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1、医学图像处理实验三1、计算图像的梯度，梯度值和梯度角。I=imread('C:UsersAdministratorDesktopcat.jpg');B=rgb2gray(I);C=double(B);e=1e-6;%10^-6[dx,dy]=gradient(C);%计算梯度G=sqrt(dx.*dx+dy.*dy);%梯度幅值figure,imshow(uint8(G)),title('梯度图像');pha=atan(dy./(dx+e))figure,imshow(pha,[])图1图2梯度角图1、计算图像边缘检测，用
2、滤波器方式实现各种算子。（1）Roberts算子clear;I=imread('C:UsersadminDesktopmao.jpg');B=rgb2gray(I);[m,n]=size(B);nB=B;robertsnum=0;%经roberts算子计算得到的每一个像素的值robertsthreshold=0.6;%设定阈值forj=1:m-1;%进行边界提取fork=1:n-1robertsnum=abs(B(j,k)-B(j+1,k+1))+abs(B(j+1,k)-B(j,k+1));if(robertsnum>r
3、obertsthreshold)nB(j,k)=255;elsenB(j,k)=0;endendendsubplot(1,2,1);imshow(B);title('原图');subplot(1,2,2);imshow(nB,[]);title('Robert算子处理后的图像');图3（2）Sobel算子clear;I=imread('C:UsersadminDesktopmao.jpg');B=rgb2gray(I);[m,n]=size(B);f=double(B);u=double(B);usobel=B;fori=
4、2:m-1%sobel边缘检测forj=2:n-1;gx=(u(i+1,j-1)+2*u(i+1,j)+f(i+1,j+1)-(u(i-1,j-1)+2*u(i-1,j)+f(i-1,j+1)));gy=(u(i-1,j+1)+2*u(i,j+1)+f(i+1,j+1)-(u(i-1,j-1)+2*u(i,j-1)+f(i+1,j-1)));usobel(i,j)=sqrt(gx^2+gy^2);endendsubplot(1,2,1);imshow(B);title('原图');subplot(1,2,2);imshow(im2
5、uint8(usobel));title('Sobel边缘检测后的图像');图4（3）Prewitt算子clear;I=imread('C:UsersadminDesktopmao.jpg');B=rgb2gray(I);[m,n]=size(B);nB=B;prewittnum=0;%经prewitt算子计算得到的每一个像素的值prewittthreshold=0.6;%设定阈值forj=2:m-1;%进行边界提取fork=2:n-1prewittnum=abs(B(j-1,k+1)-B(j+1,k+1))+B(j-1,
6、k)-B(j+1,k)+B(j-1,k-1)-B(j+1,k-1)+abs(B(j-1,k+1)+B(j,k+1)+B(j+1,k+1)-B(j-1,k-1)-B(j,k-1)-B(j+1,k-1));if(prewittnum>prewittthreshold)nB(j,k)=255;elsenB(j,k)=0;endendendsubplot(1,2,1);imshow(B);title('原图');subplot(1,2,2);imshow(nB,[]);title('Prewitt算子处理后的图像');图5（4）Lapla
7、ce边缘检测functionflapEdge=LaplaceEdge(pic,Moldtype,thresh)[m,n]=size(pic);flapEdge=zeros(m,n);%四邻域拉普拉斯边缘检测算子if4==Moldtypefori=2:m-1forj=2:n-1temp=-4*pic(i,j)+pic(i-1,j)+pic(i+1,j)+pic(i,j-1)+pic(i,j+1);iftemp>threshflapEdge(i,j)=255;elseflapEdge(i,j)=0;endendendend%八邻域拉普
8、拉斯边缘检测算子if8==Moldtypefori=2:m-1forj=2:n-1temp=-8*pic(i,j)+pic(i-1,j)+pic(i+1,j)+pic(i,j-1)+pic(i,j+1)+pic(i-1,j-1)+pic(i+1,j
