图像边缘检测几种方法（算子）的总结（MATLAB）

2023-12-26 02:37| 来源: 网络整理| 查看: 265

图像分割技术

图像分割技术，顾名思义，就是将一幅数字图像分割成不同的区域，主要包括：图像边缘分割技术，阈值分割技术和区域分割技术。这里先简单介绍一下边缘分割技术。

边缘分割技术的介绍

边缘检测是检测图像特性发生变化的位置，比如图像在边界处会有明显的不同，边缘分割技术就是检测出不同区域的边界来进行分割，常见的边缘检测方法包括有微分算子，Canny算子和LOG算子等，其中微分算子常用的有Sobel算子，Roberts算子和Prewitt算子，下面对几种算子的用法和调用格式进行详细的介绍（理论基础略过，可自行百度）。

几种算子及调用格式的介绍

算子：将图像点（x,y)某个邻域中每个像素值都与模板中对应的系数相乘，然后将结果进行累加，得到该点的新像素值。如果邻域的大小为m×n,则共有m×n个系数，这些系数组成的矩阵，就称为模板或算子。通常采用的算子为3×3 在这里插入图片描述

注：边缘检测采用的函数为edge()，只需变换算子即可，且得到的BW图像均为二值图像，即只有黑白两种颜色值

（1）微分算子 ——Roberts算子：由以下两个模板组成在这里插入图片描述 matlab中调用格式为： ①BW=edge(I,‘roberts’); ②BW=edge(I,‘roberts’,thresh); thresh为分割阈值，函数会忽略小于thresh的像素值 ③[BW,thresh]=edge(I,‘roberts’,…);

——Prewitt算子：由以下两个模板组成，分别代表图像的水平梯度和垂直梯度在这里插入图片描述 matlab中调用格式为： ①BW=edge(I,‘prewitt’); ②BW=edge(I,‘prewitt’,thresh); ③BW=edge(I,‘prewitt’,thresh,direction); direction是对方向进行设置，可以取值为水平horizontal,垂直vertical和both,默认为both ④[BW,thresh]=edge(I,‘prewitt’,…);

——Sobel算子：由以下两个模板组成在这里插入图片描述 matlab中调用格式为： ①BW=edge(I,‘sobel’); ②BW=edge(I,‘sobel’,thresh); ③BW=edge(I,‘sobel’,thresh,direction); ④[BW,thresh]=edge(I,‘sobel’,…);

注：可以看出调用格式基本类似，只需要换掉所需要的算子即可

（2）Canny算子优点：低误码率，高定位精度，抑制虚假边缘等 matlab中调用格式为： ①BW=edge(I,‘canny’); ②BW=edge(I,‘canny’,thresh); ③BW=edge(I,‘canny’,thresh,sigma);sigma为高斯滤波器的标准差，默认值为1 ④[BW,thresh]=edge(I,‘canny’,…);

（3）LOG算子优点：边界定位精度高，抗干扰能力强，连续性好 matlab中调用格式为： ①BW=edge(I,‘log’); ②BW=edge(I,‘log’,thresh); ③BW=edge(I,‘log’,thresh,sigma);sigma为LOG滤波器的标准差，默认值为2 ④[BW,thresh]=edge(I,‘log’,…);

应用实例

（1）微分算子：这里用prewitt算子举例，其他算子应用方法一样

close all;clear all;clc; I=imread('cameraman.tif'); I=im2double(I); [J1,thresh]=edge(I,'prewitt',[],'both'); [J2,thresh]=edge(I,'prewitt',[],'horizontal'); [J3,thresh]=edge(I,'prewitt',[],'vertical'); figure('NumberTitle','off','Name','prewitt算子进行边缘检测'); subplot(221);imshow(I);title('原始图像'); subplot(222);imshow(J1);title('采用prewitt算子进行边缘检测，方向为水平和垂直'); subplot(223);imshow(J2);title('采用prewitt算子进行边缘检测，方向为水平'); subplot(224);imshow(J3);title('采用prewitt算子进行边缘检测，方向为垂直');

在这里插入图片描述（2）Canny算子和LOG算子：对添加了噪声的图像进行边缘检测

clear all; close all; I=imread('cameraman.tif'); I=im2double(I); J=imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.001); [BW1,thresh]=edge(J, 'canny'); [BW2,thresh]=edge(J, 'log', [], 2.3); figure; subplot(131); imshow(J);title('原图'); subplot(132); imshow(BW1);title('采用Canny算子边缘检测'); subplot(133); imshow(BW2);title('采用LOG算子边缘检测');

在这里插入图片描述

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