数字图像处理及MATLAB实现第七章 图像分割与特征提取及MATLAB实现
Matlab中的图像特征提取和图像分类技术
Matlab中的图像特征提取和图像分类技术图像特征提取和图像分类是计算机视觉领域中的重要研究方向。
通过对图像进行特征提取和分类，可以实现图像识别、目标检测等应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的功能和工具箱，能够方便快捷地实现图像特征提取和分类的算法。
一、图像特征提取图像特征提取是将图像从像素级别转换到语义级别的过程。
常用的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
在Matlab中，有多种方法可以进行图像特征提取。
1.1 颜色特征提取颜色在图像中起着重要的作用，可以通过颜色特征来描述图像的内容。
在Matlab中，可以使用RGB颜色空间、HSV颜色空间等来表示和提取图像的颜色特征。
通过计算图像中每个像素的颜色分量，可以获得图像的颜色直方图、颜色矩等特征。
1.2 纹理特征提取纹理是图像中细微的、规律性的结构特征。
在Matlab中，可以使用灰度共生矩阵（GLCM）等方法来提取图像的纹理特征。
GLCM是描述图像灰度分布的一种统计方法，通过计算图像中像素之间的灰度关系，可以得到纹理特征如对比度、能量、熵等。
1.3 形状特征提取形状是图像中物体的外形特征，常用的形状特征包括边缘、轮廓、几何形状等。
在Matlab中，可以使用边缘检测算法、轮廓提取算法等来提取图像的形状特征。
通过识别图像中物体的边缘和轮廓，可以得到图像的形状描述符。
二、图像分类技术图像分类是将图像分为不同类别的过程，是计算机视觉中的重要应用之一。
在Matlab中，有多种方法可以实现图像分类。
2.1 传统机器学习方法传统的图像分类方法主要基于机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等。
在Matlab中，可以使用机器学习工具箱来实现基于特征向量的图像分类。
通过提取图像的特征向量，并使用机器学习算法进行训练和分类，可以实现准确的图像分类。
2.2 深度学习方法深度学习是近年来兴起的一种图像分类技术，利用深度神经网络来学习图像的特征表示。
Matlab中的图像分析与特征提取方法介绍
Matlab中的图像分析与特征提取方法介绍引言近年来，数字图像处理在计算机视觉、医学图像分析和模式识别等领域中得到了广泛应用。
而Matlab作为一种强大的数值计算和图像处理工具，提供了丰富的函数库和工具箱，方便用户进行图像的分析与特征提取。
本文将介绍Matlab中常用的图像分析与特征提取方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、图像分析方法1.图像增强技术图像增强是指对图像进行亮度、对比度、锐化等方面的调整，以提高图像的质量和可视性。
Matlab中提供了丰富的图像增强函数，如直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对数变换、伽马变换等。
这些函数可以根据图像的特点和需求，调整图像的灰度分布，增强图像的细节和对比度，使图像更加清晰和易于分析。
2.边缘检测技术边缘检测是图像分析的重要步骤，用于发现图像中物体的边界。
Matlab中提供了多种边缘检测算法，如Sobel、Prewitt、Canny等。
这些算法基于不同的原理和计算方法，能够有效地提取图像中的边缘信息。
用户可以根据不同的应用场景选择适合的边缘检测算法，并调整参数以达到最佳的检测效果。
3.目标检测技术目标检测是指在图像中自动地识别和定位特定的目标。
Matlab中提供了多种目标检测算法，如Haar特征、HOG特征、SURF特征等。
这些算法基于不同的特征描述子和分类器，能够在图像中检测出感兴趣的目标。
用户可以根据需要提供训练样本并调整参数，训练自己的目标检测器。
二、特征提取方法1.颜色特征提取颜色是图像中重要的信息特征之一，能够用于图像分类、目标检测等任务。
Matlab中提供了多种颜色特征提取方法，如RGB颜色直方图、HSV颜色直方图、颜色矩等。
这些方法能够对图像中的颜色进行分析和描述，提取出图像的颜色特征，为后续的任务提供有价值的信息。
2.纹理特征提取纹理是指图像中的重复或规则的局部结构。
纹理特征提取能够有效地描述图像的纹理信息，用以区分不同的物体或场景。
基于MATLAB的图像处理与特征提取技术研究
基于MATLAB的图像处理与特征提取技术研究图像处理是一门涉及数字图像的处理、分析和改善的学科，而特征提取则是图像处理中的重要环节。
基于MATLAB的图像处理与特征提取技术研究，可以极大地提升图像处理的效率和准确性。
本文将通过探讨MATLAB在图像处理和特征提取方面的应用，介绍一些常用的技术和算法，以及基于MATLAB的图像处理与特征提取技术的研究进展。
首先，MATLAB是应用最广泛的工程软件之一，它提供了许多功能强大的图像处理工具箱，包括图像增强、滤波、分割、变换、重建等。
这些工具可以帮助研究人员对图像进行预处理，去除噪声、增强细节等，以更好地进行后续的特征提取和分析。
例如，在肿瘤图像分割中，可以使用MATLAB的图像分割工具进行轮廓提取，进而辅助医生进行诊断和治疗。
其次，特征提取是图像处理的关键步骤，通过提取和描述图像的显著特征，可以实现图像分类、目标识别、图像检索等应用。
在基于MATLAB的图像处理与特征提取技术中，有许多经典的算法被广泛使用。
例如，边缘检测算法可以通过寻找图像中灰度变化剧烈的区域来提取边缘信息，常用的方法包括Sobel、Prewitt和Canny等。
