实验四数字图像滤波及边缘检测
数字图像中边缘检测方法的研究.
数字图像中边缘检测方法的研究1引言图像处理，包括图像增强、噪声滤除和边缘检测等部分；图像信息量巨大，而边缘信息是图像的一种紧描述，是图像最基本的特征，所包含的也是图像中用于识别的有用信息。
所谓边缘是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，为人们描述或识别目标以及解释图像提供了一个有价值的和重要的特征参数，其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能。
理想的边缘检测应当正确解决边缘的有无、真假、和定向定位，长期以来，人们已付出许多努力，设法利用边界来寻找区域，进而实现物体的识别和景物分析，由于目标边缘、图像纹理甚至噪声都可能成为有意义的边缘，因此很难找到一种普适性的边缘检测算法，现有诸多边缘检测的方法各有其特点，同时也都存在着各自的局限性和不足之处，因此图像的边缘检测这个领域还有待于进一步的改进和发展。
而根据具体应用的要求，设计新的边缘检测方法或对现有的方法进行改进，以得到满意的边缘检测结果依然是研究的主流方向。
2边缘检测的分类及方法研究早在1965年就有人提出边缘检测算子，主要分为经典算子、最优算子、多尺度方法及自适应平滑滤波方法，近年来又提出了将模糊数学、神经元和数学形态学应用于边缘检测的思想。
2.1 经典算子传统的边缘检测算法通过梯度算子来实现，在求边缘的梯度时，需要对每个象素位置计算。
在实际中常用小区域模板卷积来近似计算，模板是N*N的权值方阵，经典的梯度算子模板：Sobel模板、Kirsch模板、Prewitt模板、Roberts模板、Laplacian模板等，表2.1给出了经典算子运算速度的比较。
表2.1 经典算子运算速度比较可以看出，Krisch算子的运算量比较大。
其次在边缘检测中边缘定位能力和噪声抑制能力方面，有的算子边缘定位能力强，有的抗噪声能力比较好：Roberts 算子利用局部差分算子寻找边缘，边缘定位精度较高，但容易丢失一部分边缘，同时由于没经过图像平滑计算，不能抑制噪声。
数字图像处理实验报告--边缘检测
数字图像处理实验报告实验名称：边缘检测姓名：班级：学号：09045433专业：电子信息工程（2+2）指导教师：陈华华实验日期：2012年5月17日边缘检测一，原理本实验主要是对图像的边缘进行提取，通过对边缘的分析来分析图像的特征。
首先，了解一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标[i,j]且处在强度显著变化的位置上的点。
边缘段：对应于边缘点坐标[i,j]及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角。
边缘检测器：从图像中提取边缘（边缘点和边缘段）集合的算法。
轮廓：边缘列表，或者是一条表示边缘列表的拟合曲线。
边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程，习惯上，边缘表的表示采用顺时针方向来排序。
边缘跟踪：一个用来确定轮廓的图像（指滤波后的图像）搜索过程。
边缘就是图像中包含的对象的边界所对应的位置。
物体的边缘以图像局部特性的不连续性的形式出现的，例如，灰度值的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。
从本质上说，边缘就意味着一个区域的终结和另外一个区域的开始。
图像边缘信息在图像分析和人的视觉中十分重要，是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。
边缘检测（edge detection）在图像处理和对象识别领域中都是一个重要的基本问题。
由于边缘的灰度不连续性，可以使用求导数的方法检测到。
最早的边缘检测方法都是基于像素的数值导数的运算。
本实验主要是对图像依次进行Sobel算子，Prewitt算子,Roberts算子，Laplace算子和Canny算子运算，比较处理结果。
边缘检测有三个共性准则，1，好的检测结果，或者说对边缘的误测率尽可能低，就是在图像边缘出现的地方检测结果中不应该没有；另一方面不要出现虚假的边缘。
2，对边缘的定位要准确，也就是我们标记出的边缘位置要和图像上真正边缘的中心位置充分接近。
3，对同一边缘要有尽可能低的响应次数，也就是检测响应最好是单像素的。
