MATLAB图像分割与边缘检测实验：Sobel、Prewitt、Canny对比

"实验二图像分割与边缘检测的PDF文档，主要内容涉及图像处理中的图像分割和边缘检测技术，包括MATLAB实现图像阈值分割和几种边缘检测算法的比较，如Sobel、Prewitt和Canny算子。" 在图像处理领域，图像分割和边缘检测是两个关键步骤，它们用于理解和解析图像内容。本实验的目标是让学生通过MATLAB深入理解这些概念，并掌握相关函数的使用。 首先，实验涉及到图像阈值分割，这是最基础的图像二值化方法。在这个实验中，MATLAB的`im2bw`函数被用来将灰度图像转换为二值图像。实验中选择了两种不同的阈值方法：一种是手动设置阈值（T=120/255），另一种是使用Otsu方法自动计算最优阈值。Otsu方法是一种自适应的阈值选择方法，它能根据图像的全局灰度分布自动找到最佳分割点，以最大程度地减少类内方差并最大化类间方差。`graythresh`函数就是用来计算这个最优阈值的。 实验还展示了`im2bw`函数的工作原理，它将输入图像转换为灰度格式（如果还不是），然后根据指定的阈值将灰度图像转换为二值图像。在二值图像中，像素值低于阈值的为黑色（0），高于或等于阈值的为白色（1）。实验建议尝试不同阈值以观察效果。 接下来，边缘检测是识别图像中边界的重要步骤，可以揭示物体轮廓。实验提到了Sobel、Prewitt和Canny这三种常用的边缘检测算子。Sobel和Prewitt算子都是基于梯度强度的检测方法，它们通过计算水平和垂直方向的梯度来找出边缘。Sobel算子对噪声较为敏感，但能提供更精确的边缘定位；而Prewitt算子对噪声有一定的抑制作用，但边缘定位可能不够准确。Canny算子则是一种多级边缘检测算法，它结合了高斯滤波器来平滑图像，减小噪声影响，然后通过非极大值抑制和双阈值检测来确定最终边缘，其目的是得到更准确且无误报的边缘。 通过比较这些算子，学生可以理解不同算法在边缘检测中的优缺点，以及如何根据实际需求选择合适的边缘检测方法。实验要求学生亲自操作，改变参数，观察结果，以增强理论与实践的结合，提升对图像处理的理解。