解：步骤与思路：eq\o\ac(○,1).进行模糊处理，消除噪声eq\o\ac(○,2).边缘检测，进行图像增强处理eq\o\ac(○,3)．二值化图像，再进行边缘检测，能够得到很清晰的边界。eq\o\ac(○,4).采用横向标号法，根据值为1像素在标号中的相邻位置可以确定间距I=imread('xzmjt.bmp');I1=medfilt2(I);%对图像中值滤波imshow(I1);[m,n]=size(I1);fori=1:mforj=1:nif(I1(i,j)<100)%阈值为100I1(i,j)=255;elseI1(i,j)=0;%进行二值化endendendfigure;imshow(I1);Y1=zeros(1,25);y2=y1;c=y2;i=100;forj=1:1200if(I1(i,j)==255&&I1(i,j+1)==0)Y1=j+1;endif(I1(i,j)==0&&I1(i,j+1)==255)Y2=j;endendfori=1:25c=Y2(i)-Y1(i)endc%找出每两个条纹之间的距离2.现有8个待编码的符号m0,……,m7,它们的概率分别为0.11,0.02,0.08,0.04,0.39,0.05,0.06,0.25,利用哈夫曼编码求出这一组符号的编码并画出哈夫曼树。3.请以图像分割方法为主题，结合具体处理实例，采用期刊论文格式，撰写一篇小论文。各种算子对图像进行边缘检测效果的研究图像分割是根据需要将图像划分为有意义的若干区域或部分的图像处理技术。通过边缘检测在Matlab中实现方法，及用四叉数分解函数进行区域分割的方法，掌握了Matlab区域操作函数的使用和图像分析和理解的基本方法,并学到了'roberts','sobel','prewitt','canny','log'算子对图像进行边缘检测的不同效果。关键词：图像分割Prewitt算子Sobel算子log算子canny算子一、前言图像分割技术(英文：imagesegmentation)：将图像分成互不重叠,具有各自特征的区域。这里的特性可以是灰度、颜色或纹理等。图像分割应满足：①分割后所得到的区域总和应覆盖整个图像；②各区域之间互不重叠；③同一区域的像元应具有某种共同特征,这些特征可以是像元值、颜色、纹理、形状等；④同一目标(类别)可以对应于一个区域,也可以对应于多个区域。图像分割方法主要有基于边界的分割技术和基于区域的分割方法。图像分割(imagesegmentation)：根据需要将图像划分为有意义的若干区域或部分的图像处理技术。图像的边缘是图像最基本的特征，它是灰度不连续的结果。通过计算一阶导数或二阶导数可以方便地检测出图像中每个像素在其邻域内的灰度变化，从而检测出边缘。图像中具有不同灰度的相邻区域之间总存在边缘。边缘检测可借助微分算子(包括梯度算子和拉普拉斯算子)在空间域通过模板卷积来实现。二、梯度算子1.Prewitt和Sobel算子常用的梯度算子如表4-3所示(星号代表模板中心)。梯度算子一般由两个模板组成，分别对应梯度的两个偏导数，用于计算两个相互垂直方向上的边缘响应。在计算梯度幅度时，可使用式(4-25)或式(4-26)，在适当的阈值下，对得到梯度图像二值化即可检测出有意义的边缘。Krisch算子由8个模板组成，其它模板可以由其中一个模板绕其中心旋转得到，每个模板都对特定的边缘方向作出最大响应。当把最大响应的模板的序号输出时，就构成了边缘方向的编码。Prewitt算子和Sobel算子也可以像Krisch算子那样，扩展到两个对角方向，使其在对角方向上作出最大响应。Prewitt和Sobel算子在两个对角方向上的模板如图1所示。(a)Prewitt算子45度和-45度方向模板(b)Sobel算子45度和-45度方向模板图1Prewitt算子和Sobel算子检测对角方向边缘的模板图2(b)为用Sobel水平模板对图2(a)进行卷积运算得到的水平梯度图，它对垂直边缘有较强的响应。图2(c)为用Sobel垂直模板对图2(a)进行卷积运算得到的垂直梯度图，它对水平边缘有较强的响应。图5-13(d)为Sobel算子梯度图。图2Sobel算子边缘检测2.高斯-拉普拉斯(LOG)算子常用的两个拉普拉斯模板见图3(a)和(b)。其中，第一个模板在水平和垂直4个方向上具有各向同性，而第二个模板在水平、垂直和对角8个方向上具有各向同性。然而，拉普拉斯算子一般不直接用于边缘检测，因为它作为一种二阶微分算子对噪声相当敏感，常产生双边缘，且不能检测边缘方向。主要利用拉普拉斯算子的过零点性质确定边缘位置，以及根据