利用edge()函数提取图像轮廓,绘制出对象的边界和提取边界坐标信息,matlab实现代码如下: close all;clear all;clc; % 提取图像轮廓,提取图像边缘 I = imread('yifu.jpg'); c = im2bw(I,graythresh(I)); figure; subplot(131);imshow(I); c = flipud(c); %实现矩阵c上下翻转 b = edge(c,'canny'); [u,v] = find(b); %返回边界矩阵b中非零元

1. 边缘提取算法 方法一:一阶微分算子 Sobel算子 Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好,Sobel算子对边缘定位不是很准确,图像的边缘不止一个像素. Roberts算子 Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好,但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗,因此边缘的定位不是很准确. Prewitt算子 Prewitt算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好.但边缘较宽,而且间断点多. Canny算子 Canny算子是目前边

1． Matlab基础 1.1     数据格式 Matlab默认的数据格式为双精度浮点数的矩阵或数组,同时支持其它数据类型.Matlab将单变量看作1´1的数组.Matlab支持的数据类型如下: 索引值从1开始.字符串须用单引号括起来.有些matlab函数或操作符只能用于双精度浮点数. 1.2 基本运算 1.2.1 赋值,如 A = [1 2 3],A = [1,3,5],A = [1:3],A = [1:0.5:3],则A是个行向量,各元素值分别为:1 2 3    1 3 5      

原文地址http://jncumter.blog.51cto.com/812546/243961   图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤.去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割.边缘检测等.图像信号在产生.传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生).椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等: 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想

平时不怎么玩游戏,有时消遣就玩玩QQ里的2D桌球,但是玩的次数少,不能像骨灰级玩家一样百发百中,肿么办呢?于是某天突发奇想,决定自己也来做个“外挂”.说是外挂,其实只是一个瞄准器,毕竟外挂是修改别人的软件,有点违法的意思,况且自己还没有能力去那么做,所以自己还是弄个瞄准器,做做弊,过下小瘾,同时也提高一下自己的编程能力. 起初(也就是半年前),自己尝试做一个瞄准器的初始版本,用C#做,想法很简单: Step1.把鼠标移到洞口,获取鼠标位置: Step2.将鼠标放到要击打的球的圆心上,获取鼠标当前

Matlab 的fspecial函数用法 fspecial函数用于建立预定义的滤波算子,其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,para)其中type指定算子的类型,para指定相应的参数:type的类型有:1.'average'averaging filter为均值滤波,参数为hsize代表模板尺寸,默认值为[3,3].H = FSPECIAL('average',HSIZE) returns an averaging filter H of si

可以证明,最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子.一个二维图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯算子定义为 ​ 其中,在 x 方向可近似为 ​ 同理,在 y 方向上可近似为 ​ 于是 我们得到满足以上三个公式的两个变量的离散拉普拉斯算子是 ​ 拉普拉斯变换所对应的滤波器模板为: 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 使用matlab利用拉普拉斯算子试着提取一下图像的边缘 %使用拉普拉斯算子实现图像的边缘提取 close all;clear all;clc; I=imread('liftingbody

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

边缘检测matlab算法汇总 1.      基于一阶微分算子检测边缘图像 一阶微分边缘算子又称梯度边缘算子,它是利用图像在边缘处的阶跃性,及图像梯度在边缘去得极大值得特征性进行边缘检测. Sobel算子:image =edge(in_image,'sobel',threshold,direction); Prewitt算子: image = edge(in_image,'prewitt',threshold,direction); Roberts算子: image = edge(in_imag

Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子,其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters,sigma) 参数type制定算子类型,parameters指定相应的参数,具体格式为: type='average',为均值滤波,参数为n,代表模版尺寸,用向量表示,默认值为[3,3]. type= 'gaussian',为高斯低通滤波器,参数有两个,n表示模版尺寸,默认值为[3,3], sigma表示滤波器的标准差,单位为像素,默认值为 0

Roberts边缘检测算子:根据一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差. 小波变换的方法比较适用于展现夹带在正常信号中的瞬间反常现象,具有方向敏感性.所以可以边缘检测. Roberts边缘检测算子: clear; I=imread('D:\文件及下载相关\图片\gray2.png'); I=rgb2gray(I); grayPic=mat2gray(I); [m,n]=size(grayPic); newGrayPic=grayPic; robertsNum=

MATLAB的系统结构:三个层次.九个部分 ----------------------------------- 一.基础层 是整个系统的基础,核心内容是MATLAB部分. 1.软件主包MATLAB的构成 MATLAB语言 MATLAB的数学函数,提供丰富的数学函数库 MATLAB的图形处理系统,可视化 MATLAB的API,便于与其他软件交流,如数据库,VC等 MATLAB的工作环境   2.依附于MATLAB主包的有Compiler和Toolboxes Toolboxes是一个面向应用的具

Matlab 的fspecial函数用法 fspecial函数用于建立预定义的滤波算子,其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,para)其中type指定算子的类型,para指定相应的参数:type的类型有:1.'average'averaging filter为均值滤波,参数为hsize代表模板尺寸,默认值为[3,3].H = FSPECIAL('average',HSIZE) returns an averaging filter H of si

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun

Matlab 的fspecial函数用法 转载:https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50255837 fspecial函数用于建立预定义的滤波算子,其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,para)其中type指定算子的类型,para指定相应的参数:type的类型有:1.'average'averaging filter为均值滤波,参数为hsize代表模板尺寸,默认值为[3,3].H =

来源:https://blog.csdn.net/hustrains/article/details/9153553 Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子,会与imfilter搭配使用,其语法格式为: h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters,sigma) 参数type制定算子类型,parameters指定相应的参数,具体格式为:type='average',为均值滤波,参数为n,代表模版尺寸,用向量表示,默认值为[3,3].type=

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

工作需要在MATLAB中绘制质点轨迹并保存成GIF以便展示. 绘制质点轨迹动图可用comet和comet3命令,使用例子如下: t = 0:.01:2*pi;x = cos(2*t).*(cos(t).^2);y = sin(2*t).*(sin(t).^2);z = t;comet(x,y,0.1); %绘制二维%comet3(x,y,z,0.1); %绘制三维 这有一个问题在于comet或comet3无法控制绘制的动画的速度,为了实现这一点,一个可行的方法是重写comet和comet3,在每