数字图像处理实验（二）（边缘检测）

最新推荐文章于 2024-04-26 23:43:19 发布

原创

最新推荐文章于 2024-04-26 23:43:19 发布 · 2.6k 阅读

23 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#数字图像处理 #边缘检测 #Lapalace算子 #MATLAB

这篇博客介绍了数字图像处理中的边缘检测技术，包括Laplace、Prewitt、Sobel和Roberts四种算子的详细解释及MATLAB实现代码，通过这些算子可以有效地识别图像边界。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数字图像处理实验（二）（边缘检测）

内容摘要
Lapalace算子
Prewitt算子
Sobel算子
Roberts算子
主程序入口

内容摘要

本篇介绍图像的边缘检测，主要有Lapalace、Prewitt、Sobel和Roberts等四种经典的图像边缘检测的算子，及其MATLAB实现代码。

Lapalace算子

代码如下：

function Img_edge=Lapalace(Img_input)
[n, m, c]=size(Img_input);
if c~=1
    Img_input=rgb2gray(Img_input);
end
Img_raw=int32(Img_input);             %防止uint8溢出
Img_edge=int32(zeros(n-2,m-2));       %舍弃边缘
for i=2:n-1
    for j=2:m-1
        Img_edge(i-1,j-1)=abs(4*Img_raw(i,j)-Img_raw(i-1,j)-Img_raw(i,j-1)-Img_raw(i,j+1)-Img_raw(i+1,j));
    end
end
end

Prewitt算子

代码如下：

function Img_edge=Prewitt(Img_input, choice)
[n, m, c]=size(Img_input);
if c~=1    
    Img_input=rgb2gray(Img_input);
end
deg=180.0/3.1415927;
Img_raw=int32(Img_input);             
Img_edge=int32(zeros(n-2,m-2));
gradient_direction=int32(zeros(n-2,m-2));
for i=2:n-1
    for j=2:m-1
        dx=Img_raw(i-1,j-1)+Img_raw(i,j-1)+Img_raw(i+1,j-1)-(Img_raw(i-1,j+1)