Question

matlab数学形态学图像边缘检测（程序应该没错，但是不是对每个图片都可以用）

blood = imread('blood1.BMP');
[x,y]=size(blood); % 求出图象大小
b=double(blood);
N =sqrt(100) * randn(x,y); % 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(i,j)>255)
I(i,j)=255;
end
if (I(i,j)<0)
I(i,j)=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(i,j)>=T)
S0=S0+I(i,j);
n0=n0+1;
end
if (I(i,j)<T)
S1=S1+I(i,j);
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(x,y);
for i=1:x
for j=1:y
if(I(i,j)>=T)
Seg(i,j)=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(SI,se1); % 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') 。。。。各位大侠，拜托指点迷津，马上要交毕设了，用一些经典图片就不会出错，用自己的图片就不可以，即使改了分辨率也不能用，一用就弹出??? Error using ==> plus
Number of array dimensions must match for binary array op.我只有五十分，都给了，拜托了。

Answer 1

你这段程序有三个bug，都改好了. 你这50分还真难拿.. 自己比较一下吧，有不懂的再问:-)

blood = imread('test.jpg');
[x,y,z]=size(blood); % 求出图象大小
b=double(blood);
N =sqrt(100) * randn(x,y,z); % 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(i,j)>255)
I(i,j)=255;
end
if (I(i,j)<0)
I(i,j)=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(i,j)>=T)
S0=S0+I(i,j);
n0=n0+1;
end
if (I(i,j)<T)
S1=S1+I(i,j);
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(x,y);
for i=1:x
for j=1:y
if(I(i,j)>=T)
Seg(i,j)=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(SI,se1); % 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(SI,'sobel', 0.11);
BW2=edge(SI,'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')
%。。。。各位大侠，拜托指点迷津，马上要交毕设了，用一些经典图片就不会出错，用自己的图片就不可以，即使改了分辨率也不能用，一用就弹出???

Answer 2

如果不是非要用matlab的话推荐使用opencv的函数就可以解决这个问题