2.2.4边缘检测
数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,也是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。边缘检测算子可以检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化,也包括对方向的确定,其中大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。常用的有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子等。Matlab7.0工具箱中提供的edge()函数可以进行边缘检测,在其参数里面,可以根据需要选择合适的算子及其参数。
2.3图像处理功能的Matlab实现实例
本文通过运用图像处理工具箱的有关函数对一人脸的彩色图像进行处理。
1.图像类型的转换
因后面的图像增强,边缘检测都是针对灰度图像进行的,而我们的原图是RGB图像,所以首先我们要对原图类型进行转换。实现过程代码如下: i=imread('f:\face1.jpg');
j=rgb2gray(i);
imshow(j);imwrite(j,'f:\face1.tif')
效果如图2.1:
单片机论文,毕业设计,毕业论文,单片机设计,硕士论文,研究生论文,单片机研究论文,单片机设计论文
图2.1对原图类型进行转换
2.图像增强
(1)灰度图像直方图均衡化
通过比较原图和直方图均衡化后的图像可见,图像变得更清晰,而且均衡化后的直方图比原直方图的形状更理想。该部分的程序代码如下: i=imread('f:\face1.tif');i=rgb2gray(i);
j=histeq(i);imshow(j);
figure,subplot(1,2,1),imhist(i);
subplot(1,2,2),imhist(j)
执行后的效果图如图2.2和图2.3:
图2.2均衡化后的灰度图像图 2.3均衡化前后的直方图对比图