这些算法可以通过MATLAB的图像处理工具箱轻松实现，并且可以根据具体应用的需求进行参数调整和优化。
此外，MATLAB还提供了针对特征提取的工具和函数。
例如，MATLAB中的HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）是一种常用的特征提取方法，它通过描述图像中像素梯度的分布来表示图像的特征。
通过对图像中不同方向的梯度进行统计，并将其表示为直方图，可以提取出图像的纹理特征，用于目标检测和识别。
MATLAB提供了HOG特征提取函数，可以方便地实现这一过程。
此外，基于MATLAB的图像处理与特征提取技术的研究还包括了一些新颖的方法和算法。
例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是近年来图像处理和特征提取领域的研究热点。
在Matlab中实现图像分割和目标检测的方法
在Matlab中实现图像分割和目标检测的方法图像处理领域是计算机科学中的一个重要研究方向，其中图像分割和目标检测是最核心也是最具挑战性的任务之一。
Matlab是一个强大的数学计算软件，在图像处理领域有着广泛的应用。
本文将介绍在Matlab中实现图像分割和目标检测的方法。
一、图像分割1. 基于阈值的分割方法基于阈值的分割是最简单的图像分割方法之一。
它通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别。
在Matlab中，可以使用imbinarize函数实现二值化分割，也可以使用graythresh函数自动计算阈值。
2. 基于边缘的分割方法基于边缘的分割是一种常用的分割方法，它通过检测图像中的边缘来实现图像的分割。
在Matlab中，可以使用edge函数实现边缘检测，可以选择不同的算法进行边缘检测，如Sobel、Prewitt等。
3. 基于区域的分割方法基于区域的分割方法将图像中的像素划分为不同的区域，每个区域具有相似的属性，如灰度值、纹理等。
在Matlab中，可以使用regiongrowing函数或者watershed函数实现基于区域的分割。
二、目标检测1. 基于颜色特征的目标检测方法基于颜色特征的目标检测方法将目标物体和背景物体通过颜色的差异进行区分。
在Matlab中，可以使用colorthresh函数实现基于颜色特征的目标检测。
该函数可以根据不同颜色空间（如RGB、HSV等）来进行分割，选择合适的颜色阈值可以实现目标的检测。
2. 基于形状特征的目标检测方法基于形状特征的目标检测方法通过分析目标的形状信息来进行检测。
在Matlab 中，可以使用regionprops函数计算图像中的区域属性，如面积、周长、中心点等。
通过对这些属性的分析，可以实现目标的检测。
3. 基于纹理特征的目标检测方法基于纹理特征的目标检测方法通过分析目标和背景的纹理信息来进行检测。
在Matlab中，可以使用texturefilt函数进行纹理特征的提取，可以选择不同的滤波器（如高斯、拉普拉斯等）来提取不同的纹理特征。
在Matlab中进行数字图像处理与特征提取
在Matlab中进行数字图像处理与特征提取数字图像处理是一种通过使用计算机算法对图像进行处理和分析的技术。
在现代科学和技术中，数字图像处理具有广泛的应用，包括医学影像、遥感图像、计算机视觉等。
Matlab是一个功能强大且广泛使用的数值计算和绘图环境，也是数字图像处理和特征提取的理想工具。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱，可用于各种图像处理任务，例如滤波、边缘检测、图像增强、图像分割等。
在数字图像处理中，最基本的操作之一是图像滤波。
滤波可以通过不同的滤波器来增强或降低图像的某些特征。
在Matlab中，可以使用imfilter函数来实现各种滤波器，例如高斯滤波器、中值滤波器等。
这些滤波器可以消除噪声、平滑图像或者突出图像的某些细节。
边缘检测是数字图像处理的另一个重要任务。
边缘检测可以帮助我们找到图像中的物体边界或者纹理变化。
在Matlab中，常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以根据图像的梯度变化来检测边缘，并生成二值化的边缘图像。
除了滤波和边缘检测，图像增强也是数字图像处理领域的一个重要任务。
图像增强可以通过增加图像的对比度、调整亮度或者变化色彩来改善图像的视觉效果。
在Matlab中，我们可以使用imadjust函数来进行图像增强。
该函数可以通过调整图像的灰度级别来增加图像的对比度，并改善图像的细节。
图像分割是数字图像处理中的一个挑战性任务。
图像分割可以将图像分成若干个子区域，每个子区域代表不同的对象或者纹理。
在Matlab中，常用的图像分割算法有阈值法、区域生长法、基于边缘的分割等。
这些算法可以根据图像的灰度级别、像素关系或者纹理特征来将图像分割成不同的区域。
除了数字图像处理，特征提取也是图像处理中的一个重要任务。
特征提取可以从图像中提取出有用的信息，用于分类、识别或者分析任务。
在Matlab中，可以使用各种特征提取算法，例如局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）、主成分分析（PCA）等。
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，学会使用MATLAB软件进行图像处理和分析。
通过本课程的学习，学生应达到以下具体目标：1.理解数字图像处理的基本概念、原理和算法。
