使用prewitt算子分割白纸黑字图像(Matlab)

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1. 目的

2. 原理

3. 实验结果

4. 代码

目的

使用prewitt算子分割图像。

原理

使用prewitt算子找到图像边缘。
设定阈值，并根据阈值将边缘转化成二值数组。
将二值数组中值为1的像素以原灰度值显示，值为0的像素灰度值置0显示。
- 注：因为选择的是白纸黑字的图像，所以边缘实际上就是图像前景，即黑字，因此可以省去后续补充边缘等处理。

实验结果

比之前用p参数分割的效果更好一点。
- 见：使用p参数对灰度图进行图像分割(Matlab)

代码

clear all;
ima = imread('2.jpg');
grayIma = rgb2gray(ima);
[height, width] = size(grayIma);
histArray = zeros(1, 256);
prewittOperatorX = ([-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1;]);
prewittOperatorY = ([-1 -1 -1; 0 0 0; 1 1 1]);edgeArray = grayIma .* 0;%prewitt算子求边缘
for row = 2:height-1for col = 2:width-1temp = double(grayIma(row-1:row+1, col-1:col+1));tempX = prewittOperatorX .* temp;tempX = abs(sum(tempX(:)));tempY = prewittOperatorY .* temp;tempY = abs(sum(tempY(:)));edgeArray(row, col) = tempX + tempY;end
end%设定阈值，并根据阈值将边缘数组中小于阈值的部分，在二值数组中将其置1，其余置0。
thresholdValue = 250;
binaryArray = zeros(height, width);
for row = 2:height-1for col = 2:width-1if(edgeArray(row, col) < thresholdValue)binaryArray(row, col) = 1;endend
end%根据二值数组，将特定部分的像素显示。
resultIma = grayIma;
for row = 1:heightfor col = 1:widthresultIma(row, col) = grayIma(row, col) * binaryArray(row, col);end
endsubplot(1,2,1);
imshow(grayIma);
subplot(1,2,2);
imshow(resultIma);

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