基于MATLAB的边缘检测
边缘检测是一种常见的图像处理技术,可用于图像分割、物体检测、霍夫线检测等多种应用。利用MATLAB中的“edge”函数有效地进行边缘检测®,并探讨了不同的可用参数。
边缘检测是一种图像处理技术,用于发现图像中物体的边界。它通过检测图像亮度的变化来工作。除了创建一个有趣的图像,边缘检测可以是一个很好的预处理步骤的图像分割。
如果你用边创建了一个对象的边界,你可以填充它来检测对象的位置。如果你有两个相互接触的物体,你可以找到边缘并使用该信息将物体分开。您还可以使用边缘来查找基于纹理的对象,在某些情况下,基于颜色的分割可能工作得不太好。
那么让我们来看看如何在MATLAB中使用边缘作为图像预处理技术的详细示例。目标是使用边缘检测车库门上的所有窗户。让我们从搜索文档开始。
我很快了解到在图像处理工具箱中有一个叫做Edge的功能,它可以对我的图像进行边缘检测。我可以简单地调用Edge,或者如果我想要更多的控制,我可以选择边缘检测的方法。让我们在我们的图像上尝试其中的一些方法,看看它们的表现如何。
我将从Prewitt方法开始,然后是Roberts,然后是Sobel,我想把这些区别放在一起看。如果我放大并查看这些结果的差异,我可以看到这些方法之间的细微变化,特别是在角落,这可能会产生填充这些正方形和找到窗口的效果。
现在,我想填满这些图像中的所有漏洞,并比较这些结果。由于边缘检测算法的不同,有些窗口没有被填充。但我发现最后一种算法确实填补了所有的漏洞,所以这将是我解决这个特殊问题的方法。
为了快速完成算法,我想取下图像并删除除窗口外的所有内容。这个任务很容易与我们的图像处理应用程序之一。我使用了一款名为Image Region Analyzer的应用程序,根据某些属性(在本例中是大小和坚固度)过滤出对象。
我强烈建议检查一下我们所有的图像处理应用程序在图像处理工具箱。最后,我可以展示边缘检测的结果。首先,显示原始图像,然后显示变灰的窗口,证明我们已经成功检测到图像中的所有窗口。
最后一个技巧——如果你在试验边缘检测,而你没有得到你期望的结果,还有其他参数可以改变,一个流行的是灵敏度。使用默认灵敏度,我们仍然遗漏了猫头鹰右侧的很多部分。但我可以迅速提高或降低灵敏度,并将这些结果可视化。
一个较低的灵敏度给我所有的边缘,我需要向前移动。要了解更多关于边缘检测的知识,请单击链接,为您带来MATLAB中的更多示例和文档。
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