2.熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用。
3.能够运用数字图像处理的基本算法解决实际问题。
4.能够使用MATLAB进行图像处理和分析，撰写相关的程序代码。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队协作精神。
2.培养学生对数字图像处理技术的兴趣，提高其综合素质。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字图像处理基本概念：图像处理的基本概念、图像数字化、图像表示和图像变换。
2.图像增强和复原：图像增强、图像去噪、图像复原。
3.图像分割和描述：图像分割、图像特征提取和描述。
4.图像形态学：形态学基本运算、形态学滤波、形态学重建。
5.MATLAB图像处理工具箱的使用：MATLAB图像处理工具箱的基本功能、常用图像处理函数。
6.图像处理实例分析：结合实际案例，分析数字图像处理技术的应用。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念、原理和算法，使学生掌握图像处理的基本知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解数字图像处理技术在实际中的应用。
3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握MATLAB图像处理工具箱的使用，提高学生的实际操作能力。
4.讨论法：学生进行课堂讨论，激发学生的思维，培养学生的创新意识和团队协作精神。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《数字图像处理（MATLAB版）》。
2.参考书：相关领域的经典教材和论文。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、图像处理相关硬件设备。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等多个方面，以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。
Matlab中的特征提取与选择方法
Matlab中的特征提取与选择方法概述：特征提取与选择是机器学习和模式识别中非常重要的环节，它们涉及到从原始数据中提取有用的信息，并选择最具代表性的特征。
在Matlab中，提供了丰富的工具和函数来实现这些任务。
本文将介绍一些常用的特征提取和选择方法，并通过实例展示它们在实际应用中的效果。
一、特征提取方法1. 基于频域的特征提取频域特征提取通过将信号从时域转换到频域来获取更多的特征信息。
Matlab中的fft函数可以实现信号的傅里叶变换，得到频谱和相位信息。
常用的频域特征包括功率谱密度、频率峰值等。
例如，我们可以使用Matlab中的fft函数对音频信号进行频域特征提取，得到不同频率区间的能量值，从而实现音频的声音识别或分类任务。
2. 基于时域的特征提取时域特征提取是在时序数据中提取特征。
Matlab中的一些函数，如mean、var 等，可以计算时域特征，如均值、方差等。
例如，在心电图数据中，我们可以使用Matlab中的mean函数计算心率的平均值，通过比较不同人群的平均心率，可以判断身体健康状况。
3. 基于图像的特征提取图像特征提取是在图像数据中提取特征。
Matlab中提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以实现图像的边缘检测、纹理分析等。
例如，在图像分类任务中，我们可以使用Matlab中的SIFT（尺度不变特征变换）算法提取关键点和描述子，从而实现图像匹配和识别。
二、特征选择方法1. 过滤式特征选择过滤式特征选择是在特征提取之后，通过一些评价指标对特征进行筛选，选择最有代表性的特征。
Matlab中的corrcoef函数可以计算特征之间的相关性，并根据相关性来选择特征。
例如，在某个肿瘤分类任务中，我们可以使用Matlab中的corrcoef函数计算各个特征与肿瘤类型之间的相关性，选择与肿瘤类型相关性最高的特征进行分类。
2. 包裹式特征选择包裹式特征选择是通过构建一个评估器，将特征选入或排除出模型，使用模型的性能来评估特征的重要性。
Matlab技术图像分割算法
Matlab技术图像分割算法图像分割是数字图像处理领域中的一个重要任务，其目标是将图像分割成多个具有相似特征的区域或对象。
图像分割在许多应用领域中都有广泛的应用，例如医学图像分析、目标检测与跟踪、图像识别等。
而Matlab是一种功能强大的软件平台，为图像处理和分析提供了丰富的工具和算法。
在本篇文章中，我们将介绍一些Matlab技术中常用的图像分割算法。
一、基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是图像分割中最简单和最常用的方法之一。
该方法以图像的灰度值作为分割的依据，将图像中灰度值落在某个范围内的像素点划分为同一区域。
Matlab提供了一系列用于图像阈值处理的函数，如im2bw和graythresh等。
这些函数可以根据不同的阈值选择方法，自动计算出适合图像分割的阈值。
二、基于区域的分割算法基于区域的分割算法是基于像素相似性的分割方法。
该方法将图像分割为具有相似特征的区域，并通过合并或分割区域来达到目标。
在Matlab中，使用基于区域的分割算法需要先进行预处理，如平滑滤波、边缘检测等。
