图像阈值分割与边缘检测实验详解

本篇实验报告主要探讨了图像的阈值分割与边缘检测技术在数字图像处理中的应用。首先，实验目标包括通过MATLAB实现图像的全局阈值分割，这是一种简单但适用于目标与背景灰度差大且直方图有明显谷底情况的分割方法。实验步骤涉及读取图像、生成直方图以确定阈值T，然后依据阈值进行二值化处理，将像素分为前景和背景。 其次，边缘检测是图像处理的重要环节。报告介绍了几种常见的梯度算子，如Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子。Roberts算子虽然定位精度高，但抗噪声能力较弱；Prewitt和Sobel算子通过预处理增强图像，能一定程度上抑制噪声，但可能会产生虚假边缘。实验中还展示了如何使用Edge命令中的这些算子进行边缘检测，如 Roberts算子和Prewitt算子的应用。 具体实验流程包括： 1. 对于全局阈值分割，先用`imread`函数读取图像，然后使用直方图观察其特性，选取一个合适的阈值T，遍历图像每个像素，根据阈值进行二值化操作。 2. 边缘检测部分，同样读取图像后，采用`roberts`和`prewitt`函数，对图像进行边缘检测，并展示处理后的结果。 通过这个实验，学生不仅能了解这两种关键图像处理技术的基本原理，还能提升编程和图像分析的实际操作能力。这对于理解计算机视觉和机器学习领域的许多应用至关重要，如目标检测、图像分类和图像识别等。