MATLAB 图像的平滑与边缘检测 - 边缘计算

最新推荐文章于 2024-08-19 12:05:49 发布
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文章标签： matlab 边缘计算 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IcVhdl/article/details/132938556
本文介绍了如何使用MATLAB进行图像平滑和边缘检测。平滑通过均值滤波器和高斯滤波器减少噪声，边缘检测则采用Sobel、Prewitt和Canny算子提取物体边缘。提供的源代码示例展示了具体操作步骤，有助于提升图像分析和处理能力。

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在图像处理中，平滑和边缘检测是两个常用的操作。平滑操作可以帮助去除图像中的噪声，使图像更加清晰。而边缘检测可以帮助我们找到图像中物体的边缘，提取出物体的形状和结构信息。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现图像的平滑和边缘检测，并提供相应的源代码。

  1. 图像平滑

图像平滑是通过对图像进行滤波操作来减少噪声的影响，常用的平滑滤波器有均值滤波器和高斯滤波器。下面是使用 MATLAB 实现图像平滑的源代码示例：

% 读取图像
image = imread('input_image.jpg');

% 均值滤波
mean_filtered_image = imfilter(image
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MATLAB 图像平滑与边缘检测：边缘计算
FiksCode的博客
09-22 349
通过以上的代码示例，我们可以在 MATLAB 中实现图像平滑和边缘检测。图像平滑是通过消除图像中的噪声和细节，使图像变得更加平滑和模糊。平均滤波器是一种线性滤波器，它通过将每个像素的值替换为其周围像素的平均值来实现图像平滑。图像平滑和边缘检测是图像处理中的常见任务，它们可以帮助我们改善图像质量、提取图像特征等。在本文中，我将介绍如何使用 MATLAB 实现图像平滑和边缘检测，并展示相应的源代码。边缘检测是图像处理中的另一个重要任务，它用于检测图像中的边缘或轮廓。函数显示原始图像和平滑后的图像。
基于Matlab的图像平滑处理
11-15
基于Matlab的图像平滑处理，包含均值滤波处理方法、中值滤波处理方法
用matlab对图像进行平滑处理
蓝天萝卜
04-04 2万+
pic=imread('1.jpg'); data=rgb2gray(pic); [m,n]=size(data); data0=zeros(m,n); mob=[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; for i=2:m-1     for j=2:n-1         part=data(i-1:i+1,j-1:j+1);         part=double(part);
MATLAB图像平滑
weixin_70338299的博客
03-11 2081
matlab图像平滑，添不同加噪声，对噪声图像进行平滑滤波处理。
matlab meshgrid和griddata对图像进行平滑
wxyczhyza的博客
09-11 1674
matlab 绘图平滑
数字图像处理实验-matlab-图像增强-边缘检测-图像操作.docx
03-13
本实验旨在让学生掌握MATLAB在图像处理中的基本应用，包括图像的点操作、直方图均衡化、图像平滑和边缘检测。 **图像增强与点操作** 点操作是指对图像中的每个像素单独进行处理，以改变其灰度值。在MATLAB中，可以...
数字图像处理实验-matlab-图像增强-边缘检测-图像操作.pdf
03-13
总的来说，这些实验旨在让学生掌握MATLAB图像处理工具箱的使用，理解图像增强、平滑和边缘检测的基本原理，并通过实践加深对这些概念的认识。通过这些实验，学生能够有效地处理和分析图像，为后续的图像分析和识别...
基于Matlab的图像分割----边缘检测
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12-15 2万+
在一幅图像中，人们往往只对其中的某些目标感兴趣，而这些目标通常占据一定的区域，并且在某些特性上（如灰度，轮廓，颜色及纹理等）上和周围的图像有差别。这些差别可能很明显也可能很微小，随着计算机图像处理技术的发展，使得人们可以通过计算机来对图像进行某些方面的处理。其中，生活中最常见的就是图像识别技术（面部识别，指纹识别等），而图像识别的基础就是图像分割。所以讲，图像分割是后续高级图像处理学习的基础。
matlab 边缘光滑,如何使用matlab来平滑图片的边缘
weixin_39612726的博客
03-22 1842
这是一个选项(已编辑)：I = im2double(imread('ht4Za.jpg'));% Segment the object:gs = rgb2gray(I);Object=~im2bw(gs, graythresh(gs));% Smoothen the mask:BW = bwmorph(bwconvhull(Object), 'erode', 5);Mask=repmat(BW,[...
