Matlab實現邊緣檢測運算元的抗雜訊干擾能力

2021-08-19 21:07:30 字數 599 閱讀 2061

若向原始影象rice.png中加入高斯雜訊,之後再對雜訊影象分別運用roberts 運算元、sobel運算元、prewitt 運算元、log運算元(高斯-拉普拉斯運算元)進行邊緣檢測,觀察檢測結果,試比較4種邊緣檢測運算元的抗雜訊干擾能力。

i=imread('rice.png');

g=imnoise(i,'gaussian');

bw1=edge(g,'roberts'); %∑µªÿæÿ』û∂˛÷µõºœòbw

bw2=edge(g,'sobel');

bw3=edge(g,'prewitt');

bw4=edge(g,'log');

subplot(2,3,1);

imshow(i);

subplot(2,3,2);

imshow(g);

subplot(2,3,3);

imshow(bw1);

subplot(2,3,4);

imshow(bw2);

subplot(2,3,5);

imshow(bw3);

subplot(2,3,6);

imshow(bw4);

邊緣檢測運算元

看了很多邊緣檢測的文章,有些不夠詳細,有些不算綜合,所以打算總結一下!以下內容均為個人理解,如有問題,望指正!首先,我想要解釋一下什麼是邊緣。通俗地講,灰度值變化劇烈的地方就是邊緣。那麼如何判斷灰度值變化?如何度量 劇烈 各類演算法給出了自己的規範或者說是原則。所以,各類運算元就跳出來了。由於各類運...

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