边缘检测与Hough变换实验报告----Matlab
边缘检测MATLAB
一、图像分割概述图像分割一般采用的方法有边缘检测（edge detection）、边界跟踪（edge tracing）、区域生长（region growing）、区域分离和聚合等。
图像分割算法一般基于图像灰度值的不连续性或其相似性。
不连续性是基于图像灰度的不连续变化分割图像，如针对图像的边缘有边缘检测、边界跟踪等算法。
相似性是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域，如阈值分割、区域生长等。
二、边缘检测图像的边缘点是指图像中周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素点，即灰度值导数较大或极大的地方。
边缘检测可以大幅度的减少数据量，并且剔除不相关信息，保留图像重要的结构属性。
边缘检测基本步骤：平滑滤波、锐化滤波、边缘判定、边缘连接。
说明：垂直于边缘的走向，像素值变化比较明显，可能呈现阶跃状，也可能呈现屋顶状。
因此，边缘可以分为两种：一种为阶跃性边缘，它两边的像素灰度值有着明显的不同；另一种为屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。
对于阶跃性边缘，二阶方向导数在边缘处呈现零交叉；对于屋顶状边缘，二阶方向导数在边缘处取极值。
三、边缘检测算法：•基于一阶导数：Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子•基于二阶导数：高斯-拉普拉斯边缘检测算子•Canny边缘检测算法四、matlab实现1）基于梯度算子（一阶导数）的边缘检测BW=edge(I,type,thresh,direction,’nothinning’)thresh是敏感度阈值参数，任何灰度值低于此阈值的边缘将不会被检测到。
默认值为空矩阵[]，此时算法自动计算阈值。
direction指定了我们感兴趣的边缘方向，edge函数将只检测direction中指定方向的边缘，其合法值如下：可选参数’nothinning’，指定时可以通过跳过边缘细化算法来加快算法运行的速度。
默认是’thinning’，即进行边缘细化。
2）基于高斯-拉普拉斯算子（三阶导数）的边缘检测BW=edge(I,’log’,thresh,sigma)sigma指定生成高斯滤波器所使用的标准差。
Hough变换在物体边缘检测上的应用
引言在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，如：大型工件平行度和垂直度测量、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等，基于图像处理的检测方法具有非接触、效率高的特点，为取代繁复的人工劳动提供了可能［１］。
随着计算机软硬件及图像处理理论的发展，此类系统在工业在线质量检测的各个领域正得到广泛的应用。
边缘是图像上一个物体区别于其他物体最基本的特征，如何从图像中得到这些特征边界是非常重要的［２］。
图像中人造目标显著的边缘特征为识别它提供了帮助，需要相应的算法来有效地发现这些边界并加以描述。
人造目标具有规律的边缘较多，也多为直线、圆，具有描述比较简单的特征。
获取表征图像的关系可以减少物体模型匹配的搜索空间，而霍夫变换是一种可以将图像的特征点映射至参数空间，从而获取图像特征点关系的方法［３］。
在某些应用中对边缘的定位精度要求较高，并希望能较好地表征这些边界，Ｈｏｕｇｈ变换具有存储空间大、计算时间长的特点，此特点随检测精度的提高而显突出，影响在线检测实时性的要求，在需要给出边缘的精确描述的场合，如在测量机械零件的几何尺寸时，能不能在提高精度的同时，减少检测时间？本文为此作了一些研究。
Ｈｏｕｇｈ变换在物体边缘检测上的应用张永忠 朱英 桂林电子工业学院计算机系 ５４１００４１Ｈｏｕｇｈ变换原理和实现１．１ Ｈｏｕｇｈ变换机理Ｈｏｕｇｈ变换最初是由Ｐ．Ｖ．Ｃ．Ｈｏｕｇｈ根据数学对偶性原理提出的，其基本思想是这样的：对于ｘ－ｙ平面坐标系上的一条直线ｌ：ｙ＝ｋｘ＋ｂ可以用两个参数（θ和ρ）来描述，如图１所示，ρ表示原点到直线的垂直距离，θ表示该垂线与Ｘ轴的夹角。
它的参数方程为：ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ，此方程是成立的，它实际上可认为是斜截式的变形，对于某一点Ｐ（ｘ，ｙ），此时在ρ－θ坐标系上是一正弦曲线，可以断定：直线ｌ上不同的点在参数空间中被变换为一族相交于一点的正弦曲线。
由于正弦曲线的周期性，此交点在（０＜＝θ＜１８０）范围内唯一，对于某一共线性好的点集，如能在（θ，ρ）参数空间找出这一点，就能确定表征直线的方程了。
边缘检测matlab实验报告
边缘检测matlab实验报告引言边缘检测在图像处理领域中是一项十分重要的任务。
它可以帮助我们从图像中提取出物体的边缘信息，对于图像分割、目标识别等任务都具有重要意义。
本实验旨在通过利用MATLAB中提供的边缘检测函数，实现对图像中边缘的提取，并对实验结果进行分析和探讨。
实验步骤1. 导入图像首先，我们需要从MATLAB工作环境中导入需要进行边缘检测的图像。
我们可以使用`imread`函数将图像读入到MATLAB的内存中。
