MATLAB获取图像轮廓：两种方法对比

1.matlab中有提取图形轮廓的函数bwperim。但其只针对二值图像，所以需要先对灰度图像进行二值化，选定合适的阈值进行二值化。

I = imread('1.jpg');

BW = im2bw(I,0.4);

BW2 = bwperim(BW,8);

%显示图像：

subplot(1,2,1);imshow(I);title('original iamge');

subplot(1,2,2), imshow(BW2);title('bwperim');

这个函数的局限性在于, 它不仅提取外轮廓, 对图形区域内部的孔洞所围成的内部边缘也提取出来。如果想只得到外形轮廓，则需要先进行填洞操作，后进行膨胀操作，去除孔、洞。填洞为imfill。

IBW = ~BW;F1 = imfill(IBW,'holes');

SE = ones(3);F2 = imdilate(F1,SE,'same');B

W3 = bwperim(F2);

%显示图像：

subplot(1,2,1);imshow(I);title('original iamge');

subplot(1,2,2), imshow(BW3);title('operated bwperim');

2. edge方法适用于灰度图像。

edge的语法较为简单。Bw = edge（I，‘methodname’）%第一个参数为要提取轮廓的图像，第二个参数为使用的算子。不同算子提取出来的效果略有不同。

第一种：SOBEL算子。

I=imread('lena.bmp');%提取图像

BW1=edge(I,'sobel'); %用SOBEL算子进行边缘检测

figure;

subplot(1,2,1), imshow(I);title('original image');

subplot(1,2,2), imshow(BW1);title('sobel');

第二种：Roberts算子。

I=imread('lena.bmp');%  提取图像

BW2=edge(I,'roberts');%用Roberts算子进行边缘检测

figure;

subplot(1,2,1), imshow(I);title('original image');

subplot(1,2,2), imshow(BW2);title('roberts');

第三种：prewitt算子。

I=imread('lena.bmp');%  提取图像

BW3=edge(I,'prewitt'); %用prewitt算子进行边缘检测

figure;

subplot(1,2,1), imshow(I);title('original image');

subplot(1,2,2), imshow(BW3);title('prewitt');

第四种：log算子。

I=imread('lena.bmp');%  提取图像

BW4=edge(I,'log'); %用log算子进行边缘检测

figure;subplot(1,2,1), imshow(I);title('original image');subplot(1,2,2), imshow(BW4);title('log');

第五种：canny算子。

I=imread('lena.bmp');%  提取图像

BW5=edge(I,'canny'); %用canny算子进行边缘检测

figure;

subplot(1,2,1), imshow(I);title('original image');subplot(1,2,2), imshow(BW5);title('canny');

第六种：加噪音提取。

I=imread('lena.bmp');%  提取图像

h=fspecial('gaussian',5);BW6=edge(I,'canny');

figure;

subplot(1,2,1),imshow(I);title('original image');

subplot(1,2,2), imshow(BW6);title('gasussian&canny');