MATLAB中图像边缘增强处理

clear all; close all;
I = imread('rice.png');
I = im2double(I);
h = [0, 1, 0; 1, -4, 1; 0, 1, 0];
J = conv2(I, h, 'same');
K = I - J;
figure;
subplot(121);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(122);
imshow(K);
title('Edge Enhanced Image');

解释：

• clear all; close all;：清空工作空间中的所有变量并关闭所有图形窗口。

• I = imread('rice.png');：读取名为rice.png的图像，并赋值给I。

• I = im2double(I);：将图像I的数据类型转换为双精度浮点数，以便进行后续处理。

• h = [0, 1, 0; 1, -4, 1; 0, 1, 0];：创建一个3x3的滤波器核h，这是一个简单的边缘检测核。

• J = conv2(I, h, 'same');：使用滤波器核h对图像I进行二维卷积运算，并使用'same'选项保持输出图像与输入图像大小相同。

• K = I - J;：计算原始图像I和卷积结果J之间的差值，得到边缘增强的图像K。

• figure;：创建一个新的图形窗口。

• subplot(121); imshow(I);：在第一个子图（1,2,1）中显示原始图像I。

• subplot(122); imshow(K);：在第二个子图（1,2,2）中显示边缘增强的图像K。

拓展：

1. 保存边缘增强的图像：可以将边缘增强的图像K保存为文件。

% 保存边缘增强的图像
imwrite(uint8(K), 'rice_edge_enhanced.png');

1. 尝试不同的边缘检测核：可以尝试使用不同的边缘检测核，如Sobel算子、Prewitt算子等，来观察不同的边缘检测效果。

2. 调整边缘检测核的参数：可以调整边缘检测核的参数，比如改变核的大小或权重，来优化边缘检测的结果。

3. 应用边缘检测后的图像：可以将边缘增强的图像用于后续的图像处理任务，如图像分割、目标检测等。

4. 创建交互式边缘检测器：可以创建一个交互式界面，允许用户选择不同的边缘检测核和参数，并实时查看边缘检测效果。