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1、图形图像处理信息与计算科学系张宝雷9.1论述图9-1图像分割在整个图像处理过程中的作用9.3边缘检测9.3.1边缘检测算子9.3.2边缘检测算子的MATLAB实现1．基于一阶导数的边缘检测常用的边缘检测算子Roberts算子Sobel算子Prewitt算子LOG算子Canny算子由于图像由离散的像素点组成，这些算子将用差分近似偏导数。边缘检测（1）Roberts交叉算子（2）Sobel算子（3）Prewitt算子算子9.3.2边缘检测算子的MATLAB实现1．edge函数edge函数调用格式如下：[g,t]=edge(I,'method',parameters)BW=edge(I,'rober
2、ts')BW=edge(I,'roberts',thresh)[BW,thresh]=edge(I,'roberts',...)（1）使用Roberts算子的edge函数语法格式：BW=edge(I,'sobel')BW=edge(I,'sobel',thresh)BW=edge(I,'sobel',thresh,direction)[BW,thresh]=edge(I,'sobel',...)（2）使用Sobel算子的edge函数语法格式：BW=edge(I,'prewitt')BW=edge(I,'prewitt',thresh)BW=edge(I,'prewitt',thresh,dir
3、ection)[BW,thresh]=edge(I,'prewitt',...)（3）使用Prewitt算子的edge函数语法格式：BW=edge(I,'log')BW=edge(I,'log',thresh)BW=edge(I,'log',thresh,sigma)[BW,threshold]=edge(I,'log',...)（4）使用LOG算子的edge函数语法格式：BW=edge(I,'canny')BW=edge(I,'canny',thresh)BW=edge(I,'canny',thresh,sigma)[BW,threshold]=edge(I,'canny',...)（5）使
4、用Canny算子的edge函数语法格式：不同算子下的边界比较9.6.2四叉树分解的分割法1．四叉树分解原理四叉树分解结构可以用来实现分裂合并算法，在图像分析和图像压缩中应用广泛。四叉树分解将原始图像逐步细分成小块，操作的目的是将具有一致性的像素分到同个小块中。通常这些小块都是方块，只有少数情况分成长方形。四叉树分解的具体过程：将方形的原始图像分成四个相同大小的方块，判断每个方块是否满足一致性标准；如果满足就不再继续分裂，如果不满足就再细化成四个方块，并对细分得到的方块继续应用一致性经验。这个迭代重复的过程直到所有的方块都满足一致性标准才停止。最后，四叉树分解的结果可能包含多种不同尺寸的方块。用
5、于四叉树分解的函数有：qtdecomp函数、qtgetblk函数、qtsetblk函数。其具体作用如表9-4所示。2．四叉树分解的MATLAB实现表9-4四叉树分解函数函数名称用法qtdecomp对原始图像进行四叉树分解qtgetblk获取四叉树分解中的块值qtsetblk设置四叉树分解中的块值下面分别介绍它们的具体使用方法。（1）qtdecomp函数其语法格式为：S=qtdecomp(I)S=qtdecomp(I,threshold)S=qtdecomp(I,threshold,mindim)S=qtdecomp(I,threshold,[mindimmaxdim]S=qtdecomp(I,
6、fun)目标识别欧氏距离X,yarevectorsd=norm(x-y)d=sqrt(sum(abs(x-repmat(y,p,1)).^2,2)X,yarematrixD=sqrt(sum(abs(repmat(permute(x,[132]),[1q1])-repmat(permute(y,[132]),[p11]).^2,3))目标识别（判别分析）MAT2STRConverta2-DmatrixtoastringinMATLABsyntax.STR=MAT2STR(MAT)convertsthe2-DmatrixMATtoaMATLABstringsothatEVAL(STR)produ
7、cestheoriginalmatrix(towithin15digitsofprecision).Non-scalarmatricesareconvertedtoastringcontainingbrackets[].MAT2STRMAT2STRExamplemat2str(magic(3))producesthestring'[816;357;492]'.a=int8(magic(3))mat