二，对图像进行各种算子运算本实验中主要是对图像依次进行Sobel算子，Prewitt算子,Roberts算子，Laplace 算子和Canny算子运算。
实验四 图像的边缘检测
实验四图像的边缘检测一、实验目的与要求1、了解图像边缘提取的基本概念；2、了解进行边缘提取的基本方法；3、编程实现对所给图像的边缘进行提取。
二、知识点1、边缘检测的思想和原理图像理解是图像处理的一个重要分支，研究为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。
边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。
在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。
边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。
由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此，边界检测包括两个基本内容：首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。
边缘检测的方法大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。
导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值比较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。
一阶导数是最简单的导数算子，它们分别求出了灰度在x和y方向上的变化率，而方向上的灰度变化率可以用相应公式进行计算；对于数字图像，应该采用差分运算代替求导，差分公式参考相关教材。
2、常用的梯度算子（1）Roberts Cross算子，它的2个2 X2模板如图3所示。
图3 Robert Cross算子模板（2）Prewitt 算子，它的2个3×3模板如图4所示。
图4 Prewitt算子模板（3）Sobel 算子，它的2图3 Sobel算子模板3、高斯拉普拉斯（Log）算法高斯拉普拉斯（Log）算法是一种二阶边缘检测方法。
它通过寻找图像灰度值中二阶微分中的过零点（Zero Crossing）来检测边缘点。
空间滤波实验报告
空间滤波实验报告空间滤波实验报告引言：空间滤波是数字图像处理中常用的一种方法，它通过对图像像素进行加权平均或其他操作，以改善图像的质量和增强特定的图像细节。
在本次实验中，我们将探索几种常见的空间滤波技术，并评估它们在不同图像上的效果。
一、均值滤波均值滤波是一种简单的空间滤波方法，它通过计算像素周围邻域的平均值来平滑图像。
在本次实验中，我们选择了一张包含噪声的图像进行均值滤波处理。
结果显示，均值滤波能够有效地减少噪声，但同时也会导致图像的细节模糊化。
这是因为均值滤波是一种线性滤波方法，它对所有像素都施加相同的权重，无法区分图像中的边缘和纹理。
二、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过将像素周围邻域的像素值排序并选取中间值来进行滤波。
与均值滤波相比，中值滤波能够更好地保留图像的细节信息。
在实验中，我们使用了一张包含椒盐噪声的图像进行中值滤波处理。
结果显示，中值滤波能够有效去除椒盐噪声，同时也能够保持图像的细节纹理。
这是因为中值滤波对于噪声像素有较好的鲁棒性，能够准确地估计图像中的真实像素值。
三、高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的空间滤波方法，它通过对像素周围邻域的像素值进行加权平均来平滑图像。
与均值滤波不同的是，高斯滤波对于不同像素位置的权重是不同的，它能够更好地保持图像的细节和边缘。
在实验中，我们对一张包含高斯噪声的图像进行了高斯滤波处理。
结果显示，高斯滤波能够有效地降低噪声水平，同时也能够保持图像的细节纹理。
这是因为高斯滤波能够根据像素周围邻域的像素值分布来调整权重，从而更好地平衡了图像的平滑度和细节保留。
四、边缘检测除了平滑图像，空间滤波还可以用于边缘检测。
边缘检测是一种常用的图像处理任务，它能够准确地提取图像中的边缘信息。
在实验中，我们使用了一张包含边缘的图像进行了边缘检测实验。
通过应用一种基于梯度的空间滤波算子，我们成功地提取出了图像中的边缘信息。
