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1、实验二、图像分割一、实验目的1、使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响；2、使用MatLab软件进行图像的分割；3、能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能；4、能够掌握分割条件(阈值等)的选择；5、完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。二、实验原理1、边缘检测(1)使用Roberts算子的图像分割实验，调入并显示一幅图像*.gif或*.tif；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=[01;-10];rv=[10;0-1];这里的rh为水平R
2、oberts算子，rv为垂直Roberts算子。可以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”方式计算梯度的模，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。(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Canny算子进行图像分割实验。(5)使用拉普拉斯算子进行图像分割实验。I=imread('D:blood.bmp');Imshow(I);BW1=edge(I,'roberts');BW2=edge(I,'prewitt'
3、);BW3=edge(I,'sobel');BW4=edge(I,'log');BW5=edge(I,'canny');figure(1),imshow(I),title('OriginalImage');figure(2),imshow(BW1),title('roberts');figure(3),imshow(BW2),title('prewitt');figure(4),imshow(BW3),title('sobel');figure(5),imshow(BW4),title('log');figure(6),imshow(BW5),title('canny');2、灰度阀值分割(
4、1)单阈值分割图像先将一幅彩色图像转换为灰度图像，显示其直方图，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。给图像加上零均值的高斯噪声（imnoise）重复上述过程，注意阈值的选择。I=imread('D:tupian.bmp');I2=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图');subplot(2,2,2);imshow(I2);title('原图转换为灰度图');subplot(2,2,3);imhist(I2);title('灰度图转换直方图');thread=160/255;I3=i
5、m2bw(I2,thread);subplot(2,2,4);imshow(I3);title('阈值T=160/255分割图');（2）多阈值分割图像观察下列图像，对图1进行多阈值分割，使其分割结果如图2所示。注意阈值的选择。图1图2I=imread('D:tupian.bmp');figure(1);subplot(1,2,1);imshow(I);[m,n]=size(I);fori=1:mforj=1:nif(I(i,j)<120)I(i,j)=255;endendendsubplot(1,2,2);imshow(I);三、实验步骤1、打开计算机，启动MATLAB程序；2、调入数字
6、图像，并进行图像分割处理；3、记录和整理实验报告。四、实验仪器1、计算机；2、MATLAB等程序；五、实验报告内容1、叙述实验过程；2、提交实验的原始图像和结果图像。六、思考题1、评价Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子对于噪声条件下边界检测的性能。答：Roberts算子采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。检测水平和垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感。 Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的
7、边缘检测方法。 Prewitt算子利用像素点上下、左右邻点灰度差，在边缘处达到极值检测边缘。对噪声具有平滑作用，定位精度不够高。2、实验中所使用的四种算子所得到的边界有什么异同？答：算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化计算，是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位。 Roberts算子：边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声较少的图像分割。Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算
