基于Matlab的图象矩特征提取内容(2)

2.2.2用交叉差分法求得边缘梯度原理：

3 运行程序

3.1用水平垂直差分法求梯度：

数字图像处理,具体内容,内有MATLAB程序

I1=imread('02.bmp'); g=rgb2gray(I1); g=double(g);

[m,n]=size(g); %MATLAB6.5显示：M=268，N=273 diffX=zeros(m,n) ; diffY=zeros(m,n) ;

tempX(1:m,1:(n-1))=g(1:m,2:n); tempY(1:(m-1),1:n)=g(2:m,1:n); diffX=tempX-g; diffY=tempY-g; diffX=diffX.*diffX; diffY=diffY.*diffY; G=sqrt(diffX+diffY); G

imshow(G)

3.2 用交叉差分法求得边缘梯度

I1=imread('02.bmp');

g=rgb2gray(I1); g=double(g); [m,n]=size(g); S=edge(g,'robert'); G=gradient(S)

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４ 设计结果

图1水平垂直差分法求梯度的模

图2 Robert 算子法求得梯度值

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图3 图‘02.bmp’ 图4 水平垂直差分法求梯度

图5

图5 Robert 算子法求梯度

５ 水平垂直差分算子法与Robert算子优缺点比较

水平差分算子法分别求出了灰度在ｘ和ｙ方向上的变化率，计算简单，物理意义明确，但是要对每一个像素进行运算，运算量较大，所以在实际应用中常用小区域模板卷积运算来进行近似运算。

Roberts算子，边缘定位准，但是对噪声敏感，用于边缘明显且噪声较少的图像中，它利用局部差分算子寻找边缘算子，处理后的结果边缘不平滑，故它的

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边缘定位精度不高。它们共同的缺点是在有些情况下，如灰度均匀变化的图像，只用一阶导数可能找不到边界。

６ 设计总结

本次设计我们通过矩阵，计算了图像的均值、方差、信息熵、梯度等最基本的矩特征，通过实践，把这些数学统计量的含义具体化。本次设计，我们主要熟悉了数字图像处理技术的初级知识，知道了图像的矩特征一般是对图像进行质量评价的，该梯度能比较准确地反映图像的质量，符合人眼的视觉特征，且计算简单，速度快，易于实现，因而可以作为衡量图像质量的以个指标。

我们不对图像进行任何人工增强。了解到数字图像处理与MATLAB软件使用的关系，并且有了利用数学思想解决图像问题的这种思路。

非常感谢老师的指导，通过老师悉心教导，我明白了课程设计的意义，它旨在引导我们有把专业知识具体化的求知欲，并且付诸实际去具体学习。这为我以后学习别的知识起到了重要的向导作用。

7 参考文献

[1]《MATLAB数学图像处理》刘刚 编著，机械工业出版社

[2]《MATLAB 6.5辅助图像处理》飞思科技产品研发中心 编著,电子工业出版社 [3]《数字图像处理》姚敏 编著，机械工业出版社

[4]《MATLAB 6.0 高级应用-图形图像处理》清源计算机工作室 编著, 机械工业

出版社

[5]《一种基于梯度幅值的图像质量客观评价方法》王虹、潘晓露、李一民、汪

虹 [期刊论文]-光学与光电技术

[6] 《一种新的图像清晰度评价函数》朱孔凤，姜威，王瑞芳，张进[期刊论文]-红外与激光工程

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