应用MATLAB语言编写m文件应用边缘检测算子实现灰度图像及含椒盐噪声的退化图 像的边缘检测,要求: 1)编写 Robert、Sobel、Prewitt 算子的自定义函数,读入一幅灰度图像,应用所编写的自定 义函数分别对原图像和添加不同强度的椒盐噪声图像进行边缘检测,显示结果图像; 2)编写Laplacian算子的自定义函数,应用所编写的自定义函数分别对原图像和添加不同强 度的椒盐噪声图像进行边缘检测,显示结果图像; 3)调用 edge 函数分别用 log 和 Canny 算子分别对灰度图像和含噪图像进行边缘检测,并在 同一个图形窗口中显示含噪图像的边缘。 注: MATLAB 的边缘算子函数 edge 的使用方法如下: [g,t]=edge(image,'method',threshold,'direction') Image:输入的图像 ; method:采用的方法类型,有 roberts、sobel 、Prewitt、log; threshold:阈值,通常采用默认值,表示为[] ; direction:所寻找边缘的方向,常用 both ; g:二值图像

时间: 2024-04-04 15:35:27 浏览: 102
以下是一个可能的解决方案: ```matlab % 读入原始图像 I = imread('lena_gray.tif'); % 显示原始图像 subplot(2,3,1); imshow(I); title('Original Image'); % 定义Robert算子 R = [-1 0; 0 1]; % 调用自定义函数进行边缘检测 E = myEdgeDetector(I, R); % 显示边缘检测结果 subplot(2,3,2); imshow(E); title('Robert Edge Detection'); % 定义Sobel算子 S = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; % 调用自定义函数进行边缘检测 E = myEdgeDetector(I, S); % 显示边缘检测结果 subplot(2,3,3); imshow(E); title('Sobel Edge Detection'); % 定义Prewitt算子 P = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1]; % 调用自定义函数进行边缘检测 E = myEdgeDetector(I, P); % 显示边缘检测结果 subplot(2,3,4); imshow(E); title('Prewitt Edge Detection'); % 定义Laplacian算子 L = [0 1 0; 1 -4 1; 0 1 0]; % 调用自定义函数进行边缘检测 E = myEdgeDetector(I, L); % 显示边缘检测结果 subplot(2,3,5); imshow(E); title('Laplacian Edge Detection'); % 添加椒盐噪声 I_noise = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.1); % 显示含噪声的图像 subplot(2,3,6); imshow(I_noise); title('Noisy Image'); % 调用edge函数进行边缘检测 E = edge(I, 'log'); % 显示边缘检测结果 figure; imshow(E); title('Log Edge Detection'); % 调用edge函数进行边缘检测 E = edge(I_noise, 'log'); % 显示含噪声图像的边缘检测结果 figure; imshow(E); title('Log Edge Detection with Noise'); % 调用edge函数进行边缘检测 E = edge(I, 'Canny'); % 显示边缘检测结果 figure; imshow(E); title('Canny Edge Detection'); % 调用edge函数进行边缘检测 E = edge(I_noise, 'Canny'); % 显示含噪声图像的边缘检测结果 figure; imshow(E); title('Canny Edge Detection with Noise'); % 自定义函数:边缘检测器 function E = myEdgeDetector(I, K) % 对图像进行卷积操作 J = conv2(double(I), K, 'same'); % 计算梯度幅值 E = sqrt(J.^2 + J'.^2); % 对梯度幅值进行二值化 E = imbinarize(E, graythresh(E)); end ``` 上述代码中,我们首先读入一幅灰度图像,并显示出来。然后定义了Robert、Sobel、Prewitt和Laplacian算子,分别调用自定义函数进行边缘检测,并将结果显示出来。接下来,我们添加了椒盐噪声,调用edge函数分别采用log和Canny算子进行边缘检测,并将结果显示出来。 自定义函数`myEdgeDetector`接受两个输入参数:原始图像`I`和卷积核`K`。函数首先对图像进行卷积操作,然后计算梯度幅值,最后对梯度幅值进行二值化处理。
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