图像的边缘检测实验报告
图像边缘检测课程设计报告
图像边缘的检测提取设计（陕西理工学院物理与电信工程学院通信1102班，陕西汉中723003）指导教师：陈莉【摘要】边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而重要的内容。
该课程设计具体考察了五种最常用的边缘检测算子并运用MATLAB进行图像处理比较。
梯度算子简单有效，LOG算法和canny边缘检测器能产生较细的边缘。
【关键字】：MATLAB、边缘检测、图像处理Image edge detection to extract the design(Grade11,Class2,Major of Communication Engineering，School of Physics and telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology, Hanzhong723003,China)Tutor:chen li[Abstract]the basic features of the image edge,contains useful information in the image recognition,edge detection is a basicand important content of digital image processing.Thecurriculum design of the specific study of the five most commonedge detection operator and the use of MATLAB for comparison of image processing.Gradient operator is simple and effective,the LOG algorithm and the canny edge detector can producethinner edges.[keyword]:MATLAB,edge detection,image processing目录1绪论 (1)1.1边缘检测的背景 (1)1.2边缘检测的定义 (1)1.3图像边缘检测算法的研究内容 (2)1.4边缘检测的发展趋势 (3)2边缘检测的算法分析与描述 (3)2.1 Roberts算子 (3)2.2 Prewitt算子 (4)2.3 Sobel算子 (5)2.4 Laplacian算子 (6)2.5 Canny算子 (7)3算子性能分析比较 (8)4 算法的选择和实现 (9)4.1ssobel算子 (10)4.2sobel算子 (10)4.3prewitt算子 (12)设计总结 (12)致谢 (14)参考资料 (15)1绪论1.1边缘检测的背景在实际图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。
遥感实验——边缘检测
实验二边缘检测一、实验原理两个具有不同灰度值的相邻区域之间总会存在边缘，边缘是灰度值不连续的表现。
由于边缘试图向上灰度变化最剧烈的地方，传统的边缘检测就是利用了这点。
对图像上的个点像素点进行微分或二阶微分来确定边缘像素点。
一阶微分图像的峰值处对应着图像上的边缘点，二阶微分图像的零值处对应着图像上的边缘点。
根据属数字图像的特点，处理图像过程中常采用差分来代替导数运算，对于简单的一阶导数运算，由于具有固定的方向性，只能检测特定方向的边缘，所以不具有普遍性。
为了克服一阶导数的缺点，我们需要定义新的图像梯度算子：1222[(,)][()()F F G F j k j k∂∂=+∂∂ 这是图像处理中最常见的一阶微分算法，式子中F(j,k)表示图像的灰度值，图像梯度的最重要的性质是梯度的方向在图像弧度的最大变化率上，这恰好可以反映出图像的边缘上的灰度变化。
图像边缘提取的常用梯度算子有：Robert 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、拉普拉斯算子等。
二、实验步骤①滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。
需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。
②增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。
增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。
边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。
③检测：在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。
最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。
④定位：如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。
在边缘检测算法中，前三个步骤用得十分普遍。