然后可以使用函数regiongrowing和imsegfmm等进行区域生长和水平线漫延分割。
三、基于边缘的分割算法基于边缘的分割算法是基于图像中边缘信息进行分割的方法。
边缘是图像中像素值发生剧烈变化的地方，通常与物体的边界相对应。
Matlab中的边缘检测函数如edge和gradient等，可以帮助我们找到图像的边缘信息。
然后可以使用函数imfill和bwmorph等进行边缘填充和边缘处理，进而实现图像的边缘分割。
四、基于聚类的分割算法基于聚类的分割算法是将图像像素点按照相似性进行分组的方法。
聚类算法能够将图像中灰度或颜色相似的像素点聚集在一起，形成不同的分割区域。
在Matlab中，使用k-means算法进行聚类分割是一种常用的方法。
通过调用函数kmeans，可以根据像素的灰度或颜色特征将图像分成指定数量的聚类，实现图像的分割。
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7.1.1 边缘算子法 （1）差分算子
图7.1 常见边缘的一阶差分和二阶差分
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1）梯度算子
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2）罗伯特（Robert）梯度
3）拉普拉斯（Laplacian）算子
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图7.2 Laplacian算子集合
6
图7.3 灰度分布
7
（2）Laplacian-Gauss算子
7.1.2 模板匹配法
8
（1）点模板 （2）线模板 （3）边缘模板 7.1.3 曲面拟合法 （1）一次平面拟合
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表7.1 累加像素数的计算结果
18
7.2.3 最大方差自动取阈法
图7.19 最大方差自动取阈法
19
20
21
7.2.4 灰度阈值分割法的MATLAB实现 （1）利用图像分割测试图像中的微小结构
图7.20 搜索图像中的微小结构
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（2）测试图像中相互接触的对象
图7.21 检测图像中相互接触对象
1
7.1 边缘检测方法 图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用， 边缘能勾画出目标物体，使观察者一目了然；边 缘蕴含了丰富的内在信息（如方向、阶跃性质、 形状等），是图像识别中重要的图像特征之一。 从本质上说，图像边缘是图像局部特性不连续性 （灰度突变、颜色突变、纹理结构突变等）的反 映，它标志着一个区域的终结和另一个区域的开 始。为了计算方便起见，通常选择一阶和二阶导 数来检测边界，利用求导方法可以很方便地检测 到灰度值的不连续效果。
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7.3 灰度相似合并法 在图像上形成有相似特性的各个区域可以通 过阈值法将图像由大到小进行分割的途径，也可 以采用由小到大进行合并的途径。合并法是将像 素或者是相对图像来说很小的，可以看成是特性 一致的微区域作为基本单元，由此出发，根据区 域的相连性，比较相邻的基本单元出发，重复上 述处理，不同的是此时基本单元的特性值为小区 域中该特性的平均值。这样的合并使小区域不断 扩张，直到不再满足特性相似为止。
第 7章
图像分割与特征提取 及MATLAB实现
图像分割是指将图像中有意义的对象与其 背景分离，并把这些对象按照不同的含义分割 开来，也就是说，把图像中具有不同含义的对 象提取出来。图像分割的方法大致可以分为基 于边缘检测的方法和基于区域生成的方法两大 类。边缘检测技术是所有基于边界分割的图像 分析方法的第一步，首先检测出图像局部特性 的不连续性，再将它们连成边界
图7.40 二值图像平滑处理
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7.4.3 距离图像与骨骼 （1）距离图像
图7.41 距离中心像素点的距离值
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1）欧几里德距离
2）4邻域距离
3）8邻域距离
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（2）骨骼 7.4.4 细线化
图7.46 细线化处理示例（〇：芯线；· ：消除点）
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7.4.5 边缘跟踪 7.4.6 二值图像处理的 MATLAB 的实现 （1）四叉树分解的 MATLAB 实现 四叉树分解指的是将一幅图像分解成自相似 的若干块。他通常作为自适应压缩的第一步，是 一种很有效的压缩方法。四叉树分解算法的功能 由函数 qtdecomp来实现。 S =qtdecomp（I） S =qtdecomp（I，threshold）
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图7.26 二值图像与线图形
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7.4.1 二值图像分割 （1）连接性 （2）贴标签法 7.4.2 二值图像平滑
