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1、機(jī)器視覺(jué)與圖像處理課程大作業(yè)專業(yè):自動(dòng)化班級(jí): 1402學(xué)號(hào):201423020230姓名: 楊坤翔2017.06.05大作業(yè)說(shuō)明1. 要求每位同學(xué)獨(dú)立完成課程大作業(yè);2. 鼓勵(lì)組成課程小組,集體討論研究,課程總結(jié)內(nèi)說(shuō)明小組成員;3. 允許借鑒網(wǎng)絡(luò)、書籍上相關(guān)代碼資源,但一定要切合題目?jī)?nèi)容;4. 根據(jù)題目要求,原理解釋部分若需要公式,使用公式編輯器編輯;代碼部分保證完整、可運(yùn)行;結(jié)果部分黏貼原圖;5. 作業(yè)鼓勵(lì)將個(gè)人調(diào)試經(jīng)驗(yàn)、學(xué)習(xí)心得等個(gè)性化內(nèi)容總結(jié)。題目1:高斯濾波器與拉普拉斯濾波器1.1 給出高斯濾波器與拉普拉斯濾波器數(shù)學(xué)表達(dá)式; (1)給出高斯濾波器數(shù)學(xué)表達(dá)式: (2)給出拉普拉斯濾波器
2、數(shù)學(xué)表達(dá)式:1.2 使用Matlab繪制出高斯濾波器與拉普拉斯濾波器圖形表達(dá);圖形表達(dá):alf=3; n=7;%定義模板大小 n1=floor(n+1)/2);%確定中心 for i=1:n a(i)= exp(-(i-n1).2)/(2*alf2); for j=1:n b(i,j) =exp(-(i-n1)2+(j-n1)2)/(4*alf)/(4*pi*alf); end end subplot(121),plot(a),title(一維高斯函數(shù) ) subplot(122),surf(b),title(二維高斯函數(shù) ) 1.3 分別使用高斯濾波器和拉普拉斯濾波器對(duì)下列圖片進(jìn)行卷積運(yùn)算操
3、作,是否有快速方法進(jìn)行拉普拉斯濾波器卷積運(yùn)算?(1)高斯濾波:I = imread( C:Usersdell-5000Pictureslovewallpaper25260-106.jpg); H=rgb2gray(I);Img = double(H); alf=3; n=10; n1=floor(n+1)/2); for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-(i-n1)2+(j-n1)2)/(4*alf)/(4*pi*alf); end end Img_n = uint8(conv2(Img,b,same); K=uint8(imfilter(Img,b); Img_n2
4、=uint8(imfilter(Img,b,conv); J=(Img_n2)-Img_n; flag=mean(J(:) subplot(131),imshow(I);title(原圖) subplot(132),imshow(Img_n);title(卷積運(yùn)算圖) subplot(133),imshow(K);title(相關(guān)運(yùn)算圖)(2)拉普拉斯濾波:h1=fspecial(laplacian);A=imread( C:Usersdell-5000Pictureslovewallpaper25260-106.jpg );K=rgb2gray(A);B=imfilter(K,h1);sub
5、plot(131),imshow(A);title(原圖)subplot(132),imshow(K);title(灰度圖) subplot(133),imshow(B);title(相關(guān)運(yùn)算圖) 題目2:使用Canny算子邊緣檢測(cè)2.1 列寫出Canny算子檢測(cè)邊緣算法原理;(1)圖象邊緣檢測(cè)必須滿足兩個(gè)條件:一能有效地抑制噪聲;二必須盡量精確確定邊緣的位置。(2)根據(jù)對(duì)信噪比與定位乘積進(jìn)行測(cè)度,得到最優(yōu)化逼近算子。這就是Canny邊緣檢測(cè)算子。(3)類似與Marr(LoG)邊緣檢測(cè)方法,也屬于先平滑后求導(dǎo)數(shù)的方法。 (4)Canny邊緣檢測(cè)算法: step1:用高斯濾波器平滑圖象; ste
6、p2:用一階偏導(dǎo)的有限差分來(lái)計(jì)算梯度的幅值和方向; step3:對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制; step4:用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣。2.2 使用Canny算法對(duì)下圖進(jìn)行邊緣檢測(cè),并對(duì)比其他邊緣檢測(cè)算法,如Sobel, Roberts等;1.canny 算子:I=imread(dazuoye02.jpg);I=rgb2gray(I);imshow(I);title(原圖)BW1=edge(I,canny);figure,imshow(BW1);title(matlab canny檢測(cè)) 2.Roberts 算子:I=imread(dazuoye02.jpg);K=rgb2gray(I);BW1
7、=1,0;0,-1;BW2=0,1;-1,0;J1=filter2(BW1,K);J2=filter2(BW2,K);K1=double(J1);K2=double(J2);M=(abs(K1) +abs(K2);figure,imshow(uint8(M)title(matlab Robert檢測(cè))3.Sobel算子:I=imread(dazuoye02.jpg);K=rgb2gray(I);BW1=-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1;BW2=-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1;J1=filter2(BW1,K);J2=filter2(BW2,K);K1=double(J1);K