这是因为大多数场合下，仅仅需要边缘检测器指出边缘出现在图像某一像素点的附近，而没有必要指出边缘的精确位置或方向。
基于灰度图像的边缘检测方法研究的开题报告
基于灰度图像的边缘检测方法研究的开题报告研究背景：灰度图像边缘检测是数字图像处理中的重要问题之一，它在诸多应用中都有广泛的应用。
例如，医学图像处理领域中，边缘检测可以帮助医生找到病变的位置；在自动驾驶系统中，边缘检测可以帮助车辆识别道路边缘，从而实现自动驾驶；在安防领域中，边缘检测可以帮助识别出可能的危险状况。
因此，对灰度图像的边缘检测方法进行深入研究具有一定的理论和实践意义。
研究内容：本研究旨在探索基于灰度图像的边缘检测方法，具体包括以下内容：1. 综述常用的边缘检测方法，包括经典的基于梯度的方法、基于二阶导数的方法以及基于边缘保持的方法等。
2. 分析灰度图像边缘检测的基本原理及方法。
探讨灰度图像中的边缘特征提取方法，包括一阶差分算子、二阶差分算子、Sobel算子、Canny算子等。
3. 研究灰度图像边缘检测的优化方法，例如基于阈值分割的优化算法、基于滤波的优化算法、基于多尺度分析的优化算法等。
4. 设计针对灰度图像的边缘检测实验，通过对不同算法的测试和分析，评估各方法的优缺点，为实际应用提供科学依据。
研究意义：本研究的意义在于深入研究基于灰度图像的边缘检测方法，提出优化算法，增强边缘特征提取的准确性和稳定性，在医学图像处理、自动驾驶系统以及安防等领域具有广泛的应用前景。
研究方法：本研究采用实验研究的方法，通过编写程序对不同的灰度图像边缘检测方法进行测试和验证，以获得较为客观的实验结果。
并对实验结果进行分析和评估，提出对应的优化算法。
同时，本研究还将对公开数据集中的灰度图像进行实验，并与其他算法进行对比，证明算法的有效性和优越性。
VC图像边缘检测算法研究报告与比较
目录基于VC的图像边缘检测算法的研究与比较摘要图像的边缘是图像最基本的特征，它是灰度不连续的结果。
图像分析和理解的第一步是边缘检测，因此边缘检测在图像处理中有着重要的作用。
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。
本文介绍了三种经典的图像边缘检测算子,并且运用强大的VC软件通过一个图像边缘检测的例子比较了它们的检测效果,分析了它们各自的特点,对学习边缘检测和具体工程应用具有很好的参考价值。
关键词: 图像处理,边缘检测, 算子,比较研究,VCComparison AndAnalysis ForImageEdgeDetection AlgorithmsBased On VCAbstractEdge is the most basic feature of the image, it is the result of discontinuous gray. The first step in image analysis and understanding is edge detection, so edge detection plays an important role in image processing.Image edge detection significantly reduces the amount of data and removes irrelevant information,retains the important structural properties of images.This article describes three types of classical edge detection operators, and the use the powerful software called VC to do the edge detection through a comparison of examples of the effect of their detection, analysis the characteristics,this is good reference value for their learning edge detection and application of specific projects.Key Words:Image processing ,Edge detection ,Operator ,Comparative Study ,VC第一章绪论1.1数字图像基础1.1.1数字图像概述人眼能识别的自然景象或图像原也是一种模拟信号，为了使计算机能够记录和处理图像、图形，必须首先使其数字化。
图像边缘检测方法研究的开题报告
图像边缘检测方法研究的开题报告一、选题背景及意义随着数字图像处理技术的发展，图像边缘检测方法经历了从 Sobel 算子、Canny 算子、Laplacian 算子到更加前沿的基于深度学习的方法的演进，但图像边缘检测的准确性和稳定性依然是数字图像处理领域中的一个热点问题。
图像边缘检测在计算机视觉、图像识别等领域有着重要的应用，因此，对于图像边缘检测方法的研究具有重要的理论和实践意义。
