)+image(i+1,j+1)-image(i-1,j-1)-2*image(i-1,j)-image(i-1,j+1)/4; gv3(i,j)=(image(i-1,j+1)+2*image(i,j+1)+image(i+1,j+1)-image(i-1,j-1)-2*image(i,j-1)-image(i+1,j-1)/4; g3(i,j)=abs(gh3(i,j)+abs(gv3(i,j); g3(i,j)=max(gh3(i,j),
19、gv3(i,j);% g3(i,j)=sqrt(gh3(i,j)*gh3(i,j)+gv3(i,j)*gv3(i,j); endendsubplot(224);imshow(uint8(g3),);title(Sobel算子);figure(Name,欧式几何法,NumberTitle,off);subplot(221);imshow(uint8(image),);title(原图像);x,y=size(image);g1=image;gh1=image;gv1=image;for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) gh1(i,j)=image(i,j)-image(i-1,j-
20、1); gv1(i,j)=image(i,j-1)-image(i-1,j);% g1(i,j)=abs(gh1(i,j)+abs(gv1(i,j);% g1(i,j)=max(gh1(i,j),gv1(i,j); g1(i,j)=sqrt(gh1(i,j)*gh1(i,j)+gv1(i,j)*gv1(i,j); endendsubplot(222);imshow(uint8(g1),);title(Roberts算子);g2=image;gh2=image;gv2=image;for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) gh2(i,j)=(image(i+1,j-1)+image
21、(i+1,j)+image(i+1,j+1)/3)-(image(i-1,j-1)+image(i-1,j)+image(i-1,j+1)/3); gv2(i,j)=(image(i-1,j+1)+image(i,j+1)+image(i+1,j+1)/3)-(image(i-1,j-1)+image(i,j-1)+image(i+1,j-1)/3);% g2(i,j)=abs(gh2(i,j)+abs(gv2(i,j);% g2(i,j)=max(gh2(i,j),gv2(i,j); g2(i,j)=sqrt(gh2(i,j)*gh2(i,j)+gv2(i,j)*gv2(i,j); ende
22、ndsubplot(223);imshow(uint8(g2),);title(Prewitt算子);g3=image;gh3=image;gv3=image;for i=2:(x-1) for j=2:(y-1) gh3(i,j)=(image(i+1,j-1)+2*image(i+1,j)+image(i+1,j+1)-image(i-1,j-1)-2*image(i-1,j)-image(i-1,j+1)/4; gv3(i,j)=(image(i-1,j+1)+2*image(i,j+1)+image(i+1,j+1)-image(i-1,j-1)-2*image(i,j-1)-image(i+1,j-1)/4;% g3(i,j)=abs(gh3(i,j)+abs(gv3(i,j);% g3(i,j)=max(gh3(i,j),gv3(i,j); g3(i,j)=sqrt(gh3(i,j)*gh3(i,j)+gv3(i,j)*gv3(i,j); endendsubplot(224);imshow(uint8(g3),);title(Sobel算子);