matlabimage = imread('example.jpg');2. 灰度化灰度化是边缘检测的前提条件，它可以将一幅彩色图像转化为灰度图像，使得后续的操作更加简便。
我们可以使用`rgb2gray`函数将彩色图像转化为灰度图像。
matlabgray_image = rgb2gray(image);3. 边缘检测接下来，我们可以使用MATLAB中提供的边缘检测函数进行实际的边缘检测操作。
MATLAB中有许多边缘检测算法可供选择，例如Sobel算子、Canny算子等。
本实验我们选择使用Canny算子进行边缘检测。
matlabedge_image = edge(gray_image, 'Canny');4. 结果显示最后，我们可以使用`imshow`函数将原始图像和边缘检测结果显示出来，以便于观察和分析。
matlabsubplot(1, 2, 1);imshow(gray_image);title('原始图像');subplot(1, 2, 2);imshow(edge_image);title('边缘检测结果');5. 结果分析通过以上步骤，我们可以得到原始图像和边缘检测结果。
我们可以观察边缘检测结果，进一步分析图像中的边缘信息。
同时，我们还可以对不同的边缘检测算法进行对比实验，以评估它们的性能和适用性。
实验结果下图展示了使用Canny算子进行边缘检测的实验结果。
matlabcanny边缘检测代码接霍夫变换-概述说明以及解释
matlabcanny边缘检测代码接霍夫变换-概述说明以及解释1.引言1.1 概述边缘检测是图像处理中的一个重要任务，它广泛应用于计算机视觉、图像分析和模式识别等领域。
边缘检测的目标是找到图像中不同区域之间的边界，并将其表示为像素强度的变化。
Canny边缘检测算法是一种经典且常用的边缘检测方法。
它通过一系列的图像处理步骤来提取图像中的边缘信息。
Canny算法的特点是能够检测出细且准确的边缘，并且对于图像中的噪声具有较好的抵抗能力。
Matlab是一种功能强大的数学软件，广泛应用于科学计算、数据可视化和图像处理等领域。
Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，其中包括了Canny边缘检测的实现代码。
本文的主要目的是介绍Matlab中Canny边缘检测的代码实现，并结合Hough变换算法进行边缘检测的应用。
通过使用Matlab中的相关函数和工具，我们可以有效地实现Canny边缘检测，并结合Hough变换来进一步处理和分析图像中的边缘特征。
本文将首先回顾Canny边缘检测算法的原理和步骤，然后介绍Matlab中的Canny边缘检测代码的使用方法。
接着，我们将介绍Hough 变换算法的原理和应用，并展示如何将Canny边缘检测与Hough变换相结合来实现更精确的边缘检测。
最后，我们将对Canny边缘检测和Hough变换的优缺点进行讨论，总结这两种方法在边缘检测中的应用。
同时，我们也将展望未来的研究方向，探讨如何进一步改进和优化边缘检测算法，以满足不断发展的图像处理需求。
通过阅读本文，读者将能够理解Canny边缘检测算法和Hough变换算法的原理，掌握Matlab中相关代码的使用方法，并了解边缘检测在实际应用中的优势和局限性。
希望本文能为读者在图像处理领域的学习和研究提供一定的帮助和启示。
文章结构是指文章的整体框架和组织形式。
一个良好的文章结构可以使读者更好地理解和领会文章的内容，同时也有助于文章的逻辑性和条理性。
hough变换检测直线原理matlab
Hough变换是一种图像处理技术，它可以被用来检测图像中的直线。
Hough变换的原理是通过将图像空间中的像素点转换到参数空间中来对直线进行检测。
在参数空间中，每条直线都可以被表示为一组参数，如直线的斜率和截距。
在matlab中，可以使用hough变换来检测图像中的直线。
下面我们来介绍一下在matlab中如何使用hough变换来检测直线。
1. 预处理图像在使用hough变换之前，首先需要对图像进行预处理。
可以通过灰度化、边缘检测等处理方法来提取出图像中的直线信息，以便于后续的检测。
2. 进行hough变换在matlab中，可以使用函数hough来进行hough变换。
该函数的调用格式为：[H,T,R] = hough(BW)其中，BW是经过预处理的二值图像，H是hough变换的结果矩阵，T和R分别是参数空间中的角度和距离。
3. 检测直线在获得了hough变换的结果矩阵之后，可以使用函数houghpeaks来检测出图像中的直线。
该函数的调用格式为：P = houghpeaks(H,5)其中，H是hough变换的结果矩阵，5表示要检测的直线数量。
4. 获取直线参数一旦检测出了直线，就可以使用函数houghlines来获取直线的参数。
该函数的调用格式为：lines = houghlines(BW,T,R,P)其中，BW是经过预处理的二值图像，T和R分别是参数空间中的角度和距离，P是检测出的直线。
5. 绘制直线可以使用函数imshow来在原图上绘制出检测到的直线。
该函数的调用格式为：imshow(BW)hold onfor k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');endhold off通过以上步骤，就可以在matlab中使用hough变换来检测图像中的直线。
