MATLAB语言基础与图像处理——边缘检测教程

"图像特征提取-matlab教程PPT" 这篇MATLAB教程主要聚焦于图像处理中的特征提取技术，特别是边缘检测。边缘检测是图像处理的一个关键步骤，它可以帮助识别图像中的边界，为后续的图像分析和理解提供基础。在描述中提到了两种常见的边缘检测算法：Sobel和Canny。 Sobel边缘检测算法是一种基于梯度强度和方向的检测方法，它通过对图像进行卷积来估算图像的水平和垂直边缘梯度。在MATLAB中，`edge`函数被用来应用Sobel算子，代码`imag_edge1 = edge(img2, 'sobel')`即完成了这一操作。`imshow(imag_edge1)`则用于显示应用了Sobel算法后的边缘图像。 Canny边缘检测算法则更为复杂，它包括高斯滤波、计算梯度幅度和方向、非极大值抑制以及双阈值检测等步骤。此算法旨在减少假阳性边缘同时确保真阳性边缘的检测，从而得到更精确的边缘图像。在MATLAB中，使用`edge`函数配合'Canny'选项即可实现，代码`imag_edge2 = edge(img2, 'canny')`就是执行Canny边缘检测的过程，同样用`imshow(imag_edge2)`展示结果。 课程的背景部分介绍了MATLAB在学术界和工业界的广泛应用，它既是高等教育中多门课程的教学工具，也是解决各种工程问题的有效平台，尤其在信号处理、图像处理等领域。课程目标是让学生掌握MATLAB的基础编程技巧，并能利用其处理实际问题，为后续专业课程学习打下基础。课程特点强调了其跨学科性、实践性以及内容涵盖的广泛性，要求学生既要听课，也要通过上机实践来巩固和深化理解。 课程安排包括24学时的课堂教学和同样时长的上机实验，成绩由上机实验、考勤和随堂考试三部分组成。推荐的参考书籍为《精通MATLAB6.5》和《高等应用数学问题的Matlab求解》，这两本书可以帮助学生深入理解和掌握MATLAB的相关知识。