毕业论文_数字图像边缘检测算法的分析与实现文档【45页】 ㊣ 精品文档 值得下载

图像分割目标识别区域形态提取等图像分析领域中十分重要的基础。

本文首先讲述了数字图像处理的相关概念及边缘检测研究的背景意义应用等。

然后对各种经典边缘检测算法进行了分析，研究了各算子的特点。

最后针对算子对噪声抑制力不足的缺点提出了种改进算法，并通过仿真实验比较了改进算法与传统算法各自的优缺点及适用性，进而完成了数字图像边缘检测算法的分析实现。

关键词数字图像处理边缘检测最佳阈值改进算子四川理工学院本科毕业论文Ⅱ庞庭碧数字图像边缘检测算法的分析与实现摘要第章引言第章数字图像边缘检测概述数字图像的相关定义数字图像边缘检测的相关定义数字图像边缘检测的研究内容数字图像边缘检测的主要应用数字图像边缘检测的发展前景第章边缘检测的基础理论和经典方法边缘检测的基础理论与步骤基本理论基本步骤边缘检测算子算子算子算子算子算子算子第章种改进的边缘检测算法概述种改进算法边缘检测算法的仿真边缘检测算法的分析第章结束语致谢参考文献附录四川理工学院本科毕业论文第章引言数字图像处理应用十分广泛，边缘是图像的重要特征之，边缘检测作为图像分割目标区域识别等图像分析领域的重要基础而受到人们的广泛关注。

边缘检测是机器视觉系统中必不可少的重要环节，其目的是精确定位边缘，同时较好地抑制噪声。

边缘检测作为数字图像处理的个关键环节，其研究多年来直受到人们的高度重视，自从边缘检测的提出年到现在，在五十多年的发展中已提出了成百上千种不同类型的边缘检测算法。

到目前为止，边缘检测的研究主要以两种方式为主侧重于已有的传统的边缘检测技术的使用，以及完善。

二伴随着电脑的飞速发展的前提下不断创新，发明新更高效快速的检测算法。

在这发展过程中，人们提出了许多新的边缘检测方法。

这些新的方法大致可以分为两大类类是结合特定理论工具的检测技术方法。

如基于数学形态学的检测技术借助统计学方法的检测技术利用神经网络的检测技术利用模糊理论的检测技术基于小波分析和变换的检测技术利用信息论的检测技术利用遗传算法的检测技术等。

另类是针对特殊的图像而提出的边缘检测方法。

如将二维的空域算子扩展为三维算子可以对三维图像进行边缘检测对彩色图像的边缘检测合成孔径雷达图像的边缘检测对运动图像进行边缘检测来实现对运动图像的分割等。

将现有的算法应用于工程实际中。

如车牌识别虹膜识别人脸检测医学或商标图像检索等。

边缘检测至今仍然存在以下两个问题是没有种普遍使用的检测算法二没有个好的通用的检测评价标准。

现有的主要的边缘检测算法包括基于阶导数的边缘检测算子算子算子算子算子和算子基于二阶导数的边缘检测算子拉普拉斯算子拉普拉斯高斯边缘检测算子算子等。

由于实际图像中的边缘是多种边缘类型的组合，加上有外界环境噪声的干扰，造成了边缘检测成为数字图像处理中的个重要难题。

边缘存在于图像的不平稳现象和不规则结构中，即存在于信号的突变点处，这些突变点的结合组成了图像轮廓的位置，这些轮廓又是图像边缘检测时所需要的极其重要的特征条件，这也就是需要对幅图像检测并提取出它的边缘意义所在。

边缘检测算法是图像边缘检测问题中技术难庞哥哥数字图像边缘检测算法的分析与实现题之，边缘检测算法对进行图片高层次的特征描述识别等有很大的意义。

至今许多学者仍在致力于研究和解决如何构造出具有良好的性质，较高的检测效率的边缘检测算子。

本文的主要内容对数字图像处理的相关概念及其主要应用领域做了简单介绍，对边缘检测研究的背景意义及具体步骤进行明确的阐述，对边缘检测技术仍存在的些问题做了分析对比。

对些经典的图像边缘检测算子如边缘算子边缘算子算子及边缘算子等进行了理论分析，并通过仿真实验比较了他们各自的优缺点及适用性，在此基础上对传统算子进行了改进，实现了对含有高斯白噪声图像的边缘检测，效果优于算子和算子等几种对噪声抑制力较差的边缘检测算子。

四川理工学院本科毕业论文第章数字图像边缘检测概述数字图像边缘检测处理就是用计算机对图像的边缘进行处理。

数字图像边缘检测技术起源于世纪年代，受当时条件的限制，没能快速发展，直到年代后期，随着电子技术计算机技术取得不错发展后，数字图像边缘检测处理技术才进入高速发展期。

数字图像边缘检测技术是伴随着计算机技术发展而开拓出来的个新的应用领域，汇聚了电子学光学摄影技术数学计算机技术等学科的众多方面。

在经过几十年的发展后的今天，数字图像边缘检测处理技术目前己广泛应用于微生物领域工业航空航天医学以及国防等许多重要领域，并将长期受到科学界的重视。

近年来，数字图像边缘检测处理技术发展非常迅速，新算法以年均数百计的速度诞生。

其中包括小波变换算法等多种有相当影响的算法在检测设计时运用了数学信息论数字信号处理以及色度学的相关知识，还较好的纳入了遗传算法神经网络人工智能等相关理论的思想，极大的拓宽了边缘检测处理的设计范围，使其应用也更加的广泛。

