1、用Prewitt算子檢測圖像的邊緣

I = imread('bacteria.BMP');

BW1 = edge(I,'prewitt',0.04);???????????? % 0.04為梯度閾值

figure(1);

imshow(I);

figure(2);

imshow(BW1);

2、用不同σ值的LoG算子檢測圖像的邊緣

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算子檢測圖像的邊緣

I = imread('bacteria.BMP');

imshow(I);

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

figure,imshow(BW1);

4、圖像的閾值分割

I=imread('blood1.tif');

imhist(I);????????? % 觀察灰度直方圖， 灰度140處有谷，確定閾值T=140

I1=im2bw(I,140/255); % im2bw函數需要將灰度值轉換到[0,1]范圍內

figure,imshow(I1);

5、用水線閾值法分割圖像

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

se = strel('disk', 15);

Itop = imtophat(afm, se); % 高帽變換

Ibot = imbothat(afm, se); % 低帽變換

figure, imshow(Itop, []);?? % 高帽變換，體現原始圖像的灰度峰值

figure, imshow(Ibot, []);?? % 低帽變換，體現原始圖像的灰度谷值

Ienhance = imsubtract(imadd(Itop, afm), Ibot);% 高帽圖像與低帽圖像相減，增強圖像

figure, imshow(Ienhance);

Iec = imcomplement(Ienhance); % 進一步增強圖像

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

Iimpose = imimposemin(Iec, Iemin);

wat = watershed(Iimpose); % 分水嶺分割

rgb = label2rgb(wat); figure, imshow(rgb); % 用不同的顏色表示分割出的不同區域

6、對矩陣進行四叉樹分解

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、將圖像分為文字和非文字的兩個類別

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

%歐式聚類

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);

% 顯示RGB空間的灰度直方圖，確定兩個聚類中心(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、形態學梯度檢測二值圖像的邊緣

I=imread('wrod213.bmp');

imshow(I);

I=~I;??????? % 腐蝕運算對灰度值為1的進行

figure, imshow(I);

SE=strel('square',3); % 定義3×3腐蝕結構元素

J=imerode(~I,SE);

BW=(~I)-J;??????? % 檢測邊緣

figure,imshow(BW);

9、形態學實例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對象

I=imread('circbw.tif');

imshow(I);

SE=strel('rectangle',[40 30]); % 結構定義

J=imopen(I,SE);??????????? % 開啟運算

figure,imshow(J);

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 边缘检测不闭合,Matlab多种图像边缘检测方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。