结果显示，边缘检测能够有效地突出图像中的边缘，但同时也会引入一定的噪声。
数字图像处理中的边缘检测算法
数字图像处理中的边缘检测算法数字图像处理是一门关于数字图像的理论和方法的学科，它涵盖了数字图像的获取、处理、分析和应用等方面。
在实际应用中，数字图像处理一般包括对图像进行处理和分析，这里将会详细介绍边缘检测算法在数字图像处理中的应用。
一、数字图像处理数字图像处理主要包括以下几个方面：1. 图像获取：利用各种成像设备如摄像机、扫描仪等，获取数字图像。
2. 图像处理：在获取的图像数据上进行各种预处理、增强、降噪、分割等操作，使图像更清晰、更适合后续分析操作。
3. 图像分析：对图像进行统计分析、形态学分析、特征提取等操作，得到图像的表征或者图像中感兴趣目标的属性信息。
4. 图像应用：将得到的图像信息应用于各种相关领域，如医学、工业、环境、军事等。
图像处理中的边缘检测是一项非常重要的操作，它用于检测图像中的边缘信息，常被应用于图像分割、目标提取、图像对比等方面。
下面将就数字图像处理中的边缘检测算法进行介绍。
二、边缘检测算法边缘检测算法是用于检测图像中边缘信息的算法，它可以用来检测图像中物体的轮廓、检测出图像中区域的变化等。
边缘是图像中像素灰度值变化较大的位置，边缘检测的目的即是找到这些边缘。
不同的边缘检测算法有不同的原理和处理步骤，大致分为以下几种：1. 基于微分的边缘检测算法基于微分的边缘检测算法采用的是微分运算的原理，通过计算像素点灰度值的一阶或者二阶微分值来检测边缘。
常用的微分算子有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子等。
其中，Sobel算子是一种较为常用的边缘检测算子，它是一种离散运算，对于像素点的上下、左右两个方向的灰度变化敏感，可以较好地检测出图像中的边缘。
2. 基于阈值的边缘检测算法基于阈值的边缘检测算法是一种简单的边缘检测方法，其原理是通过设置一个阈值，将图像中高于或低于该阈值的像素点筛选出来，这些被筛选出的像素点就是图像中的边缘点。
该方法的优点是操作简单，但同时也存在一些缺点，如由于图像中像素点的灰度值变化较大，可能出现部分像素点灰度值在两个阈值之间，这些像素点可能未被筛选出来，导致边缘检测效果不佳。
滤波和边缘检测
课程实验报告2017 - 2018学年一学期课程名称：计算机视觉及应用实验名称：滤波和边缘检测班 级：学生姓名: 学号:实验日期: 2017.12.3地点:指导教师:成绩评定:批改日期:实 验 目 的及要求边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。
图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。
实验仪器设备实验设备为一台装有win10系统的PC，qt+opencv软件。
实验原理大量的实验研究发现，由摄像机拍摄得到的图像受离散的脉冲、椒盐噪声和零均值的高斯噪声的影响较严重。
噪声给图像处理带来很多困难，对图像分割、特征提取、图像识别等具有直接影响。
椒盐噪声是指两种噪声，一种是盐噪声（salt noise），另一种是胡椒噪声（pepper noise）。
盐=白色，椒=黑色。
前者是高灰度噪声，后者属于低灰度噪声。
一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。
二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l ∈W)} ，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。
在通过canny算子和sobel算子进行边缘检测。
canny算子进行边缘检测的原理(1)图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。
(2)根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。
这就是Canny边缘检测算子。
数字图像处理实验
数字图像处理实验实验总学时：10学时实验目的：本实验的目的是通过实验进一步理解和掌握数字图像处理原理和方法。
通过分析、实现现有的图像处理算法，学习和掌握常用的图像处理技术。
实验内容：数字图像处理的实验内容主要有三个方面:(1) 对图像灰度作某种变换,增强其中的有用信息,抑制无用信息,使图像的视在质量提高,以便于人眼观察、理解或用计算机对其作进一步的处理。