matlabcanny边缘检测代码接霍夫变换
matlabcanny边缘检测代码接霍夫变换全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Matlab是一个强大的数学软件工具，其图像处理工具箱可以帮助我们进行各种图像处理操作，比如边缘检测和霍夫变换。
本文将分享如何使用Matlab进行Canny边缘检测，并结合霍夫变换进行线检测。
Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，它的优点是能够检测到边缘的细节，并且对噪声具有一定的鲁棒性。
在Matlab中，我们可以通过一行简单的代码来实现Canny边缘检测：```edgeImage = edge(rgb2gray(image), 'canny');```以上代码中，我们首先将原始图像转换为灰度图像，然后调用Matlab的'edge'函数，并指定边缘检测算法为Canny，最后我们将得到的边缘图像存储在edgeImage中。
接下来，我们可以将边缘图像显示出来，以便进行进一步的处理和分析。
```imshow(edgeImage);通过上述代码，我们可以看到Canny边缘检测算法的效果，边缘比较清晰，同时也保留了边缘的细节信息。
接下来，我们将介绍如何使用霍夫变换来进行线检测。
霍夫变换是一种经典的图像处理算法，其主要应用是检测直线和圆等几何形状。
在Matlab中，我们可以通过一行代码来实现霍夫变换的线检测：```[H,theta,rho] = hough(edgeImage);peaks = houghpeaks(H, 10);lines = houghlines(edgeImage, theta, rho, peaks);imshow(image);hold on;for k = 1 : length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');endhold off;以上代码中，我们首先调用Matlab的'hough'函数来计算霍夫变换的极坐标空间。
数字图像处理—Hough变换直线检测,matlab实现
数字图像处理—Hough变换直线检测,matlab实现实验八 Hough变换直线检测一、实验目的理解Hough变换的原理，了解其应用;掌握利用Hough变换进行直线检测的处理过程及编程方法。
二、实验内容利用Hough变换检测直线通常先进行边缘检测，得到只包含边缘的二值图像。
再通过Hough变换，在参数空间检测图像共线点的数量得到直线参数，从而实现直线检测。
1、读入图像(图像需有直线或直线性边缘)2、进行图像边缘，得到二值图像3、实现Hough变换，检测出图像中的直线方程4、输出结果三、实验要求1、编写代码，完成各项实验内容2、总结实验中遇到问题及解决方案，书写实验报告%Hough变换clc;clear;close all f=imread('line.bmp'); %若是彩色图片转灰度化if length(size(f))>2f=rgb2gray(f);end%figure(1)subplot(121);imshow(f); %利用edge函数进行边缘检测j=edge(f,'Sobel');subplot(122);imshow(j); [row,col]=size(j);pinfang=round((row*row+col*col)^0.5);A=zeros(2*pinfang,180);for m=1:rowfor n=1:colif j(m,n)>0for thera=1:180r=thera/180*pi; %角度转弧度rho=round(m*cos(r)+n*sin(r));%ρ=cosθ+sinθrho=rho+pinfang+1;%-l:l转换到1:2l+1A(rho,thera)=A(rho,thera)+1;endendendend[rho,thera]=find(A>40);%交点超过60条线的点，ma,na为参数空间的坐标点nma=length(rho);for i=1:nmahold onm=1:row;%rho=ma(i)-1;r=thera(i)/180*pi;n=(rho(i)-pinfang-m*cos(r))/(0.00001+sin(r));plot(n,m,'r'); end。
数字图像处理报告--图像分割,hough边缘检测直线
实验二、图像分割实验实验目标：掌握图像分割的主流算法。
实验内容：⑴实现边缘检测算法。
⑵实现用Hough变换检测直线的算法。
实验步骤：⑴读入图像。
（设图像中有直线）⑵检测图像边缘⑶实现Hough变换，检测出图像中的直线方程。
⑷输出结果。
实验结果及程序：1.检测图像边缘：①原理：图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要作用。
所谓边缘是指图像局部特性的不连续性。
灰度或结构等信息的突变处为成为边缘。
边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用此特征可以分割图像。
边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。
