边缘检测的设计,边缘检测原理

matlab二值图像截取

通常二值化后，用imshow可以看到黑白图片，但实际中还要根据目的做进一步处理，比如较小的全区块0（或者1）为了整体分布的简单会忽略掉。

将上图存为jpg，用附件里的m文件运行。m文件和jpg放同一目录。

步骤如下：① 可以用消除小面积元素的办法获得你要的感兴趣区域，函数格式：BW2 = bwareaopen（BW，P，conn）作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象 试几次就知道你的P该选什么值了，认情况下conn使用8邻域。

边缘检测的边缘检测算子

1、一阶：Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子， Kirsch算子，罗盘算子；二阶： Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点，Canny算子，Laplacian算子。Canny算子（或者这个算子的变体）是最常用的边缘检测方法。

2、边缘检测算子一阶的有Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子， Krisch算子，罗盘算子；而二阶的还有Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点。

3、边缘检测本质上就是一种滤波算法，区别在于滤波器的选择，滤波的规则是完全一致的。

4、目的不同；应用场景不同等。目的不同：拉普拉斯边缘检测算子主要用于边缘检测，其目的是识别图像中的边缘并增强它们的对比度，以便更好地分析图像中的轮廓和细节。

5、这就是 Sobel 边缘检测算子，偏 x 方向的。同理可得偏y方向上的。

图像分析:边缘检测中的梯度算子

1、其本质是一个对角线方向的梯度算子，对应的水平方向和竖直方向的梯度分别为 输出梯度图在 的灰度值为 优点：边缘定位较准 缺点：（1）没有描述水平和竖直方向的灰度变化，只关注了对角线方向，容易造成遗漏。

2、为了更好理解边缘检测算子，我们引入梯度（gradient） 这一概念，梯度是人工智能（artificial intelligence） 非常重要的一个概念，遍布机器学习、深度学习领域。

3、图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。

4、梯度边缘检测算子是图像处理中经常使用的一阶导数方法。一般用灰度导数的大小来表示灰度变化。

5、在机器视觉中，边缘强度是指在图像中表示边界的强度或亮度变化的度量。边缘通常是由物体的边界或纹理等目标之间的强度差异引起的。边缘强度可以用来检测和分析图像中的边缘信息。

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