图像的边缘检测实验处理报告
边缘化提取实验报告
一、实验目的1. 理解图像边缘检测的基本原理和过程。
2. 掌握常用的边缘检测算法，如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子和Canny算子。
3. 通过实验验证不同边缘检测算法的效果，并分析其优缺点。
4. 了解特征提取的基本原理和方法，对图像边缘进行特征提取。
二、实验原理图像边缘是图像中灰度值或颜色值发生突变的地方，是图像分割和特征提取的基础。
边缘检测的目的是找到图像中灰度值变化明显的区域，即边缘。
边缘检测算法可以分为两类：基于微分算子的边缘检测算法和基于二值化的边缘检测算法。
1. 基于微分算子的边缘检测算法：- 利用一阶导数或二阶导数检测图像边缘。
- 常见的算子有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等。
2. 基于二值化的边缘检测算法：- 利用图像的二值化处理，将图像分为前景和背景两部分。
- 常见的算法有Otsu算法、Sauvola算法等。
三、实验内容1. 实验材料：- OpenCV库- Python编程环境2. 实验步骤：（1）读取图像：使用OpenCV库读取待检测的图像。
（2）灰度化：将图像转换为灰度图像，以便进行边缘检测。
（3）边缘检测：- 使用Roberts算子检测边缘。
- 使用Sobel算子检测边缘。
- 使用Prewitt算子检测边缘。
- 使用Laplacian算子检测边缘。
- 使用Canny算子检测边缘。
（4）特征提取：对检测到的边缘进行特征提取，如计算边缘长度、宽度、方向等。
（5）结果展示：将检测到的边缘和提取的特征进行可视化展示。
四、实验结果与分析1. Roberts算子：- 效果：Roberts算子对图像噪声敏感，边缘检测效果较差。
- 分析：Roberts算子对图像局部区域进行检测，容易受到噪声的影响。
2. Sobel算子：- 效果：Sobel算子对图像噪声有一定的抑制能力，边缘检测效果较好。
- 分析：Sobel算子使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像的一阶导数。
边缘检测实验报告
边缘检测实验报告边缘检测实验报告引言：边缘检测是图像处理中的一项重要任务，它能够有效地提取图像中物体的边界信息，为后续的图像分割、物体识别等任务提供基础。
本实验旨在探究不同的边缘检测算法在不同场景下的表现，并对其进行评估和比较。
一、实验背景边缘检测是图像处理领域的经典问题，早期的边缘检测算法主要基于梯度的计算，如Sobel、Prewitt等。
随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的边缘检测方法也取得了显著的进展。
本实验将选择传统的Sobel算子和基于深度学习的Canny算法进行对比。
二、实验步骤1. 数据准备：选择一组包含不同场景、不同复杂度的图像作为实验数据集，确保数据集的多样性和代表性。
2. 算法实现：使用Python编程语言，利用OpenCV库实现Sobel算子和Canny 算法。
对于Sobel算子，我们将尝试不同的卷积核大小和阈值设置。
对于Canny算法，我们将调整高低阈值的取值范围。
3. 实验评估：使用评估指标来衡量不同算法的性能，如准确率、召回率、F1值等。
同时，我们还可以通过可视化的方式来比较不同算法的边缘检测效果。
三、实验结果在实验中，我们选择了10张不同类型的图像进行边缘检测，并使用Sobel算子和Canny算法进行处理。
通过对比实验结果，我们得出以下结论：1. Sobel算子：- 当卷积核大小较小（如3x3）时，Sobel算子能够较好地检测到图像中的细节边缘，但对于噪声较多的图像效果较差。
- 当卷积核大小较大（如7x7）时，Sobel算子能够更好地抑制噪声，但会导致边缘检测结果的模糊。
- 阈值的设置对Sobel算子的效果也有较大影响，较低的阈值可以提高边缘检测的敏感性，但也容易引入噪声。
2. Canny算法：- Canny算法基于梯度的计算和非极大值抑制，能够有效地检测到图像中的边缘，并且对噪声有较好的鲁棒性。
- 高低阈值的设置对Canny算法的效果影响较大，合适的阈值范围可以提高边缘检测的准确性和稳定性。
机器视觉应用技术实验05图像边缘检测
实验5 图像边缘检测一、实验目的1.掌握图像边缘检测的方法。
2.掌握AiCam框架的部署和使用。
二、实验环境硬件环境：PC机Pentium处理器双核2GHz以上，内存4GB以上操作系统：Windows7 64位及以上操作系统开发软件：MobaXterm实验器材：人工智能边缘应用平台实验配件：无三、实验内容1.算法原理1.1 基本描述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。
图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
本实验中使用的是canny边缘检测算子，除此之外还有Sobel、Laplacian算子等。
1.2 专业术语Canny边缘检测Canny边缘检测器由John F. Canny于1986年开发，是当今最流行的边缘检测方法之一，因为它非常强大和灵活。
该算法主要处理过程如下：1）降噪：原始图像像素通常会导致噪声边缘，因此在计算边缘之前减少噪声很重要在Canny边缘检测中，高斯模糊过滤器用于从本质上去除或最小化可能导致不良边缘的不必要细节。