8、2=double(J2);M=(abs(K1) +abs(K2);figure,imshow(uint8(M)title(matlab sobel檢測(cè)) 結(jié)論:Roberts算子:邊緣定位準(zhǔn),但是對(duì)噪聲敏感。適用于邊緣明顯且噪聲較少的圖像分割。Roberts邊緣檢測(cè)算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子,Robert算子圖像處理后結(jié)果邊緣不是很平滑。經(jīng)分析,由于Robert算子通常會(huì)在圖像邊緣附近的區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生較寬的響應(yīng),故采用上述算子檢測(cè)的邊緣圖像常需做細(xì)化處理,邊緣定位的精度不是很高。Sobel算子:其主要用于邊緣檢測(cè),在技術(shù)上它是以離散型的差分算子,用來(lái)運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的梯度的近似值,缺
9、點(diǎn)是Sobel算子并沒(méi)有將圖像的主題與背景嚴(yán)格地區(qū)分開(kāi)來(lái),換言之就是Sobel算子并沒(méi)有基于圖像灰度進(jìn)行處理,由于Sobel算子并沒(méi)有嚴(yán)格地模擬人的視覺(jué)生理特征,所以提取的圖像輪廓有時(shí)并不能令人滿意Canny算子:該算子功能比前面幾種都要好,但是它實(shí)現(xiàn)起來(lái)較為麻煩,Canny算子是一個(gè)具有濾波,增強(qiáng),檢測(cè)的多階段的優(yōu)化算子,在進(jìn)行處理前,Canny算子先利用高斯平滑濾波器來(lái)平滑圖像以除去噪聲,Canny分割算法采用一階偏導(dǎo)的有限差分來(lái)計(jì)算梯度幅值和方向,在處理過(guò)程中,Canny算子還將經(jīng)過(guò)一個(gè)非極大值抑制的過(guò)程,最后Canny算子還采用兩個(gè)閾值來(lái)連接邊緣。題目3 角點(diǎn)與斑點(diǎn)檢測(cè)3.1 使用Ha
10、rris算法檢測(cè)下圖中角點(diǎn)(harris算法實(shí)現(xiàn))Harris算法:filename,pathname,=uigetfile(dazuoye03.jpg); if ischar(filename) return end str=pathname filename; pic=imread(str); if length(size(pic)=3 img=rgb2gray(pic); end m,n=size(img); tmp=zeros(m+2,n+2); tmp(2:m+1,2:n+1)=img; Ix=zeros(m+2,n+2); Iy=zeros(m+2,n+2); Ix(:,2:n+1
11、)=tmp(:,3:n+2)-tmp(:,1:n); Iy(2:m+1,:)=tmp(3:m+2,:)-tmp(1:m,:); Ix2=Ix(2:m+1,2:n+1).2; Iy2=Iy(2:m+1,2:n+1).2; Ixy=Ix(2:m+1,2:n+1).*Iy(2:m+1,2:n+1); h=fspecial(gaussian,7 7,2); Ix2=filter2(h,Ix2); Iy2=filter2(h,Iy2); Ixy=filter2(h,Ixy); R=zeros(m,n); for i=1:m for j=1:n M=Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) I
12、y2(i,j); R(i,j)=det(M)-0.06*(trace(M)2; end end Rmax=max(max(R); loc=; tmp(2:m+1,2:n+1)=R; for i=2:m+1 for j=2:n+1 if tmp(i,j)0.01*Rmax sq=tmp(i-1:i+1,j-1:j+1); sq=reshape(sq,1,9); sq=sq(1:4),sq(6:9); if tmp(i,j)sq loc=loc;j-1,i-1; end end end end X=loc(:,1); Y=loc(:,2); subplot(1,2,1);imshow(pic);
13、subplot(1,2,2);imshow(pic); hold on plot(X,Y,*); hold off 3.2使用Log算子檢測(cè)下圖中斑點(diǎn) (Matlab: log_Blob)(1) 構(gòu)造LoG_Blob函數(shù):(2) 構(gòu)造draw函數(shù):(3) 算法實(shí)現(xiàn):img=imread(dazuoye04.jpg);imshow(img);pt=LoG_Blob(rgb2gray(img);draw(img,pt,LOG) 個(gè)人體會(huì):在做題時(shí),通過(guò)查找網(wǎng)上的資料才做出來(lái),我覺(jué)得難點(diǎn)在于函數(shù)的書寫上,函數(shù)寫出來(lái)了,題目就做出來(lái)了。題目4 特征點(diǎn)匹配4.1 完成下列兩圖中的特征點(diǎn)檢測(cè)與匹配(1)算法實(shí)現(xiàn): i1=imread(dazuoye05.jpg); i2=imread(dazuoye06.jpg); i11=rgb2gray(i1); i22=
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