MATLAB实现图像平滑处理
corn1949的博客
05-05 2393
MATLAB实现图像平滑处理
MATLAB实现图像的保边平滑滤波——双边滤波器
12-11
该MATLAB程序可以实现对二维图像的双边平滑滤波，效果十分理想
边缘保留平滑：% 该程序在彩色图像中执行边缘保留平滑。 %-matlab开发
06-01
从图像中去除噪声的常用技术是模糊用加权平均值或高斯滤波器环它们。 通过这些过程降噪实现了，但不幸的是，有价值信息丢失，对象边界细节丢失变形。 这个问题的解决方案，特别是对于文档图像，是使用边缘保留平滑技术（自适应平均滤波器）其中每个像素的模糊量是在指定的地方收集本地信息后确定邻里 。 在这种方法中，我们使用简单有效的 EPSF，它以低计算时间执行其任务。 该程序基于以下论文中描述的算法： N. Nikolaou 和 N. Papamarkos “复杂文档​​图像的色彩还原”，国际成像系统和技术杂志，卷。 19 (1) pp. 14-26, 2009。
imagescInterp:使用平滑插值的“像素”边框可视化矩阵/图像-matlab开发
05-29
imagescInterp：使用平滑插值块可视化矩阵。 inputMatrix 的每个元素将由 9 个自动生成的补丁表示，以促进边界处的平滑插值。 p = imagescInterp(inputMatrix) 创建并可视化输入矩阵 inputMatrix 的单个补丁对象 p。 p 将包含人工创建的补丁对象的面和顶点。 （可选）控制边界插值和颜色图的范围。 使用“verbose” == true，生成自动生成顶点的“地图”。
MATLAB 图像平滑实验
Sc_____的博客
04-28 2597
1.按照下面步骤完成空域图像平滑，比较分析 1）相同滤波方法，不同模版的处理效果；2）相同模版，不同滤波方法的处理效果。
MATLAB图像平滑处理
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我的MATLAB学习日记
08-19 818
在上面的示例中，我们首先读取了一张图像。然后，我们创建了一个3x3的平均滤波器，也可以使用其他类型的滤波器，例如高斯滤波器。接下来，我们使用imfilter函数对图像进行平滑处理。最后，我们使用subplot函数将原始图像和处理后的图像显示在一个图像窗口中。可以使用MATLAB的imfilter函数来进行图像平滑处理。
matlab中二值图像边缘的平滑滤波,MATLAB--数字图像处理 图像噪声与滤波处理
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一、实验名称图像的噪声与滤波处理二、实验目的1.熟悉MATLAB软件的使用。2.掌握图像的噪声与滤波处理。三、实验内容1.对一张图片添加不同强度的高斯噪声、椒盐噪声2.对图像进行不同模板的均值滤波、高斯加权滤波、中值滤波，对比结果并分析不同滤波方式的优劣四、实验仪器与设备Win10 64位电脑MATLAB2017a五、实验原理高斯噪声所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类...
基于MATLAB GUI的图像平滑滤波和降噪（灰度和彩色图像）
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09-16 250
通过创建GUI窗口、图像选择按钮和滑动条，我们可以方便地选择图像和调整滤波器的参数。代码中使用了高斯平滑滤波器和中值滤波器来进行图像处理，最终显示出平滑滤波和降噪后的图像。在图像选择和滑动条调整后，代码将应用高斯平滑滤波器和中值滤波器，最终显示出平滑滤波和降噪后的图像。我们将分别讨论灰度图像和彩色图像的处理方法，并提供相应的源代码。唯一的区别是选择的图像是彩色图像，并且在应用平滑滤波和降噪时，同样对每个颜色通道分别进行处理。基于MATLAB GUI的图像平滑滤波和降噪（灰度和彩色图像）
【Matlab 图像处理】图像平滑系统GUI
weixin_52762273的博客
06-29 5827
因此产生了很多关于图像平滑处理的算法。平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息，保留低频信息。因此我们可以对图像实施低通滤波。低通滤波可以去除图像中的噪声，对图像进行平滑。对于不同的噪声，不同的图像，以及对于图像不同的处理要求，我们有很多方法去实现图像平滑。在本系统中，集成了大部分常用的平滑算法，如高斯滤波，均值滤波，双边滤波，中值滤波，理性低通滤波，高斯低通滤波，以及巴特沃斯低通滤波等。关于频域低通滤波的平滑滤波还有指数低通滤波，梯形低通滤波。除此之外还有很多图像平滑算法，如基于偏微分方程的平滑滤波。
（数字图像处理MATLAB+Python）第六章图像平滑-第一节：图像平滑概述和空间域平滑滤波
快乐江湖的博客
04-23 4905
图像平滑（Image Smoothing）噪声不规则性空域法频域法。
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