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1、一、实验目的1.1学习如何根据观察使用一个启发式方法选择一个阈值。1.2探究函数graythresh以进行自动阈值选取。1.3学习如何实现自适应阈值化。二、实验内容2.1使用prewitt算子进行边缘检测2.1.1对lena.tif进行分别使用imfilter函数和edge函数进行三种算子的边缘检测Imfilter函数实现代码：clc,clearall,closeallroberts1=[1,0;0,-1];roberts2=[0,1;-1,0];prewitt1=[-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1]
2、;prewitt2=[1,1,1;0,0,0;-1,-1,-1];sobel1=[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1];sobel2=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];g=imread('C:DocumentsandSettingsAdministrator桌面imagesLena.tif');f=double(g);f1=imfilter(f,roberts1);f2=imfilter(f,roberts2);roberts_f=max(abs(f1),abs(f2));f1=i
3、mfilter(f,prewitt1);f2=imfilter(f,prewitt2);prewitt_f=max(abs(f1),abs(f2));f1=imfilter(f,sobel1);f2=imfilter(f,sobel2);sobel_f=max(abs(f1),abs(f2));figure,subplot(2,2,1),imshow(g),title('原图像');subplot(2,2,2),imshow(roberts_f,[]),title('Roberts边缘检测图像');subpl
4、ot(2,2,3),imshow(prewitt_f,[]),title('Prewitt边缘检测图像');subplot(2,2,4),imshow(sobel_f,[]),title('Sobel边缘检测图像’);Imfilter函数操作结果显示如下：Edge函数代码如下：clc,clearall,closeall;f=imread('C:DocumentsandSettingsAdministrator桌面imageslena.tif');sobel_f=edge(f,'sobel');rob
5、erts_f=edge(f,'roberts');prewitt_f=edge(f,'prewitt');figure,subplot(2,2,1),imshow(f),title('原图像');subplot(2,2,2),imshow(roberts_f),title('Roberts边缘图像');subplot(2,2,3),imshow(prewitt_f),title('Prewitt边缘图像');subplot(2,2,4),imshow(sobel_f),title('Sobel边缘图像');E
6、dge函数实现结果如下：思考：[I_prw1,t1]=edge(I,’prewitt’);中t1表示什么？答：t1表示阈值，可如下使用：[I_prw1,t1]=edge(I,’prewitt’);t1=[‘prewitt边缘检测，阈值=’num2str(t1)];imshow(I_prw1);title(t1);2.1.2加高斯噪声并提取边缘代码如下：prewitt1=[-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1];prewitt2=[1,1,1;0,0,0;-1,-1,-1];f=imread('C:Doc
7、umentsandSettingsAdministrator桌面imageslena.tif');noisy=imnoise(f,'gaussian',0.07);noise=double(noisy);g=double(f);f1=imfilter(g,prewitt1);f2=imfilter(g,prewitt2);prewitt_g=max(abs(f1),abs(f2));f1=imfilter(noise,prewitt1);f2=imfilter(noise,prewitt2);prew
8、itt_f=max(abs(f1),abs(f2));figure,subplot(2,2,1),imshow(f),title('原图像');subplot(2,2,2),imshow(noisy),title('含高斯噪声图像');subplot(2,2,3),imshow(prewitt_g,[]),title('原图边缘检测图像');subplot(2,2,4),imshow(prewitt