2）计算图像的强度梯度：图像平滑（模糊）后，将使用Sobel核心进行水平和垂直过滤。
然后使用这些过滤操作的结果来计算每个像素的强度梯度3）抑制假边：在降低噪声和计算强度梯度后，这一步的算法使用一种称为边缘非最大抑制的技术来过滤掉不需要的像素（实际上可能并不构成边缘）。
为此，在正负梯度方向上将每个像素与其相邻的像素进行比较。
如果当前像素的梯度幅度大于其相邻像素，则保持不变。
否则，当前像素的大小设置为零。
4）滞后阈值：在Canny边缘检测的最后一步中，梯度幅度与两个阈值进行比较。
1.3 常用方法OpenCV实现Canny图像边缘检测方法如下：# image：原始图像# threshold1：阈值1 (minVal)# threshold2：阈值2 (maxVal)# 推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间edges = cv2.Canny(image, threshold1, threashold2)2.功能设计2.1 功能描述AiCam人工智能轻量化应用框架是一款面向于人工智能边缘应用的开发框架，采用统一模型调用、统一硬件接口、统一算法封装和统一应用模板的设计模式，实现了嵌入式边缘计算环境下进行快速的应用开发和项目实施。
数字图像处理实验报告(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某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256×256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α=1和α=2两种情况，按如下不同情况进行处理：①g1(m,n)=f(m,n)-α∇f②g2(m,n)=4αf(m,n)-α[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，对该图像的每一像素（不考虑图像的边界部分）进行遍历，根据公式①（公式①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ɑ=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②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），具体方法与上一步类似，代码如下（仅以ɑ=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。
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。
详细的图像分割之边缘检测实验报告
边缘检测实验报告一、实验目的通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的，特制定如下的实验。
二、实验原理：图像处理有两大类目的：1．改善像质（增强、恢复）；2．图像分析：对图像内容作出描述；其一般的图像处理过程如下：图像分割的算法有：（1）阈值分割原理：(,)(,)(,)EBLf x y Tg x y L f x y T≥⎧=⎨<⎩（2）边缘检测：梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):梯度矢量定义:梯度的幅度:梯度的方向:a) Roberts 算子b) Sobel 算子Roberts 算子[]TTyxy f x f G G y x f ⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂==∇),(122)()),((),(y x G G y x f mag y x f +=∇=∇)arctan(),(x y G y x =φ()()()[]()()[]{}21221,,11,1,,+-++++-=j i f j i f j i f j i f j i gc) Prewitt 算子d) Kirsch 算子由K 0~K 7八个方向模板组成，将K0~K7的模板算法分别与图像中的3×3区域乘，选最大一个值，作为中央像素的边缘强度（3）区域分割1 区域生长法 算法描述先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中。
将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。
2 分裂合并法实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再合并或分裂这些区域以满足分割的要求,即分裂合并法.一致性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假设阈值为T ,则算法步骤为:① 对于任一Ri ，如果 ，则将其分裂成互不重叠的四等分； ② 对相邻区域Ri 和Rj ，如果 ，则将二者合并； ③ 如果进一步的分裂或合并都不可能了，则终止算法。
图像的边缘检测实验报告
图像的边缘检测实验报告
《图像的边缘检测实验报告》
图像的边缘检测是计算机视觉领域中的重要技术之一，它可以帮助我们识别图
像中物体的边缘和轮廓，从而实现图像分割、特征提取和目标识别等应用。
在
本次实验中，我们将对几种常用的边缘检测算法进行比较和分析，以评估它们
在不同场景下的性能和适用性。
