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1、信号课设—基于Matlab的灰度图像边缘化处理研究学院：英才实验学院班级：英才（三）班姓名：何萌学号：2013060107014指导老师：陈慧、朱学勇目录引言11.原理简介22.高通滤波器提取边缘42.1原理简介42.2具体代码实现53.Sobel边缘锐化93.1锐化目的93.2Sobel算子原理介绍93.3具体代码实现104.基于Matlab的实验结果与分析114.1Matlab简介114.2结果与分析124.3总结与改进14参考文献1515引言图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号
2、的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是在图像处理时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要对一幅图像检测处理它的边缘，边缘检测在许多方面都有着非常重要的使用价值。本文：（1）对图像边缘检测作了一个概要的说明（2）介绍了高通滤波器提取边缘和Sobel算子锐化的实现原理。（3）对上述的算法用Matlab为工具进行仿真，并对其仿真结果进行分析，分析各种算法的特点。1.原理简介图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较剧烈的地方，即通常所说的信号发生奇异变化的地方，也是频率较高的地方。奇异信号沿边缘走向的灰
3、度变化剧烈，通常将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型如图1所示。阶跃边缘中两边的灰度值有明显的变化；而屋顶状边缘位于灰度增加与减少的交界处。在数学上可利用一阶、二阶导数。15灰度的导数来刻画边缘点的变化，对阶跃边缘、屋顶状边缘分别求其图1阶跃边缘和屋顶状边缘处一阶和二阶导数变化规律(其中第一排为理想信号，第二排对应实际信号)对一个边缘来说，有可能同时具有阶跃和线条边缘特性。例如在一个表面上，由一个平面变化到法线方向不同的另一个平面就会产生阶跃边缘；如果这一表面具有镜面反射特性且两平面形成的棱角比较圆滑，则当棱角圆滑表面的法线经过镜面反射角时，由于镜面反射分量，在棱角圆滑
4、表面上会产生明亮光条，这样的边缘看起来像在阶跃边缘上叠加了一个线条边缘．由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应，所以它是很重要的图像特征。比如，一个物体的轮廓通常产生阶跃边缘，因为物体的图像强度不同于背景的图像强度。152.高通滤波器提取边缘2.1原理简介二维理想高通滤波器的传递函数为：D0是从频率矩形中点测得的截止频率长度，它将以D0为半径的圆周内的所有频率置零，而毫不衰减地通过圆周外的任何频率。但其物理上是不可实现的。正如上文提到的物体的边缘灰度变化剧烈，频谱密度较高，利用高通滤波课粗略达到提取边缘的效果。2.2具体代码实现（与实际m文件在变量名称及图像显示代码上
5、可能存在差异但总体算法不变）%高通滤波I0=imread('one.bmp');i=fftshift(fft2(I0));subplot(3,3,2),imshow(log(1+abs(i)),[]);title('fftshift');[M,N]=size(i);%分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);%截止频率为15d0=15;forx=1:M15fory=1:Nd=sqrt((x-n1)^2+(y-n2)^2);ifd<=d0h(x,y)=0;elseh(x,y)=1;endi(x,y)=h(x,y)*i(x,
6、y);endendi=ifftshift(i);i=uint8(real(ifft2(i)));subplot(3,3,3),imshow(i);title('IHPF滤波d0=15');%截止频率为60i=fftshift(fft2(I0));d0=60;forx=1:Mfory=1:Nd=sqrt((x-n1)^2+(y-n2)^2);ifd<=d0h(x,y)=0;else15h(x,y)=1;endi(x,y)=h(x,y)*i(x,y);endendi=ifftshift(i);i=uint8(real(ifft2(i)));subplot(3,3,4),i
7、mshow(i);title('IHPF滤波d0=60');%截止频率为25i=fftshift(fft2(I0));d0=25;forx=1:Mfory=1:Nd=sqrt((x-n1)^2+(y-n2)^2);ifd<=d0h(x,y)=0;elseh(x,y)=1;endi(x,y)=h(x,y)*i(x,y);endend15i=ifftshift(i);i=uint8(real(ifft2(i)));subplot(3,3,5),imshow(i);title('IHPF滤波d0=25');%截止频率为40i=fftshift(fft2(I