二、研究内容本研究将重点探讨图像边缘检测中的经典和创新的算法，包括 Sobel、Prewitt、Roberts 算子、Canny 算子、Laplacian 算子、LoG 算子等经典算法，以及基于深度学习的算法，如卷积神经网络（CNN）等，结合实验数据对各种算法的准确性和稳定性进行对比分析，为更有效地应用图像边缘检测提供理论和实践基础。
三、研究方法1.文献研究法：对图像边缘检测领域目前应用较广泛的算法进行解析，分析各算法的优缺点，为后续实验提供理论基础；2.实验研究法：运用 MATLAB 等数学软件平台，结合不同的测试图像和算法，进行各种图像边缘检测算法的实验研究，从而实现对其准确性和稳定性进行全面评估；四、预期成果1. 收集归纳多种图像边缘检测方法的原理、优缺点等基本理论知识；2. 实现各种图像边缘检测算法，并对其进行实验验证，掌握不同算法的实用价值；3. 对比分析不同算法的准确性和稳定性，找出各种算法的内在关联，为进一步探索图像边缘检测方法提供理论基础。
五、研究难点深度学习算法设计与优化。
六、研究进度安排本研究计划分为以下三个阶段进行：1. 阅读相关文献资料，全面了解不同的图像边缘检测算法和机器学习算法，完成相关理论知识储备，预计耗时 1 个月；2. 在 MATLAB 等计算机软件平台上，实现各种图像边缘检测算法，并通过不同数据集的实验验证，预计耗时 2 个月；3. 在前两个阶段的基础上，对各种算法进行验证和探究，寻找更优秀的算法，用论文的形式进行总结，撰写实验报告和结论，预计耗时 3 个月。
实验三图像边缘检测
实验四图像边缘检测一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及图像边缘检测函数的使用；2．理解和掌握图像边缘检测（Sobel、Prewitt、Log边缘算子）的方法和应用；二、实验环境本实验在386以上的微机上进行，运行环境为Matlab 6.5。
三．实验内容与完成情况在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用图像边缘检测（Sobel、Prewitt、Log 边缘算子）函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I = imread('cameraman.tif');J1=edge(I,'sobel');J2=edge(I,'prewitt');J3=edge(I,'log');subplot(1,4,1),imshow(I);subplot(1,4,2),imshow(J1);subplot(1,4,3),imshow(J2);subplot(1,4,4),imshow(J3);观察经过图像边缘检测（Sobel、Prewitt、Log边缘算子）处理后的结果。
(a)原始图像 (b)Sobel边缘算子(c)Prewitt边缘算子 (d)Log边缘算子四、出现的问题及对问题的解决方案问题：不知道怎么调用各种算子。
解决：用函数edge(I,'sobel');即可实现。
五、思考题1、比较上述算子的优缺点。
sobel算子对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果比较好，sobel算子对边缘定位比较准确。
Prewitt算子对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好。
Log算子经常出现双边缘像素边界，而且该检测方法对噪声比较敏感，所以很少使用log算子检测边缘，而是用来判断边缘像素是位于图像的明区还是暗区。
六、实验总结通过本次实验，我学会了边缘检测的Matlab实现方法，掌握了Matlab 区域操作函数的使用和图像分析和理解的基本方法并对用'sobel','prewitt','log'算子对图像进行边缘检测的不同效果有了更直观的认识。
DSP技术实验报告-实验4边缘检测
电子科技大学电子工程学院标准实验报告（实验）课程名称 DSP技术实验题目边缘检测电子科技大学实验报告实验地点：KB453 实验时间：11月2日实验室名称： DSP技术实验室实验项目名称：边缘检测实验1.实验目的1)进一步掌握AZURE-BF609开发平台的使用；2)进一步掌握CCES调试方法；3)了解BF609 DSP在图像、视频处理领域的应用；4)了解边缘检测方法及意义；5)掌握利用PVP进行边缘检测的方法。
2.实验内容1)加载PGM格式的原始图片；2)在液晶屏幕上显示原始图片；3)对原始图片进行边缘检测处理；4)将边缘检测的结果在液晶屏幕上显示；5)将边缘检测的结果以PGM格式保存到文件；3.实验报告要求1)完成实验步骤中所要求的所有实验结果的记录，需要的记录均加粗标注。
2)分别列给出一阶导数检测模式和二阶导数检测模式的PVP模块连接图。
3)记录在两种模式下各个不同参数的检测结果。
4)总结：可以包括实验过程中出现的问题、实验内容以及实验还可以进一步改进的地方等；5)根据上述要求完成标准实验报告的撰写。
