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1、电子科技大学实验报告学生姓名：学号：指导教师：彭真明日期：2014年5月20日一、实验名称：图像分割及目标检测二、实验目的：1、了解图像边缘检测及图像区域分割的目的、意义和手段。2、熟悉各种经典的边缘检测算子、图像分割方法及其基本原理。3、熟悉各种图像特征表示与描述的方法及基本原理。4、熟练掌握利用matlab工具实现各种边缘检测的代码实现。5、熟练掌握利用matlab工具实现基本阈值分割的代码实现。6、通过编程和仿真实验，进一步理解图像边缘检测、图像分割及其在目标检测、目标识别及跟踪测量应用中的重要性。三、实验原理及步骤：1、利用Soble算子进行图像的边缘检测（1）原理与
2、步骤数字图像的边缘一般利用一阶/二阶差分算子进行检测。常用的差分算子包括：Roberts算子（交叉对角算子），Prewitt算子（一阶），Sobel算子（一阶），Laplacian算子（二阶），LoG算子（二阶）及Canny边缘检测算法等。其中，Soble算子为常见的一类梯度算子（一阶梯度算子）。其x,y方向的梯度算子分别为：一幅数字图像I（如图1）与Sx和Sy分别做卷积运算后（可采用多种方式，如conv2，filter2及imfilter），可以求得x,y两个方向的梯度图像Dx,Dy，然后，可以计算得到原图像的梯度幅度，即或：（2）进一步执行梯度图像D的二值化处理（建议采用
3、Otsu阈值，也可考虑其他阈值分割），检测图像的二值化边缘。（3）对于与步骤同样的输入图像I，利用matlab工具的edge(I,’soble’)函数进行处理。试比较处理结果与步骤（2）的得到的结果的差异，并分析存在差异的原因。（4）画出原图像、原图像的Dx,Dy图，幅度图（D）及最后的二值化边缘检测结果图。1、数字图像中目标区域的形心计算（1）按如下公式计算原图像（图2）的质心。（2）对图2中的黑色形状目标进行阈值分割，得到二值化的图像；图2原始图像（240*240）（3）计算目标形状的面积（以像素表示）；（4）计算图中黑色形状目标的形心位置，并在原图上进行位置标记（可用红
4、色小圆圈）。其中，M，N为图像尺寸。x,y为像素图像平面上的坐标。（5）画出原图像、原图上叠加质心标记图；分割后的二值化图及分割图上叠加形心标记图。四、程序框图五、程序源代码：1、利用Soble算子进行图像的边缘检测clc;clf;clearall;I=imread('C:UsersCancer_5kaiDesktoplena.jpg');I=double(I);Sx=[-101-202-101];Sy=[-1-2-1000121];Dx=conv2(I,double(Sx),'same');Dy=conv2(I,double(Sy),'same');[m,n]=si
5、ze(I);D=sqrt(Dx.^2+Dy.^2);T=graythresh(D);T=T*255;fori=1:mforj=1:nifD(i,j)>TD1(i,j)=1;elseD1(i,j)=0;endendendBW2=edge(I,'sobel');subplot(231),imshow(I,[]);title('原图像')subplot(232),imshow(Dx,[]);title('Dx图')subplot(233),imshow(Dy,[]);title('Dy图')subplot(234),imshow(D,[]);title('幅度图')subplot(
6、235),imshow(D1,[]);title('二值化边缘检测结果图')subplot(236),imshow(BW2,[]);title('sobel边缘检测结果图')1、数字图像中目标区域的形心计算clc,clf,clearall;A=imread('C:UsersCancer_5kaiDesktoparrow.jpg');subplot(221),imshow(A);title('原图像');A=double(A);[m,n]=size(A);forj=1:nfori=1:mXc(i,j)=i*A(i,j);Yc(i,j)=j*A(i,j);endendXc
7、=sum(sum(Xc))/sum(sum(A));Yc=sum(sum(Yc))/sum(sum(A));subplot(222),imshow(A,[]);holdon;plot(Yc,Xc,'or');title('原图上叠加质心标记图');T=graythresh(A)*255;S=0fori=1:mforj=1:nifA(i,j)>TA1(i,j)=1;elseA1(i,j)=0;S=S+1;endendendSsubplot(223),imshow(A1,[]);title('分割后的二值化
