生物电子与影像技术课程报告.doc

生物电子与影像技术课程报告姓 名： 朱兵 学 号： 070210332 班 级： 0702103 同组人员： 李荣兴 、苗璐 2010年10月一、问题和目的 对多个边缘检测算子选择不同的模板尺寸、不同的图像噪声等条件下边缘检测结果进行比较，从而得到最优算子。二、总体方案设计1、对图像rice进行处理，在图像中分别加入椒盐噪声、仅含椒和仅含盐的噪声，以及Gaussian噪声。噪声可以直接用自编函数imnoise2来产生，分布可以使用直方图进行观察。g=imnoise2 (type, M, N, a, b )Type uniform, gaussian, salt & pepper, rayleigh, exponential, erlangM, N 数组大小a, b 对应type的参数g 返回的噪声数组2、 对原图像以及上述加入噪声的图像分别应用微分算子法（sobel算子、roberts算子、prewitt算子），log算子法，canny算子法进行边缘检测。边缘检测的原理：两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘是灰度值不连续的表现。由于边缘是图像上灰度变化最剧烈的地方，传统的边缘检测就是利用了这个特点，对图像各个像素点进行微分或求二阶微分来确定边缘像素点。但是，由于噪声和图像模糊的原因，检测到的边界可能会有间断的情况发生。所以边缘检测包含两个内容：（1） 用边缘算子提取边缘点集；（2） 在边缘点集中去除某些边缘点，填充一些边缘点，再将得到的边缘点集连接为线。3、比较不同的方法、不同的参数、不同的图像、不同的噪声等条件下的图像处理结果。3、 具体实验与过程1、对图像rice.tif进行噪声处理（1）椒盐噪声处理直接用自编函数g=imnoise2 (type, M, N, a, b )来产生椒盐噪声。噪声强度设置：椒盐噪声 10%-Peppers 10%-Salt 椒噪声 20%-Peppers 盐噪声 20%-Salt （2）Gaussian噪声处理 直接用自编函数g=imnoise2 (type, M, N, a, b )来产生Gaussian噪声。噪声参数设置：257x257像素，均值为0，方差为0.12、 微分算子法进行边缘检测 一阶导数是最简单的微分算子。在(x,y)处，梯度grad(f(x,y)的幅度为：进一步简化运算，可取：其中： 为了运算方便，在实际中采用小型模板利用卷积来做近似运算，对x方向和y方向分别使用一个模板。（1） sobel算子法 sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘。模板如下： （2） roberts算子法 roberts算子一种是利用局部差分算子寻找边缘的算子。模板如下： （3） prewitt算子法 原理与roberts算子相同。模板如下： 4、 Log算子法进行边缘检测Log算子是一种二阶微分算子，将在边缘处产生一个陡峭的零交叉，它是一个线性的、位移不变的算子。 在（x，y）处定义如下：为了运算方便，log算子也是借助模板来实现的。常用模板如下： 5、 Canny算子法进行边缘检测 Canny算子是一种寻找图像梯度的局部极大值，梯度用高斯函数的一阶微分来计算。Canny采用双阈值法，分别检测强边缘和弱边缘；当且仅当弱边缘与强边缘连接时，弱边缘才被输出。6、 实验结果图像原图像的各种算子的边缘检测结果：椒盐噪声图像的各种算子的边缘检测结果： 椒噪声图像的各种算子的边缘检测结果： 盐噪声图像的各种算子的边缘检测结果：Gaussian噪声图像的各种算子的边缘检测结果： 4、 结论 通过实验图像比较及分析可得，各种边缘检测算子在不同的模板尺寸、不同的图像噪声等条件下边缘检测效果不同。现总结如下： Roberts算子由于对噪声比较敏感，因此，对具有陡峭的低噪声的图像效果较好。但是提取的边缘比较粗，边缘定位不是很准确。Sobel算子和Prewitt算子对灰度渐变低噪声的图象有较好的检测效果,但是对于混合多复杂噪声的图象,处理效果就不是很理想了。Sobel算子对边缘定位比较准确。Log算子经常出现双像素边界，并且该检测方法对噪声比较敏感，故很少用log算子检测边缘。Canny算法是最有效的边缘检测方法。此方法不容易受噪声的干扰，能够检测到真正的弱边缘。五、总结与体会通过以上实验，以及结果分析比较可知，不同的系统，应针对不同的环境条件和要求，选择合适的算子来对图象进行边缘检测。利用微分算子对图像进行检测所得的边界常常会发生断裂现象，在这种情况下，需要用直线提取的方法把边界连接起来，在此不做过多研究。以上验证结果及分析是基于阶跃变化假设进行的。但真实的灰度变化不一定都是阶跃的，有可能发生在很宽的灰度范围上，且存在灰度的起落。如何解决此类问题有待于进一步研究。本人在本次试验中主要承担报告的编写。参考文献1 张晋格主编. 控制系统CAD基于MATLAB语言. 北京：机械工业出版社，20042 赖志国等编著. Matlab图像处理与应用. 北京：国防工业出版社，20073 王家文，李仰军编著. MATLAB 7.0图形图像处理. 