数字图像处理-边缘检测算子与锐化算子(含MATLAB代码).docx

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1、数字图像处理实验五15生医一、实验内容对某一灰度图像，进行如下处理：（1）分别用Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子进行边缘检测；（2）将Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子修改为锐化算子，对原图像进行锐化，同屏显示原图像、边缘检测结果和锐化后图像，说明三者之间的关系。一灰度图像的二值化。二、运行环境MATLABR2014a三、运行结果及分析运行结果如图所示：可以观察出原图像、边缘检测结果和锐化后图像三者之间的关系为：原图像+边缘检测结果=锐化后图像四、心得体会

2、通过MATLAB编程更加熟悉了课本上关于锐化与边缘检测的相关知识点，对二者的关系也有了具体的认识。同时，对MATLAB图像导入函数、图像边缘检测函数、锐化窗口矩阵卷积函数的调用及实现机理也有所掌握，比如后边附的程序中会提到的“%”标注的思考。五、具体程序size=512;Img_rgb=imread('E:lena.jpg');%读取图像Img_gray=rgb2gray(Img_rgb);%进行RGB到灰度图像的转换（虽然原来在网上下载的lena就是黑白图像，但是这一步必须要有！否则处理结果不

3、正确）figure(1);subplot(2,3,1);imshow(Img_gray);title('原图像');Img_edge=zeros(size);a={'roberts','prewitt','sobel'};fori=1:3Img_edge=edge(Img_gray,a{i});figure(1);subplot(2,3,i+1);imshow(Img_edge);axisimage;title(a(i));endA=imread('E:lena.jpg');B=rgb2gray

4、(A);B=double(B);Window=[-1 -1 -1;-1 9 -1;-1 -1 -1];%八邻域拉普拉斯锐化算子（α取1）C=conv2(B,Window,'same');Img_sharp=uint8(C);subplot(2,3,5);imshow(Img_sharp);title('sharp');