现代数字图像边缘检测处理的目标有三可视化自动化定量化。

可视化当图像被采集并显示时，通常需要改善这些图像以便观察者更容易解释它们。

需要检测应用的目标必须突出或者要对图像各部位之间的对比度进行增强处理。

自动化其目的在于使日常的些繁琐的工作自动化，从而获利。

例如，在白细胞分类计数应用上就可以根据个染色体分布的显微图像自动确定染色体核型的系统，从个血液涂片自动生成白细胞分类计数报告的系统，进而达到目的。

这些应用的特征是要求最小的人工干预，全自动完成分析工作。

早在年就开发了白细胞分类计数应用市售系统，但在今天这项任务是以完全不同方式采用流式白细胞计数技术自动完成地。

定量化有关定量化的图像边缘检测的例子有测量动脉狭窄的程序以及用电子显微镜观察组织切片中特殊成分的定位和定量如血色素沉着症中的铁元素。

近年来，图像分析和处理紧紧围绕理论实现应用三方面迅速发展起来。

它以众多的学科领域为理论基础，其成果又渗透到众多的学科中，成为理论实践并重，在高新技术领域中占有重要地位的新兴学科分支。

庞哥哥数字图像边缘检测算法的分析与实现数字图像的相关定义幅照片张海报幅画都是图像，然而这些都是传统的模拟图像，这些图像的载体是原子。

随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，也就是说，以比特的形式进行存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。

数字图像的载体是计算机的硬盘光盘盘等数字存储器。

计算机使用之间的数表示黑白图像的浓度，称为灰度级。

表示纯黑色，表示纯白色。

数字图像边缘检测的相关定义所谓图像边缘是指图像局部特性的不连续性。

是系列连续像素的集合，这些像素位于图像中相邻区域的交界。

其中有以下若干典型的边缘边缘由物体表面上的不同曲面相交而成边缘由材料质地纹理颜色等属性的不同而产生边缘是物体与背景的分界线边缘由光照产生的阴影等因素造成的。

物体边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，如灰度的突变颜色的突变纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。

边缘广泛存在于目标与目标物体与背景区域与区域之间，它是图像分割所依赖的重要特征。

根据灰度的变化特点，可以分为阶跃型房顶型和凸圆型，如图阶跃型房顶型突圆型图边缘的灰度变化边缘点的定义平滑后图像的边缘检测通常通过求导数来实现。

这里，以维信号为例，来讨论边缘点的定义。

设为经高斯函数平滑后的信号，将在处做级数展开四川理工学院本科毕业论文其中，与分别是信号在处的阶导数和二阶导数，当时，信号在处存在极值点，当在处改变符号时，则为信号的拐点。

对于维信号当，，边缘点定义为局部极小值点当，，边缘点定义为局部极大值点当，边缘点定义为拐点。

数字图像边缘检测的研究内容数字图像边缘检测的主要研究内容包括图像获得和抽样常用的图像获取装置有电视摄像机等，将获得的信号进行采样和数字化后，景物中全部彩色内容便可用就数字形式表达出来电荷耦合装置，用作图像传感器，对景物每次扫描行，或通过平行扫描获得图像图像分割分割是将幅图像的区域根据分析进行分割。

把个图像分解成不同的成分，以便对每目标进行测量。

测量结果的质量极大地依赖于图像分割的质量。

图像分割的两种方法，假设图像各成分的强度值是均匀的并利用这种均匀性二，寻找图像成分之间的边界，也就是利用图像的不均匀性。

边界查索用于检测图像中线状局部结构，通常是作为图像分割的个预处理步骤。

图像增强和复原用于改进图像的质量，加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声。

分割有助于进步对图像作数字处理。

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去噪，提清晰度等。

增强对比度有利于直接观察图像。

庞哥哥数字图像边缘检测算法的分析与实现图像识别对图像中不同的对象分类，描述，解释。

其主要内容是图像经过增强复原压缩等预处理后，对图像分割和特征提取，从而判决分类。

常用的识别方法有统计模式分类和句法模式分类。

数字图像边缘检测的主要应用图像是人类获取信息与交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域涉及到人类生活和工作的每处。

数字图像边缘检测又称为计算机图像边缘检测，也就是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

数字图像边缘检测最早出现于世纪年代，那时候人们已经开始利用计算机来处理图形和提取图像信息。

数字图像处理技术的主要应用领域有遥感航天中的应用可应用于对月球火星照片的处理等多光谱卫星图像分析，地形地图国土普查军事侦察定位引导指挥森林资源探查分类防火水力资源的勘察气象天气预报图的合成分析预测交通管理铁路选线等。

生物医学工程方面的应用，数字图像边缘检测在生物医学工程方面的应用十分广泛，成效显著。

主要应用于以下方面显微图像处理，显示分析，癌细胞识别，射线照相机和质子，生物进化的图像分析，光照片增强冻结及伪彩色增强，专家系