西郵生产实习报告.docVIP

西安院clear all; I=imread(lena.bmp); imshow(I); info=imfinfo(lena.bmp); imwrite(I,lena.bmp); 运行结果： info = Filename: lena.bmp FileModDate: 21-Dec-2010 09:15:00 FileSize: 66614 Format: bmp FormatVersion: Version 3 (Microsoft Windows 3.x) Width: 256 Height: 256 BitDepth: 8 ColorType: indexed FormatSignature: BM NumColormapEntries: 256 Colormap: [256x3 double] RedMask: [] GreenMask: [] BlueMask: [] ImageDataOffset: 1078 BitmapHeaderSize: 40 NumPlanes: 1 CompressionType: none BitmapSize: 65536 HorzResolution: 0 VertResolution: 0 NumColorsUsed: 256 NumImportantColors: 0 四、实习中遇到的问题及解决方法 图像的输入和输出是MATLAB软件最基本的操作，因而使用起来没有太大困难。 五、实习心得体会 MATLAB是一款非常实用的软件，学好它可以解决很多问题。虽然图像的输入和输出操作比较简单，可以增强学习的信心，但决不能骄傲，一定要为后面更复杂的实验打下基础。 实验二 图像边缘检测 一、实验目的 掌握图像边缘检测的主要原理和常用方法；依据边缘检测理论，实现灰度图像一阶和二阶边缘检测方法；了解利用小波变换进行图像边缘检测的原理；启发学生依据边缘特征进行图像分析与识别，提高学生图像处理与分析能力和实际动手能力。 二、实验内容 （1）编程实现一阶差分边缘检测算法，包括Robert梯度算子、Prewitt算子、Sobel算子等； （2）编程实现二阶差分拉普拉斯边缘检测算法以及LoG检测法和Canny检测法； （3）分析与比较各种边缘检测算法的性能。 打开一幅灰度图像，利用MATLAB工具箱所提供的edge函数，用典型的几种边缘检测算子，分别对图像进行边缘检测，显示检测结果。 三、实验原理和运行结果 图像边缘检测主要用于增强图像中的轮廓边缘、细节以及灰度跳变部分，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。目前为止最通用的方法是检测亮度值的不连续性，用一阶和二阶导数检测的。 在MATLAB中可以由edge函数实现各算子对边缘的检测，其调用格式为： BW = edge(I,’METHOD’)—自动选择阈值用指定的算子进行边缘检测； BW = edge(I,’METHOD’,THRESH)—根据给定的阈值THRESH用指定的算子进行边缘检测，忽略所有小于阈值的边缘。当THRESH为空时，自动选择阈值； [BW, THRESH] = edge(I,’METHOD’,…)—返回edge使用的阈值，以确定哪个梯度值足够大到可以称为边缘点。 其中,I为输入图像。返回图像BW为与I同大的二值图像，1表示边缘，0表示非边缘。I是unit8型、unit16型，或者是double型，BW是unit8型。 实验程序如下： clear all; I = imread(lena.bmp); BW1 = edge(I,sobel); %利用Sobel算子进行边缘检测 BW2 = edge(I,roberts); %利用roberts算子进行边缘检测 BW3 = edge(I,prewitt); %利用prewitt算子进行边缘检测 BW4 = edge(I,log); %利用log算子进行边缘检测 BW5 = edge(I,canny); %利用canny算子进行边缘检测 subplot(