(2) 用某种特殊手段提取、描述和分析图像中所包含的某些特征和特殊的信息,主要的目的是便于计算机对图像作进一步的分析和理解,经常作为模式识别和计算机视觉的预处理。
这些特征包括很多方面，例如,图像的频域特性、灰度特征、边界特征等。
(3) 图像的变换,以便于图像的频域处理。
实验一图像的点处理实验内容及实验原理：1、灰度的线性变换灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
该线性灰度变换函数是一个一维线性函数：灰度变换方程为：其中参数为线性函数的斜率，函数的在y轴的截距，表示输入图像的灰度，表示输出图像的灰度。
要求：输入一幅图像，根据输入的斜率和截距进行线性变换，并显示。
2、灰度拉伸灰度拉伸和灰度线性变换相似。
不同之处在于它是分段线性变换。
表达如下：其中，(x1,y1)和(x2,y2)是分段函数的转折点。
要求：输入一幅图像，根据选择的转折点，进行灰度拉伸，显示变换后的图像。
3、灰度直方图灰度直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标表示该灰度出现的频率(象素的个数)。
要求：输入一幅图像，显示它的灰度直方图，可以根据输入的参数（上限、下限）显示特定范围的灰度直方图。
4、直方图均衡：要求1 显示一幅图像pout.bmp的直方图；2 用直方图均衡对图像pout.bmp进行增强；3 显示增强后的图像。
实验二：数字图像的平滑实验内容及实验原理：1．用均值滤波器（即邻域平均法）去除图像中的噪声；2．用中值滤波器去除图像中的噪声3． 比较两种方法的处理结果 实验步骤：用原始图象lena.bmp 或cameraman.bmp 加产生的3%椒盐噪声图象合成一幅有噪声的图象并显示；1． 用均值滤波器去除图像中的噪声（选3x3窗口）；2． f (x 0,y 0)=Med {f (x,y )∨x ∈[x 0−N,x 0+N ],y ∈[y 0−N,y 0+N ]}用中值滤波器去除图像中的噪声(选3x3窗口做中值滤波)；3． 将两种处理方法的结果与原图比较，注意两种处理方法对边缘的影响。
图像处理中的滤波与边缘检测方法
图像处理中的滤波与边缘检测方法图像处理技术在现代科学技术中起着非常重要的作用，因为它们能够处理和分析大量的图像数据，为科学研究和实践应用提供了有力的支撑。
图像处理中的滤波和边缘检测方法是其中非常重要的两个方面，它们可以有效地提取图像中有用的信息，并去除无用的干扰。
下面将重点介绍一下图像处理中的滤波与边缘检测方法。
一、滤波方法滤波方法可以说是图像处理中最基本和最常用的方法之一。
滤波的本质是对图像中的噪声进行去除和抑制，从而提高图像的质量和清晰度。
滤波的实现是通过将图像中的每个像素与其周围的像素进行加权平均，从而得到一个新的像素值。
其中加权系数的选择是非常关键的，因为不同的系数取值会影响到滤波效果的好坏。
常用的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单而常用的滤波方法，它的原理是将图像中每个像素周围的邻域像素的像素值取平均数，得到一个新的像素值。
均值滤波的优点是简单易用，而且能够保留较多的图像细节，但其缺点是会模糊图像边缘和细节。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它的原理是将图像中每个像素周围的邻域像素按照像素值大小排序，然后将排序后的像素值中位数作为新的像素值。
中值滤波的优点是能够去除噪声，同时又能够保留图像的边缘和细节。
但缺点是计算量较大，所以对于大尺寸图像不适用。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种线性滤波方法，它的原理是通过对图像中每个像素周围的邻域像素进行加权平均，使得离中心像素近的邻域像素具有更高的权值，离中心像素远的邻域像素则具有较低的权值。
这样可以使得图像中噪声的影响降到最小，并能够保留图像的边缘和细节。
高斯滤波的优点是能够有效地去除噪声，而且不会对图像的边缘和细节造成明显的影响。
二、边缘检测方法边缘是图像中的一种重要的特征，它可以表现出图像中物体的轮廓和形状。
边缘检测的目的就是在图像中找到这些边缘，并将它们提取出来。
边缘检测是一种非常重要的图像处理技术，因为它可以为许多应用提供有用的信息和判断依据，例如物体识别、三维重建、图像压缩和医学成像等。