4.实验结果4.1 实验结果1)原始图片：c//下面粘贴图片2)一阶导数边缘检测检测原理：oThresholds={50,100,0,0 }oThresholds={100,200,0,0 } //下面粘贴图片oThresholds={200,400,0,0 } //下面粘贴图片oThresholds={1200,1400,0,0 } //下面粘贴图片3)二阶导数边缘检测检测原理：oThresholds={0,0,1,2 }oThresholds={0,0,3,4 }oThresholds={0,0,5,6 }oThresholds={0,0,7,8 }反色后的结果：叠加到原始图像：4.2 实验中增加或修改的源程序边缘提取代码（边缘用白色表示）：int i;#ifdef PEC_FIRST_DERIVIATIVEfor(i=0;i<FRAME_HEIGHT;i++){for(j=0;j<FRAME_WIDTH;j++){if((PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j]&0X7)>=PEC_EDGE_BITS)PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0XFF;elsePECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0X0;}}#elsefor(i=0;i<FRAME_HEIGHT;i++){for(j=0;j<FRAME_WIDTH;j++){if((PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j]&0XF)!=0 )PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0XFF;elsePECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0X00;}}#endif}边缘提取代码（边缘用黑色表示）：int i;#ifdef PEC_FIRST_DERIVIATIVEfor(i=0;i<FRAME_HEIGHT;i++){for(j=0;j<FRAME_WIDTH;j++){if((PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j]&0X7)>=PEC_EDGE_BITS)PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0X0;elsePECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0XFF;}}#elsefor(i=0;i<FRAME_HEIGHT;i++){for(j=0;j<FRAME_WIDTH;j++){if((PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j]&0XF)!=0 )PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0X0;elsePECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0XFF;}}#endif将黑色边缘叠加到淡化的原始图像的代码：//代码•for(i=0;i<FRAME_HEIGHT;i++)•{• for(j=0;j<FRAME_WIDTH;j++)• {• if((PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j]&0X7)>=PEC_EDGE_BITS)• PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0XFF;• else• PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0X0;• }•}•for(i=0;i<FRAME_HEIGHT;i++)• {• for(j=0;j<FRAME_WIDTH;j++)• {• if((PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j]&0XF)!=0 )• PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0XFF;• else• PECOutBuf[i*FRAME_WIDTH+j] = 0X00;• }•}•for(i = 0; i < PEC_OUT_BUF_SIZE; i++)•{• int temp_pix;• unsigned char temp_pix8;• temp_pix = pPECInBuf[i] * 3;• temp_pix8 = temp_pix > 255 ? 255 : temp_pix;•PECOutBuf[i] = PECOutBuf[i] == 0 ? PECOutBuf[i] : temp_pix8;•}5.总结在掌握了BF609开发板的基本使用之后，通过本次实验，进一步掌握了CCES的各种功能；同时在边缘检测试验中，再一次复习了边缘检测的原理和基本方法，了解了BF609系列DSP在数字图像处理领域的广泛应用，增加了对图像处理领域的学习热情，也了解了BF609中专为图像处理而设计的流水线视觉处理器PVP模块的强大功能，学会了利用PVP对图像进行处理的基本方法。
08实验三图像边缘检测.
