基于形态学的matlab边缘检测小程序

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blood = imread（‘lenna.BMP‘）;
[xy]=size（blood）;                % 求出图象大小
b=double（blood）;                  
N =sqrt（100） * randn（xy）;        %  生成方差为10的白噪声
I=b;%+N;                            %  噪声干扰图象

for i=1:x                         % 实际图象的灰度为0～255
    for j=1:y
        if （I（ij）>255）
            I（ij）=255;
        end
        if （I（ij）<0）
            I（ij）=0;
        end
    end
end    


z0=max（max（I））;                   % 求出图象中最大的灰度
z1=min（min（I））;                   % 最小的灰度 

T=（z0+z1）/2;                      
TT=0;
S0=0; n0=0;
S1=0; n1=0;
allow=0.5;                       % 新旧阈值的允许接近程度
d=abs（T-TT）;
count=0;                         % 记录几次循环

while（d>=allow）                 % 迭代最佳阈值分割算法
    count=count+1;
    for i=1:x
        for j=1:y
            if （I（ij）>=T）
                S0=S0+I（ij）;
                n0=n0+1;
            end
            if （I（ij）                S1=S1+I（ij）;
                n1=n1+1;
            end
        end
    end 
    T0=S0/n0;
    T1=S1/n1;
    TT=（T0+T1）/2;
    d=abs（T-TT）;
    T=TT;
end

Seg=zeros（xy）;
for i=1:x
    for j=1:y
        if（I（ij）>=T）
            Seg（ij）=1;               % 阈值分割的图象
        end
    end
end

SI=1-Seg;                            % 阈值分割后的图象求反，便于用腐蚀算法求边缘
se1=strel（‘square‘3）;               % 定义腐蚀算法的结构
SI1=imerode（SIse1）;                 % 腐蚀算法
BW=SI-SI1;                           % 边缘检测
%=====传统的边缘检测方法======%
I=uint8（I）;
BW1=edge（I‘sobel‘ 0.11）;
BW2=edge（I‘log‘ 0.015）;
%===========图象显示==========%
figure（1）;
imshow（I）;title（‘Original‘）                         % 显示阈值分割的图象
figure（2）;
imshow（BW2）;title（‘Soble‘）                         % 显示新算法的边缘图象
figure（3）
imshow（BW1）;title（‘Gauss-Laplace‘） 
figure（4）
imshow（BW）;title（‘New algorithm‘） 

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2012-05-09 03:40  edgeextraction\
     文件      254838  2005-05-17 15:26  edgeextraction\lenna.bmp
     文件        1963  2005-05-17 15:26  edgeextraction\P0701.m