MATLAB边缘检测与图像分割复习：Roberts、Prewitt等算子与目标分割方法

MATLAB在数字图像处理中的应用是期末复习的重要部分，本资源主要涵盖了图像处理的两个关键章节：数字图像分割和数字图像编码，以及涉及的特定技术。 **第六章：数字图像分割** 这部分内容主要介绍了四种常见的边缘检测算子：Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和LOG算子（拉普拉斯算子）。通过MATLAB函数`imread`读取图像`tu.jpg`，首先将其转换为灰度图像，然后分别使用这些算子进行边缘检测。示例代码展示了如何在图像上显示不同算子的结果，便于理解和对比它们的性能。边缘检测是图像分割的基础，它有助于识别图像中的边界和物体轮廓。 **全局阈值方法** 峰谷法和迭代阈值法是两种常用的全局阈值选择策略。峰谷法通过计算灰度直方图的峰值来确定阈值，例子中使用了`trees.tif`图像，并进行了简单的二值化操作。峰谷法仅展示了图像二值化后的结果。迭代阈值法则通过不断调整阈值，使得两个区域（目标和背景）的平均灰度值相等，直到阈值收敛。`cameraman.tif`的图像被用来展示迭代阈值法的效果。 **第五章：数字图像编码** 这部分内容未在提供的部分详细讲解，可能是关于图像压缩、编码标准（如JPEG、PNG）或其他图像数据的高效表示方法。这部分知识对于图像存储和传输来说至关重要，但具体实现和MATLAB函数未在给出的内容中体现。 **第四章：数字图像恢复** 涉及到图像去噪，例如使用`imread`读取的'eight.tif'图像，添加噪声后，这部分可能包含降噪算法的介绍，如均值滤波、中值滤波、小波去噪等，以及MATLAB中相应的函数或方法。去噪是提高图像质量的重要步骤，尤其在信号处理和计算机视觉任务中。 总结，本复习资料为MATLAB在数字图像处理中的应用提供了实用的学习材料，包括边缘检测、全局阈值处理、图像编码以及基础的图像恢复技术。通过阅读和实践这些代码，学生能够增强对MATLAB工具箱在图像处理领域的理解和技能。