北京：国防工业出版社，2006 附录实验程序如下：close allclear allf=imread(rice.tif);% 产生椒盐噪声图像的方法：%产生椒盐噪声M, N=size(f);R=imnoise2(salt & pepper,M, N, 0.1, 0.1); % 噪声强度 10%-Peppers 10%-Saltc = find(R=0);g2 = f;g2(c)=0;c = find(R=1);g2(c)=255;%产生椒噪声R=imnoise2(salt & pepper,M, N, 0.2, 0); %噪声强度20%-Peppersc = find(R=0);gp = f;gp(c)=0;%产生盐噪声R=imnoise2(salt & pepper,M, N, 0,0.2); %噪声强度20%-Saltc = find(R=1);gs = f;gs(c)=255;% 产生Gaussian噪声图像的方法： imnoise=imnoise2(gaussian,size(f,1), size(f,2),0,0.1); % 噪声参数设置im2=double(f)+255.0*imnoise; % 加性噪声影响%sobel算子BW11=edge(f,sobel);BW12=edge(g2,sobel);BW13=edge(gp,sobel);BW14=edge(gs,sobel);BW15=edge(im2,sobel);%roberts算子BW21=edge(f,roberts);BW22=edge(g2,roberts);BW23=edge(gp,roberts);BW24=edge(gs,roberts);BW25=edge(im2,roberts);%prewitt算子BW31=edge(f,prewitt);BW32=edge(g2,prewitt);BW33=edge(gp,prewitt);BW34=edge(gs,prewitt);BW35=edge(im2,prewitt);%拉普拉斯-高斯算子法BW41=edge(f,log);BW42=edge(g2,log);BW43=edge(gp,log);BW44=edge(gs,log);BW45=edge(im2,log);%canny算子法BW51=edge(f,canny);BW52=edge(g2,canny);BW53=edge(gp,canny);BW54=edge(gs,canny);BW55=edge(im2,canny);%原图像的各种算子边缘检测figure(1) subplot(231); imshow(f); title(source);subplot(232); imshow(BW11); title(source的sobel算子检测);subplot(233); imshow(BW21); title(source的roberts算子检测);subplot(234); imshow(BW31); title(source的prewitt算子检测);subplot(235);imshow(BW41);title(source的log算子检测);subplot(236);imshow(BW51);title(source的canny算子检测);%加入椒盐噪声的图像的各种算子边缘检测figure(2) subplot(231); imshow(g2); title(salt & pepper);subplot(232); imshow(BW12); title(salt & pepper的sobel算子检测);subplot(233); imshow(BW22); title(salt & pepper的roberts算子检测);subplot(234); imshow(BW32); title(salt & pepper的prewitt算子检测);subplot(235);imshow(BW42);title(salt & pepper的log算子检测);subplot(236);imshow(BW52);title(salt & pepper的canny算子检测);%仅加入椒噪声的图像的各种算子边缘检测figure(3)subplot(231); imshow(gp); title(pepper);subplot(232); imshow(BW13); title(pepper的sobel算子检测);subplot(233); imshow(BW23); title(pepper的roberts算子检测);subplot(234); imshow(BW33); title(pepper的prewitt算子检测);subplot(235);imshow(BW43);title(pepper的log算子检测);subplot(236);imshow(BW53);title(pepper的canny算子检测);%仅加入盐噪声的图像的各种算子边缘检测figure(4)subplot(231); imshow(gs); title(salt);subplot(232); imshow(BW14); title(salt的sobel算子检测);subplot(233); imshow(BW24); title(salt的roberts算子检测);subplot(234); imshow(BW34); title(salt的prewitt算子检测);subplot(235);imshow(BW44);title(salt的log算子检测);subplot(236);imshow(BW54);title(salt的canny算子检测);%加入Gaussian噪声的图像的各种算子边缘检测figure(5)subplot(231); imshow(im2,); title(Gaussian);subplot(232); imshow(BW15); t