首先，我们使用了Sobel算子进行边缘检测。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测方法，它通过对图像进行卷积操作来寻找像素值变化最大的地方，从而找
到图像中的边缘。
实验结果显示，Sobel算子在一些简单场景下表现良好，但
在复杂背景和噪声干扰较大的情况下效果不佳。
接着，我们尝试了Canny边缘检测算法。
Canny算法是一种多阶段的边缘检测
方法，它通过对图像进行高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等
步骤来检测图像中的边缘。
实验结果显示，Canny算法在复杂场景下表现出色，能够有效地抑制噪声并找到图像中的真实边缘。
最后，我们还尝试了Laplacian算子和Prewitt算子等其他边缘检测算法，并对
它们的性能进行了比较和分析。
实验结果显示，不同的边缘检测算法在不同场
景下表现出各自的优势和劣势，需要根据具体的应用需求来选择合适的算法。
总的来说，本次实验对图像的边缘检测算法进行了全面的比较和分析，为我们
进一步深入理解和应用这些算法提供了重要的参考和指导。
希望通过这些实验
结果，我们能够更好地利用边缘检测技术来解决实际的图像处理问题，为计算
机视觉领域的发展做出更大的贡献。
详细的图像分割之边缘检测实验报告
边缘检测实验报告一、实验目的通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的，特制定如下的实验。
二、实验原理：图像处理有两大类目的：1．改善像质（增强、恢复）；2．图像分析：对图像内容作出描述；其一般的图像处理过程如下：图像分割的算法有：（1）阈值分割原理：(,)(,)(,)EBL f x y T g x y L f x y T≥⎧=⎨<⎩（2）边缘检测：梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):梯度矢量定义:梯度的幅度:梯度的方向:a) Roberts 算子b) Sobel 算子Roberts 算子[]TTyxy f x f G G y x f ⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂==∇),(122)()),((),(y x G G y x f mag y x f +=∇=∇)arctan(),(x y G y x =φ()()()[]()()[]{}21221,,11,1,,+-++++-=j i f j i f j i f j i f j i gc) Prewitt 算子d) Kirsch 算子由K 0~K 7八个方向模板组成，将K0~K7的模板算法分别与图像中的3×3区域乘，选最大一个值，作为中央像素的边缘强度（3）区域分割1 区域生长法 算法描述先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中。
将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。
2 分裂合并法实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再合并或分裂这些区域以满足分割的要求,即分裂合并法.一致性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假设阈值为T ,则算法步骤为:① 对于任一Ri ，如果 ，则将其分裂成互不重叠的四等分； ② 对相邻区域Ri 和Rj ，如果 ，则将二者合并； ③ 如果进一步的分裂或合并都不可能了，则终止算法。
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数字视频图像处理与通信实验
实验项目：图像的边缘检测
指导老师：***
班级：
姓名：
学号：
图像的边缘检测实验报告
一;实验目的：
1.掌握图像边缘检测的基本概念以及边缘检测的基本方法；
2.通过matlab 实验的具体操作来具体掌握空间图像边缘检测的方法；
3.通过matlab 实验来验证所学知识，达到学以致用；
4.通过matlab 实验来理解roberts 、sobel 、canny 、log 几种算子的原理以及各个算法的优缺点，并加以比较。
二;实验原理：
图像的边缘是图像最基本的特征之一。
所谓边缘（或边沿）是指周围像素灰度有阶跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。
边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间，因此它是图像分割依赖的重要特征。
图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用，边缘能勾划出目标物体，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）。
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）的反应，它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始。
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，这些边界把图像分成不同的区域，检测出边缘的图像就可以进行特征提取和形状分析，但各算子有自己的优缺点和适用领域。
Roberts 算子