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J=imnoise(I,’ salt & pepper’,D)
‘speckle’ 乘法噪声参数设置: J=imnoise(I,’ speckle’,V),使用公式J=I+n*I, 向图像I中加入乘法噪声,其中n是均值为0,方差为V
边界闭合
利用各种算子得到的边缘像素常常是孤立或分小段连
续的。为组成区域的封闭边界将不同的区域分开，需 要将边缘像素连接起来。
哈夫变换
是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域
封闭边界的方法。
MATLAB实例
提取二进制图像的轮廓。 语法：
BW2 = bwmorph(BW1,operation)
利用Matlab实现数字图像中值滤波
应用Matlab 软件中图像处理工具箱的函数。 二维中值滤波器的函数格式如下:
B = Medfilt2(A,[m n])； B = Medfilt2(A)。(缺省窗口大小为[3 3])
图像中添加噪声
函数：imnoise() 格式： J=imnoise(I,type,……)
subplot(2,2,2);
subimage(BW2)
检测灰度图像的边缘
格式：
BW = edge(I,method)
I = imread('rice.png'); imshow(I);
BW1 = edge(I,'prewitt');
figure; imshow(BW1);
a=imread('dog1.jpg'); I=rgb2gray(a); subplot(1,2,1); imshow(I); seedx=[256,128,64]; seedy=[128,256,128]; hold on plot(seedx,seedy,'gs','linewidth',1); title('原始图像及种子位置'); I=double(I); markerim=I==I(seedy(1),seedx(1)); for i=2:length(seedx) markerim=markerim | (I==I(seedy(i),seedx(i))); end thresh=[15,10,15]; maskim=zeros(size(I)); for i=1:length(seedx) g=abs(I-I(seedy(i),seedx(i)))<=thresh(i); maskim=maskim | g; end [g,nr]=bwlabel(imreconstruct(markerim,maskim),8); g=mat2gray(g); subplot(1,2,2); imshow(g); title('三个种子点区域生长结果');
附程序清单和处理前后图像。
均灰度值、纹理或颜色等信息。
区域生长由3个主要步骤组成
选择合适的种子点。
确定生长准则。
确定生长停止条件。
工具函数imreconstrct( )
语法格式：
outim=imreconstruct(markerim,maskim)
其中：
markerim
maskim
标记图像
模板图像
工具函数的工作过程是一个迭代过程。
中值滤波的基本原理
中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点
的值用该点邻域中各点值的中值替代。
例如：有一个序列为(2 ,3 ,4 ,5 ,6) ,这个序列的中
值为4。
中值滤波器用于图像处理中是这样进行的:设置一个滤
波窗口，将其移遍图像(序列)上的点，且用窗口内各 原始值的中值代替窗口中心点的值。
subimage(i);
j=imnoise(i,'salt & pepper',0.04);
subplot(2,2,2);
c=medfilt2(j,[2 2]);
subimage(j);
subplot(2,2,3);
d=medfilt2 (j ,[5 5]); subplot(2,2,4);
对一幅灰度图像用区域生长法进行分割
首先指定几个种子点，其次把图像中灰度值等
于种子点的像素点作为种子点，然后以种子点
为中心，各像素点与种子点的灰度值的差不超
过某个值。则认为该像素点和种子点具有相似
性。
ATLAB参考程序
根据分割过程中处理策略的不同
并行算法
所有判断和决定都可独立和同时地做出。
串行算法
前期处理的结果可被其后的处理过程所利用。
