實驗名稱：圖像分割及目標檢測

一． 實驗目的

1． 了解圖像邊緣檢測及圖像區域分割的目的、意義和手段。 2． 熟悉各種經典的邊緣檢測算子、圖像分割方法及其基本原理。 3． 熟悉各種圖像特征表示與描述的方法及基本原理。

4． 熟練掌握利用 MATLAB 工具實現各種邊緣檢測的代碼實現。 5． 熟練掌握利用 MATLAB 工具實現基本閾值分割的代碼實現。

6． 通過編程和仿真實驗，進一步理解圖像邊緣檢測、圖像分割及其在目標 檢測、目標識別及跟蹤測量應用中的重要性。

二． 實驗原理

1. 利用Sobel 算子進行圖像的邊緣檢測

邊緣是圖像的最基本特征。所謂邊緣是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合。邊緣廣泛存在于物體與背景之間、物體與物體之間、基元與基元之間。因此，它是圖像分割所依賴的重要特征。

在Matlab 中圖像的邊緣檢測通常用一階/二階差分算子進行檢測,而本次試驗采用的是Sobel 算子：

101121

202,000101121x y S S 輊輊----犏犏犏犏==犏犏犏犏-臌臌

(1)

2. 數字圖像中目標區域測量及計算

設圖像已被分割，目標區域的像素的值為1(黑)，背景區域的像素為0(白)，則目標區域的面積為：

11

00

(,)M N x y A f x y --===

邋

(2)

矩心也叫質心或重心，是物體對某軸的靜力矩作用中心。如果把目標圖像看成是一塊質量密度不均勻的薄板，以圖像上各像素點的灰度作為各點的質量密度。這樣就可以借用矩心的定義式來計算目標圖像的位置。如果針對已二值化的圖像則稱為“形心”！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab二阶差分函数,实验5图像分割的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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