實(shí)驗(yàn)五邊緣特征檢測編程實(shí)驗(yàn)姓名學(xué)號專業(yè)班級教師評分第一部分目的與要求1.1實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?）理解和掌握利用經(jīng)典Roberts算子進(jìn)行圖像邊緣特征檢測（面向圖像特征提取的邊緣檢測）的基本原理。（2）理解面向圖像增強(qiáng)和面向圖像特征提取的邊緣檢測算法在實(shí)現(xiàn)上的區(qū)別。（3）熟悉常用的Matalb函數(shù)，初步掌握利用Matlab編程實(shí)現(xiàn)Roberts算子圖像邊緣特征檢測的思路和方法。1.2實(shí)驗(yàn)內(nèi)容（1）利用Matlab語言環(huán)境編寫實(shí)現(xiàn)基于Roberts算子的圖像邊緣特征檢測程序。（2）對比地顯示原圖像和邊緣熱癥檢測結(jié)果圖像。1.3編程涉及的部分Matlab函數(shù)（1）%：注釋符號，在其后的同一行中的內(nèi)容是注釋，不會(huì)被執(zhí)行。（2）clc：清除命令窗口中的內(nèi)容。（3）clearall：清除工作空間的所有變量、函數(shù)和MEX文件。（4）closeall：關(guān)閉所有的Figure窗口。（5）imread('path_filename')：讀入指定路徑及文件名為path_filename的圖像。（6）[m,n,color]=size(I)：獲取圖像矩陣I的行數(shù)h和列數(shù)w及顏色數(shù)color。當(dāng)color值等于3時(shí)，說明圖像I是彩色圖像。缺省color的形式為[m,n]=size(I)。（7）double(x)：將其它類型的數(shù)據(jù)x轉(zhuǎn)換為雙精度型數(shù)據(jù)。在MATLAB的矩陣運(yùn)算中，要求所有的運(yùn)算變量為double型(雙精度型)。（8）abs(x)：求x的絕對值。（9）subplot(m,n,p)：將多幅圖像輸出到一個(gè)平面（figure）上。其中，m表示將圖像排成m行，n表示將圖像排成n列，也即整個(gè)figure中有n幅圖像排成一行，一共m行。p表示圖所在的位置，p=1表示從左到右從上到下的第一個(gè)位置。（10）imshow(I,[lowhigh])：顯示灰度圖像I，并以二元素向量[lowhigh]指定顯示范圍。顯示方法是將值low（以及任何小于low的值）顯示為黑色；將值high（以及任何大于high的值）顯示為白色。缺省[lowhigh]的imshow(I)為顯示灰度圖像。（11）title('heading')：給輸出顯示的圖像加標(biāo)題，單引號內(nèi)的內(nèi)容為圖像的標(biāo)題內(nèi)容。1.4實(shí)驗(yàn)要求（1）簡述實(shí)驗(yàn)內(nèi)容原理。（2）編寫完成實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的Matalb程序。（3）通過Matlab環(huán)境中的程序截圖、按實(shí)驗(yàn)內(nèi)容要求對原圖像和實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖像截圖，說明實(shí)驗(yàn)完成情況。（4）對實(shí)驗(yàn)過程的相關(guān)問題及實(shí)驗(yàn)工作進(jìn)行總結(jié)，最好有實(shí)驗(yàn)收獲和體會(huì)等部分內(nèi)容。

第二部分實(shí)驗(yàn)報(bào)告根據(jù)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及相關(guān)要求，我完成了利用Roberts邊緣檢測算子進(jìn)行圖像邊緣特征檢測的matlab程序編程及驗(yàn)證，現(xiàn)將實(shí)驗(yàn)中的相關(guān)情況匯總?cè)缦隆?.1Roberts算子圖像邊緣特征檢測原理及編程思路{提示：Roberts邊緣檢測算子為：邊緣特征檢測是兩個(gè)算子共同作用之結(jié)果。}2.2Roberts算子圖像邊緣特征檢測Matlab源程序clc;clearall;closeall;img0=imread('d:\0_matlab圖像課編程\man_wife.jpg');f=double(img0);%將圖像陣列的像素值轉(zhuǎn)換為雙精度數(shù)[h,w]=size(f);R_Threshold=55.0;%設(shè)定最小閾值fori=1:h-1%進(jìn)行邊界提取[-10;01]+[01,-10]forj=1:w-1endend%顯示原圖像%結(jié)果邊緣檢測結(jié)果圖像2.3Roberts算子圖像邊緣特征檢測Matl