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1、.《机器视觉与图像处理》课程大作业优质范文.大作业说明1.要求每位同学独立完成课程大作业；2.鼓励组成课程小组，集体讨论研究，课程总结说明小组成员；3.允许借鉴网络、书籍上相关代码资源，但一定要切合题目容；4.根据题目要求，原理解释部分若需要公式，使用公式编辑器编辑；代码部分保证完整、可运行；结果部分黏贴原图；5.作业鼓励将个人调试经验、学习心得等个性化容总结。优质范文.题目1：高斯滤波器与拉普拉斯滤波器1.1给出高斯滤波器与拉普拉斯滤波器数学表达式；（1）给出高斯滤波器数学表达式:（2）给出拉普拉斯滤波器数学表达式:1.2使用Matla
2、b绘制出高斯滤波器与拉普拉斯滤波器图形表达；图形表达：alf=3;n=7;%定义模板大小n1=floor((n+1)/2);%确定中心fori=1:na(i)=exp(-((i-n1).^2)/(2*alf^2));forj=1:nb(i,j)=exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf))/(4*pi*alf);endendsubplot(121),plot(a),title('一维高斯函数')subplot(122),surf(b),title('二维高斯函数')优质范文.1.1分别使用高斯滤波器和拉普拉斯滤波器对
3、下列图片进行卷积运算操作，是否有快速方法进行拉普拉斯滤波器卷积运算？(1)高斯滤波：I=imread('C:Usersdell-5000Pictureslovewallpaper25260-106.jpg');H=rgb2gray(I);Img=double(H);alf=3;n=10;n1=floor((n+1)/2);fori=1:nforj=1:nb(i,j)=exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf))/(4*pi*alf);endend优质范文.Img_n=uint8(conv2(Img,b,'s
4、ame'));K=uint8(imfilter(Img,b));Img_n2=uint8(imfilter(Img,b,'conv'));J=(Img_n2)-Img_n;flag=mean(J(:))subplot(131),imshow(I);title('原图')subplot(132),imshow(Img_n);title('卷积运算图')subplot(133),imshow(K);title('相关运算图')(2)拉普拉斯滤波：h1=fspecial('laplacian');A=imread('C:Usersdell-
5、5000Pictureslovewallpaper25260-106.jpg');K=rgb2gray(A);B=imfilter(K,h1);subplot(131),imshow(A);title('原图')subplot(132),imshow(K);title('灰度图')subplot(133),imshow(B);title('相关运算图')题目2：使用Canny算子边缘检测优质范文.2.1列写出Canny算子检测边缘算法原理； (1)图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。 (2
6、)根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。 (3)类似与Marr（LoG）边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法。（4）Canny边缘检测算法： step1:用高斯滤波器平滑图象； step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向； step3:对梯度幅值进行非极大值抑制； step4:用双阈值算法检测和连接边缘。2.2使用Canny算法对下图进行边缘检测，并对比其他边缘检测算法，如Sobel,Roberts等；1.canny算子：I=imread('dazuoye02.jpg');I=r
7、gb2gray(I);imshow(I);title('原图')BW1=edge(I,'canny');figure,imshow(BW1);title('matlabcanny检测')优质范文.2.Roberts算子：I=imread('dazuoye02.jpg');K=rgb2gray(I);BW1=[1,0;0,-1];BW2=[0,1;-1,0];J1=filter2(BW1,K);J2=filter2(BW2,K);K1=double(J1);K2=double(J2);M=(abs(K1)+abs(K2));figure,i
8、mshow(uint8(M))优质范文.title('matlabRobert检测')3.Sobel算子：I=imread('dazuoye02.jpg');K=rgb2gray(I);BW1