图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此我们可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。
经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造检测算子。
拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子，对噪声敏感。
拉普拉斯算子的改进方式是先对图像进行平滑处理，然后再应用二阶倒数的边缘检测算子，其代表是拉普拉斯高斯算子。
②图像边缘检测的程序：I=imread('d.bmp'); %读入原始图像I=rgb2gray(I); %将真彩色图像转化为灰度图像[m,n]=size(I); %确定图片的的长和宽r=m+2; %把图片的长和宽各加2c=n+2;b=zeros(r,c); %定义二维数组b,长、宽比I各多2，成为镜框的尺寸g=zeros(m,n); %定义滤波后的数组d=zeros(3); %定义三阶方阵d,为临时矩阵t=[-1 -1 -1;-1 8 -1;-1 -1 -1]; %定义拉普拉斯算子Result=zeros(3); %定义三阶方阵Result，为运算结果矩阵%原图像矩阵处理，做一个"像框"b(2:m+1,2:n+1)=I; %把原图的矩阵放到新的矩阵b中心，它的第一行、最后一行、第一列、最后一列都是0，即原图矩阵周围有一圈0的边缘，好像给图像加一个像框b(1,:)=b(2,:); %把第二行的值赋给第一行b(r,:)=b(r-1,:); %把倒数第二行的值赋给最后一行b(:,1)=b(:,2); %把第二列的值赋给第一列b(:,c)=b(:,c-1); %把倒数第二列的值赋给最后一列%用拉普拉斯算子进行滤波for i=1:mfor j=1:nd=b(i:i+2,j:j+2); %从b矩阵中依次取出三阶方阵，赋值给临时矩阵dResult=d.*t; %临时矩阵与拉普拉斯算子点乘，赋值给结果矩阵dg(i,j)=sum(sum(Result)); %结果矩阵中"十"字线上元素相加，赋值给输出矩阵中相应的位置，即临时矩阵中心元素所对应的位endendthresh=2.6*mean2(abs(g)); %设定阈值将图像二值化使边缘清晰J=repmat(logical(uint8(0)),m,n); %创建数组J(find(g>thresh))=1; %阈值判断二值化figure,subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');%显示原图像subplot(2,2,2),imshow(J); title('拉普拉斯边缘检测后的图像'); %显示拉普拉斯边缘检测后的图像subplot(2,2,3),imshow(g); title('将拉普拉斯边缘检测二值化后的图像')③图像经边缘检测后的MATLAB程序实现效果图如下：2.Hough变换检测直线：①原理：Hough变换用来在图象中查找直线，把直线上点的坐标变换到过点的直线的系数域，通过利用共线和直线相交的关系，使直线的提取问题转化为计数问题。
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边缘检测与Hough变换
实验目的：写一段代码实现一幅图像，其中分为以下两个步骤
1.使用Matlab中的canny算子进行边缘检测，可以让使用者交互式的输入不
同的Sigma的值实现边缘检测。
2.运用Hough变换来找到最突出的边缘，在图像中找到并画出最长的直线。
实验原理：
canny算子边缘检测的基本原理是：采用二维高斯函数的任一方向上的一阶方向
导数为噪声滤波器，通过与图像f（x，y）卷积进行滤波，然后对滤波后的图像
寻找图像梯度的局部极大值，以确定图像边缘。
Canny边缘检测算子是一种最优边缘检测算子。
其实现步骤如下：
1）用高斯滤波器平滑图像
2）计算滤波后图像梯度的幅值和方向
3）对梯度幅值应用非极大值抑制，其过程为找出图像梯度中的局部极大值点，把其他非局部极大值置零，以得到细化的边缘；
4）再用双阈值算法检测和连接边缘；
使用canny算子的edge函数调用格式为
BW=edge(I,＇canny＇);
BW=edge(I,＇canny＇,thresh,sigma);
BW=edge(I,＇canny＇,thresh);
[BW,threshold]=edge(I,＇canny＇,…);
2.Hough变换时最常用的直线提取方法，它的基本思想是：将直线上每一个
数据点变换为参数平面中的一条直线或曲线，利用共线的数据点对应的参数
曲线相交于参数空间中一点的关系，使得直线提取问题转化为计数问题。
Hough变换提取直线的主要优点是受直线中的间隙和噪声影响较小。
Hough检测直线的Matlab实现：在Matlab图像处理工具箱中提供了3个与
Hough变换有关的函数，分别为hough函数，houghpeaks函数和houghlines
函数。
hough函数的调用格式为[H，theta,rho]=hough(BW);其中BW为二值图像，
H为Hough变换矩阵，theta为变换轴间隔θ,rho为元素个数。