Roberts 算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，由下式给出： g(x,y)={[y x f ,(-)1,1(++y x f ]2+[y x f ,(- )1,1(++y x f ]2}21 ，
其中f(x,y)是具有整数像素坐标的输入图像，平方根运算使该处理类似于在人类视觉系统中发生的过程。
Roberts 算子边缘定位准，但是对噪声敏感。
适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割，在应用中经常用Roberts 算子来提取道路。
Prewitt 边缘算子
Prewitt 边缘算子的卷积和如
图所示，图像中的每个像素都用这
两个核做卷积，取最大值作为输出，
也产生一幅边缘幅度图像。
Prewitt 算子在一个方向求微分，而在另一个方向求平均，因而对噪声相对不敏感，有抑制噪声作用。
但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt 算子对边缘的定位不如Roberts 算子。
Log 边缘算子
利用图像强度二阶导数的零交叉点来求边缘点的算法对噪声十分敏感，所以在边缘增强前滤除噪声。
为此，马尔（Marr ）和希尔得勒斯（Hildreth ）根据人类视觉特性提出了一种边缘检测的方法，该方法将高斯滤波和拉普拉斯检测算子结合在一起进行边缘检测的方法，故称为Log （Laplacian of Gassian ）算法。
也称之为拉普拉斯高斯算法。
Sobel 算子：
索贝尔算子是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测。
该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
如果以A 代表原始图像，Gx 及Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:
101202*101x G A -+⎛⎫ ⎪=-+ ⎪ ⎪-+⎝⎭ 121000*121y G A +++⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪---⎝⎭
图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。
Canny 边缘算子
检测阶跃边缘的基本思想是在图像中找出具有局部最大梯度幅值的像素点。
图像边缘检测必须满足两个条件：一是必须能有效地抑制噪声；二是必须尽量精确确定边缘的位置。
既要提高边缘检测算子对边缘的敏感性，同时也提高了对噪声的敏感。
Canny边缘检测基本原理：具有既能滤去噪声又保持边缘特性的边缘检测最优滤波器，其采用一阶微分滤波器。
采用二维高斯函数的任意方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过与图像卷积进行滤波；然后对滤波后的图像寻找图像梯度的局部最大值，以此来确定图像边缘。
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。
三：实验内容：
a = imread('football.jpg');
a=rgb2gray(a); % 灰度处理
figure
subplot(2,3,1),
imshow(a);
title('灰度图');
b=edge(a,'sobel',0.02);
subplot(2,3,2),
imshow(b), axis on;
title('sobel');
c=edge(a,'roberts',0.02);
subplot(2,3,3), imshow(c), axis on;
title('roberts');
d=edge(a,'canny',[0.05,0.1],2); subplot(2,3,4), imshow(d), axis on;
title('canny');
e=edge(a,'log');
subplot(2,3,5), imshow(e), axis on;
title('log');
f=edge(a,'prewitt', 0.05);
subplot(2,3,6), imshow(f), axis on;
title('prewitt');
四：实验结果:
五：实验讨论：
由于Roberts算子是利用图像的两个对角线的相邻像素之差进行梯度幅值的检测，所以求得的是在差分点处梯度幅值的近似值，并且检测水平和垂直方向边缘的性能好于斜线方向的边缘，检测精度比较高，但容易丢失一部分边缘，同时由于没经过图像平滑计算，因此不能抑制噪声，但该算子对具有陡峭的低噪声图像响应最好。
Prewitt算子和Sobel算子都是对图像进行差分和滤波运算，仅在平滑部分的权值选择上有些差异，因此两者均对噪声具有一定的抑制能力，但这种抗噪能力是通过像素平均来实现的，所以图像产生了一定的模糊，而且还会检测出一些伪边缘，所以检测精度比较低，该算子比较适合用于图像边缘灰度值比较尖锐且图像噪声比较小的情况。
Canny算子也采用高斯函数对图像进行平滑处理，因此具有较强的去噪能力，边缘定位精度较高。
该算子与其它边缘检测算子的不同之处在于，它使用2种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且仅当弱边缘相连时才将弱边缘包含在输出图像中，因此这种方法较其它方法而言不容易被噪声“填充”更容易检测出真正的弱边缘。