两种算法的对比
串行算法所用时间要长与并行算法，但其抗噪声能力 则强于并行算法。
分割算法分类表
分类
边界（不连续 性）
PB
区域（相似性）
并行处理
PR
串行处理
SB
SR
注意：现在尚无一种适合于所有图像的通用分割算法，
BW2 = edge(I,'canny');
figure; imshow(BW2);
区域生长法分割图像
主要考虑像素及其空间邻域像素之间的关系，开始时
确定一个或多个像素点作为种子，然后按照某种相似
准则增长区域，逐步生成具有某种均匀性的空间区域， 将相邻（4邻域或8邻域）的具有相似性质的像素或区 域归并从而逐步增长区域，直到没有可以归并的点或 其他小区域为止。区域内像素的相似性度量可以是平
subimage(c);
subimage(d);
2、边缘检测
在对图像的研究和应用中，人们往往仅对各幅图像中
的某些部分感兴趣，需要将这些有关区域分离提取出
来，在此基础上对相关目标作进一步的处理。
分割算法
借助灰度图像中像素灰度值的两个性质：不连续性和 相似性。区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在 区域之间的边界上一般具有灰度不连续性。 利用区域间灰度不连续性的基于边界的算法； 利用区域内灰度相似性的基于区域的算法。
图像分割是图像检索、识别和图像理解的基本
前提。
1、图像中值滤波
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声
的非线性信号处理技术。中值滤波的优点是运算简单
且速度较快，在某些条件下，中值滤波方法可以去除 噪声，保护图像边缘，使图像较好地复原。它非常适 用于一些线性滤波器无法胜任的数字图像处理的应用 场合。
subimage(j2);
j3=imnoise(i,'speckle',0.08); subplot(2,2,4);
subimage(j3);
对加噪的图像进行二维中值滤波
a=imread('dog.jpg','jpg'); i=rgb2gray(x); subplot(2,2,1);
x=imread(‘dog.jpg','jpg'); i=rgb2gray(x); subplot(2,2,1); subimage(i); j1=imnoise(i,'gaussian',0,0.04); subplot(2,2,2);
subimage(j1);
j2=imnoise(i,'salt & pepper',0.04); subplot(2,2,3);
operation取值：'bridge';'clean';'close'; 'fill';
‘majority’; ‘remove’; ‘shrink’;‘skel’等。
BW1 = imread('circles.png'); subplot(2,2,1); subimage(BW1); BW2 = bwmorph(BW1,'remove');
实验四
数字图像滤波及边缘检测
一、实验目的
了解图像复原的基本方法。 了解图像边缘检测。
利用MATLAB提供的函数实现对图像处理。
二、实验原理
图像恢复和图像增强一样，都是为了改善图像
的视觉效果，以便后续处理。只是图像增强方
法更偏重于主观判断，而图像恢复则是根据图 像畸变或退化原因，进行模型处理。
现在提出的分割算法大都是针对具体问题的。
边缘检测
采用并行边界技术。 两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘。边
缘是灰度值不连续的结果，这种不连续常可利用求导 的方法检测到。一般常用一阶和二阶导数来检测边缘。
微分算子
边缘检测可借助空域微分算子通过卷积完成。 梯度算子； 拉普拉斯算子； 综合正交算子。
type:
‘gaussian’ Gauss白噪声
‘salt & pepper’
‘speckle’
椒盐噪声
乘法噪声
‘gaussian’ Gauss白噪声参数设置: M、V：在图像中加入均值为M、方差为V的高斯 白噪声。(缺省M=0,V=0.01)
J=imnoise(I,’gaussian’,M,V)
三、实验内容
任选一幅图像，对其添加某种噪声，选取一种滤波方
法，对该图像进行处理，比较图像处理前后的差别。
任选一幅图像，提取其灰度图像的边缘并比较图像处
理前后的效果。
四、实验报告要求
简述实验目的； 简述你所采用的图像处理的方法、原理； 图像处理前后图像的变化；
分析你采用的这种方法的优点；