Houghpeaks函数是用来提取Hough变换后参数平面上的峰值点。
其调用格
式为peaks=houghpeaks(H,numpeaks),其中，H为Hough函数的输出，参数平
面的技术结果矩阵，参数numpeaks为指定要提取的峰值数目，默认值为1；
输出参数peaks为Q*2维峰值位置矩阵，其中Q为提取的峰值数目，peaks
的第q行分别存储第q个峰值的行和列坐标。
Hough函数用于在图像中提取参数平面上的峰值点对应的直线。
其调用格
式为lines=houghlines(BW,theta,rho,peaks)
Lines=houghlines(…,param1,val1,param2,val2)
其中，BW与Hough函数的BW相同，为二值图象。
theta和rho为hough函
数返回的输出，指示θ轴和ρ轴各个单元对应的值。
Peaks为houghpeaks函
数返回的输出，指示峰值的行和列坐标，houghlines函数将根据这些峰值提
取直线。
Param和val是参数对，用于指定是否合并或保留直线段的相关参
数，其取值有两种。
当param=’MinLength’时，bal指定合并后的直线被保留
的门限长度，长度小于val的直线被舍去。
当param=’FillGap’时，val指定直
线段被合并的门限间隔。
如果两条斜率和截距均相同的直线段间隔小于val
给点的值，则它们被合并为一条直线。
实验程序与实验结果如下：
%canny算子边缘检测
clear all;
I1=imread('F:\robot\Images\sniper.jpg');
I=rgb2gray(I1);% 彩色图像灰度化
imshow(I1);
title('原始图像');
BW1= edge(I,'Canny',0.4,0.5) ; %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.5 figure,imshow(BW1);
title( '阈值为0.4,sigma值为0.5的Canny算子边缘检测图像');
BW2= edge(I,'Canny',0.4,0.8) ; %edge调用Canny为检测算子判别阈值为0.8 figure,imshow(BW2);
title( '阈值为0.4，sigma值为0.8的Canny算子边缘检测图像');
BW20= edge(I,'Canny',0.4,1) ; %edge调用Canny为检测算子判别阈值为1 figure,imshow(BW20);
title( '阈值为0.4，sigma值为1的Canny算子边缘检测图像');
BW21= edge(I,'Canny',0.4,1.5) ; %edge调用Canny为检测算子判别阈值为1.5 figure,imshow(BW21);
title( '阈值为0.4，sigma值为1.5的Canny算子边缘检测图像');
BW22= edge(I,'Canny',0.4,2) ; %edge调用Canny为检测算子判别阈值为2 figure,imshow(BW22);
title( '阈值为0.4，sigma值为2的Canny算子边缘检测图像');
%Hough变换检测直线程序
rotI=I;
BW=edge(rotI,'canny',0.4,1.5); %用canny算子提取图像边缘
[H,T,R]=hough(BW); %对图像进行Hough变换
figure;
imshow(H,[ ],'XData',T,'YData',R,...
'InitialMagnification','fit');
title('峰值提取效果');
xlabel('\theta'),ylabel('\rho');
axis on,axis normal,hold on;
%寻找参数平面上的极值点
P =houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));
plot(x,y,'s','color','white');
%找出对应的直线边缘
lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',58,'MinLength',5);
figure,imshow(BW),
title('直线标记结果');
hold on
max_len=0;
for k=1:length(lines)
xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
%标记直线边缘对应的起点
plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');
plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth','2','Color','red');
%计算直线边缘长度
len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);
if(len>max_len)
max_len=len;
xy_long=xy;
end
end
plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','r');
程序结果：。