MATLAB在数字图像边缘检测中的应用研究

本篇论文深入探讨了"基于MATLAB的数字图像边缘检测技术"，由刘井元、李玉良和张传锴三位作者共同完成。他们分别来自中国矿业大学信息与电气工程学院，其中刘井元是一名在读硕士研究生，专注于图像处理与模式识别领域的研究。论文的背景指出，图像处理是通过计算机对图像进行分析以实现特定目标的重要技术，而边缘检测作为图像处理的关键步骤，经常采用微分算子来提高精度和效果。 MATLAB作为一种广泛使用的编程环境，其图像处理工具箱提供了强大的功能，包括edge函数，能够运用多种算子对图像进行边缘检测。该工具箱的简单易用性使得边缘检测过程变得高效。文章详细介绍了数字图像处理中常见的边缘检测方法，并结合MATLAB的实际操作，展示了如何利用其内置函数对图像进行边缘检测，同时给出了相应的程序代码和处理结果。 论文的核心内容围绕以下几个知识点展开： 1. 图像边缘检测的重要性：边缘是图像中的关键特征，用于提取形状、纹理等信息，对于诸如物体识别、图像分割、图像分析等领域具有重要意义。 2. 微分算子在边缘检测中的应用：这些算子如Sobel算子、Prewitt算子或Canny算子，通过计算图像像素间的梯度，找出图像中亮度变化明显的边界。 3. MATLAB边缘检测工具箱：作者重点介绍了MATLAB图像处理工具箱中的edge函数，其灵活性和性能优化使其成为边缘检测的首选工具之一。 4. 编程实践：论文中可能包含了使用MATLAB编写的具体代码示例，展示了如何调用edge函数，设置参数，以及如何解读和解释检测结果。 5. 研究成果展示：通过实例演示，读者可以了解到作者在实际操作中的方法和技巧，以及边缘检测在图像处理中的实际应用效果。 这篇论文为读者提供了一种基于MATLAB的数字图像边缘检测方法的实用教程，适合对图像处理感兴趣的研究人员、学生以及工程师们学习和参考。通过深入理解并掌握这些技术，读者能够在实际工作中更有效地处理和分析图像数据。