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、目标检测、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。
边缘检测是一种寻找图像中物体边界的图像处理技术。它的工作原理是检测图像亮度的变化。除了创建一个有趣的图像,边缘检测可以是图像分割的一个很好的预处理步骤。
如果创建了带有边的对象的边界,则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,并使用该信息来分离物体。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不能很好地工作。
那么让我们看一个详细的例子,如何在MATLAB中使用边缘作为图像预处理技术。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名为Edge的功能,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。
我先试一下Prewitt方法然后是Roberts和Sobel方法,我想把这些不同放在一起看。如果我放大并观察这些结果的差异,我可以看到这些方法之间的细微变化,特别是在角落,这可能有填充这些正方形和找到窗口的效果。
现在,我想填补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,所以这将是我选择的解决这个特殊问题的方法。
为了快速完成算法,我想把我的图像去掉除了窗户的所有东西。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(在本例中是大小和稳固度)过滤出对象。
我强烈建议你在图像处理工具箱中查看我们所有的图像处理应用程序。最后,我可以展示边缘检测的结果。首先,显示原始图像,然后显示灰色的窗口,证明我们已经成功地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,而你没有得到预期的结果,你可以改变其他参数,一个流行的参数是灵敏度。使用默认灵敏度,我们仍然缺少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结果可视化。
较低的灵敏度可以让我把所有的边缘都向前移动。要了解更多关于边缘检测的内容,请单击链接,以获得MATLAB中的更多示例和文档。
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