图7.32 二值图像中的噪声
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（1）膨胀（扩张）处理 （2）腐蚀（收缩）处理
图7.33 二值图像的膨胀运算示例
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（3）复合形态变换
图7.39 开启和闭合运算示例
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（4）图像平滑处理
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图7.14 边缘提取方法的举例
13
图7.15 用不同算法对原图进行边缘检测的不同效果
14
7.2 灰度阈值分割法 在灰度图像中分离出有意义区域的最基本的 方法是设臵阈值的分割方法。
图7.16 图像中的区域（n=4）
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7.2.1 双峰法 7.2.2 p参数法
图7.18 3个区域组成图像的直方图
图7.51 对图像进行骨骼示例
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图7.52 图像的边界像素的输出结果
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（7）距离变换的MATLAB的实现
图7.53 距离变换前、后的显示效果比较
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（8）标记法的MATLAB的实现
图7.54 标记法图像处理示例1
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7.5 形状特征描述 形状特征技术是在经过图像分割、二值化、 线图形化等处理的基础上，进一步抽象出形状特 征参数的过程。形状特征参数没有统一的定义， 只要能充分反映对象物的形状，或者能有效区分 对象物之间的形状差异，并且能方便、快速获取 的参数都可作为形状特征参数。因此，实际应用 中，形状描述的途径很多，可以直接对区域、边 缘做出描述，也可以对能代表对象物形状的其他 线图形进行描述，甚至可以通过数学方法产生一 些特征参数系列。
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图7.47 一个随机图像及其四叉树图
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图7.48 二值图像示例
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（2）二值图像的 MATLAB 实现 （3）膨胀和腐蚀的 MATLAB 的实现
图7.49 对图像进行膨胀和腐蚀示例
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（4）复合形态变换的MATLAB实现
图7.50 复合形态变换的 M ATLAB 实现的示例
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（5）骨骼的MATLAB的实现 （6）图像边界像素的MATLAB的实现
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（2）二次平面拟合
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7.1.4 边缘检测的MATLAB实现方法 （1）MATLAB 提供的用于灰度图像边缘的函数 BW =edge（I，′sobel′） BW =edge（I，′sobel′，thresh） BW =edge（ I，′sobel′，thresh，direction） ［BW ，thresh］=edge（I，′sobel′，…） BW =edge（I，′prewitt′） （2）边缘检测的 MATLAB 实现方法
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7.3.1 灰度差判别准则
图7.22 f（u，v）的3×3领域（为与f（u，v） 相邻的像素）
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7.3.2 灰度分布相似性判别准则
图7.24 灰度分布相似性判别
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（1）凯蒙高罗夫-斯密诺夫 KS（KolmogorovSmirnov）判别准则
（2）平滑差判别准则
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7.4 二值图像与线图形 人们长期以来探求着直接从灰度图像获得构 成对象物形状的区域或边缘，形成了各种有效的 方法，特别是对于一些复杂景物图像的识别和理 解，图像中丰富的灰度信息将成为主要的依据。 但是，就一般图像中对象物的形状特征提取来说， 常常可以在二值图像中得到，也就是说，仅有两 个灰度级的图像往往就足以用来研究对象物的形 状特征。二值图像与灰度图像相比，信息量大大 减少，因而处理一幅图像的速度快，成本低，实 用价值高。