实验三: 图像边缘检测
实验结果示例
实验三: 图像边缘检测
实验结果示例
实验三: 图像边缘检测
实验结果示例
实验三: 图像边缘检测
实验报告
按照格式要求认真如实的撰写实验报告。基本格式：
一、实验目的
二、实验仪器
三、实验内容
四、实验原理
五、实验步骤
六、实验结果及分析，这一部分主要包括：
1．经调试正确的程序源代码。要求有必要的说明和注释，如程序
实验原理
几何变换不改变图像的像素值，只改变像素所在的几何位置。
Roberts、Sobel、Laplacian、Canny、LOG算子
具体请参考教材及实验指导书。
验三: 图像边缘检测
实验方案
自行设计实验方案，主要包括： 1．实验内容的算法原理； 2．实现图像处理算法的程序流程图； 3．编写M-function函数，并对其（包括调用的平台内部函数）功能
实验仪器
联想图像处理工作站，ICETECK-DM642-IDK-M实验系统
实验三: 图像边缘检测
实验内容
1．编写M-function函数，分别实现用Roberts、Sobel、 Laplacian、LOG算子进行静态图像边缘检测的算法，对 测试图像进行检测，显示原图像，处理后图像，观察不同 算子的处理效果。 2．学习使用ICETECK-DM642-IDK-M实验系统进行，用 Sobel算子实现视频图像边缘检测，观察结果（参见附录D）
实验三 图像边缘检测
主讲人：李雯
实验三: 图像边缘检测
实验目的
1. 学习常用的图像边缘检测方法和用途，并通过实验使学生体会几种 典型的边缘检测算子对图像处理的效果； 2. 通过观察图像边缘检测的结果，加深对相关理论知识的理解； 3. 掌握常用图像边缘检测的算法设计以及编程实现； 4. 学习使用ICETECK-DM642-IDK-M实验系统进行视频图像边缘检 测的程序设计方法。
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图像的边缘检测实验报告
图像的边缘检测实验报告
一、引言
图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，而边缘检测作为图像处理
的基础任务之一，具有广泛的应用价值。
边缘是图像中灰度或颜色变化较为剧
烈的地方，通过检测图像中的边缘可以提取出物体的轮廓、形状等重要信息，
从而为后续的图像分析和识别提供基础。
二、实验目的
本次实验旨在探究不同的边缘检测算法在图像处理中的应用效果，并通过实验
结果分析和比较各算法的优缺点，从而为图像处理领域的研究和应用提供参考。
三、实验方法
1. 实验环境：使用Python编程语言，结合OpenCV图像处理库进行实验。
2. 实验数据：选择了包含多种物体和复杂背景的图像作为实验数据，以保证实
验的可靠性和准确性。
3. 实验步骤：
(1) 读取图像数据，并将其转化为灰度图像。
(2) 对图像进行预处理，如降噪、平滑等操作，以提高边缘检测的效果。
(3) 使用不同的边缘检测算法对图像进行处理，如Sobel算子、Canny算法等。
(4) 分析和比较不同算法的实验结果，评估其优缺点。
四、实验结果与分析
1. Sobel算子：Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过对图像进行卷
积操作，提取出图像中的边缘信息。
实验结果显示，Sobel算子能够较好地检
测出图像中的边缘，但对于噪声较多的图像效果较差。
2. Canny算法：Canny算法是一种经典的边缘检测算法，通过多步骤的处理过程，包括高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等，最终得到清晰
准确的边缘信息。
实验结果显示，Canny算法能够有效地检测出图像中的边缘，并具有较好的抗噪性能。
3. 其他算法：除了Sobel算子和Canny算法外，还有许多其他的边缘检测算法，如拉普拉斯算子、Roberts算子等，它们各自具有不同的特点和适用范围。
在实验中，我们也对这些算法进行了尝试和比较，发现它们在不同的图像场景下有
着各自的优势和局限性。
五、实验总结与展望
通过本次实验，我们对图像的边缘检测算法进行了探究和比较。
实验结果表明，不同的算法在不同的图像场景下具有不同的优势和适用性。
Sobel算子适用于
简单背景下的边缘检测，而Canny算法则适用于复杂背景下的边缘检测。
此外，还有许多其他的边缘检测算法有待进一步研究和应用。
未来，我们可以进一步探索和改进边缘检测算法，提高其在实际应用中的效果
和性能。
同时，结合深度学习等新兴技术，将边缘检测与图像分割、目标识别
等任务相结合，进一步拓展图像处理领域的研究和应用。
六、参考文献
[1] Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2007). Digital image processing. Pearson Education India.
[2] Canny, J. (1986). A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, (6), 679-698.。