Matlab多种图像边缘检测方法

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1、用Prewitt算子检测图像的边缘

I = imread('bacteria.BMP');

BW1 = edge(I,'prewitt',0.04);             % 0.04为梯度阈值

figure(1);

imshow(I);

figure(2);

imshow(BW1);

2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘

I = imread('bacteria.BMP');

BW1 = edge(I,'log',0.003); % σ=2

imshow(BW1);title('σ=2')

BW1 = edge(I,'log',0.003,3); % σ=3

figure, imshow(BW1);title('σ=3')

3、用Canny算子检测图像的边缘

I = imread('bacteria.BMP');

imshow(I);

BW1 = edge(I,'canny',0.2);

figure,imshow(BW1);

4、图像的阈值分割

I=imread('blood1.tif');

imhist(I);          % 观察灰度直方图， 灰度140处有谷，确定阈值T=140

I1=im2bw(I,140/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内

figure,imshow(I1);

5、用水线阈值法分割图像

afm = imread('afmsurf.tif');figure, imshow(afm);

se = strel('disk', 15);

Itop = imtophat(afm, se); % 高帽变换

Ibot = imbothat(afm, se); % 低帽变换

figure, imshow(Itop, []);   % 高帽变换，体现原始图像的灰度峰值

figure, imshow(Ibot, []);   % 低帽变换，体现原始图像的灰度谷值

Ienhance = imsubtract(imadd(Itop, afm), Ibot);% 高帽图像与低帽图像相减，增强图像

figure, imshow(Ienhance);

Iec = imcomplement(Ienhance); % 进一步增强图像

Iemin = imextendedmin(Iec, 20); figure,imshow(Iemin) % 搜索Iec中的谷值

Iimpose = imimposemin(Iec, Iemin);

wat = watershed(Iimpose); % 分水岭分割

rgb = label2rgb(wat); figure, imshow(rgb); % 用不同的颜色表示分割出的不同区域

6、对矩阵进行四叉树分解

I = [ 1     1     1     1     2     3     6     6

1     1     2     1     4     5     6     8

1     1     1     1    10    15     7     7

1     1     1     1    20    25     7     7

20    22    20    22     1     2     3     4

20    22    22    20     5     6     7     8

20    22    20    20     9    10    11    12

22    22    20    20    13    14    15    16];

S = qtdecomp(I,5);

full(S)

7、将图像分为文字和非文字的两个类别

I=imread('4-11.jpg');

I1=I(:,:,1);

I2=I(:,:,2);

I3=I(:,:,3);

[y,x,z]=size(I);

d1=zeros(y,x);

d2=d1;

myI=double(I);

I0=zeros(y,x);

for i=1:x

for j=1:y

%欧式聚类

d1(j,i)=sqrt((myI(j,i,1)-180)^2+(myI(j,i,2)-180)^2+(myI(j,i,3)-180)^2);

d2(j,i)=sqrt((myI(j,i,1)-200)^2+(myI(j,i,2)-200)^2+(myI(j,i,3)-200)^2);

if (d1(j,i)>=d2(j,i))

I0(j,i)=1;

end

end

end

figure(1);

imshow(I);

% 显示RGB空间的灰度直方图，确定两个聚类中心(180,180,180)和(200,200,200)

figure(2);

subplot(1,3,1);

imhist(I1);

subplot(1,3,2);

imhist(I2);

subplot(1,3,3);

imhist(I3);

figure(4);

imshow(I0);

8、形态学梯度检测二值图像的边缘

I=imread('wrod213.bmp');

imshow(I);

I=~I;        % 腐蚀运算对灰度值为1的进行

figure, imshow(I);

SE=strel('square',3); % 定义3×3腐蚀结构元素

J=imerode(~I,SE);

BW=(~I)-J;        % 检测边缘

figure,imshow(BW);

9、形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象

I=imread('circbw.tif');

imshow(I);

SE=strel('rectangle',[40 30]); % 结构定义

J=imopen(I,SE);            % 开启运算

figure,imshow(J);

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