1、，非常高兴能和他们起分享学习和生活的快乐。深深地感谢父母对我养育之恩和谆谆教诲，虽然现在不在身边，但是他们总是给我鼓励，教我战胜困难，他们的支持给了我战胜困难的勇气。最后，向所有曾经关心和帮助过我的老师，同学，家人表示深深地感谢,历练是种财富，经历是种拥有，毕业设计是我毕业前的最后次在校学习的经历，在这经历中所遇到的人和事必将成为我永久的记忆，感谢有你,重庆邮电大学本科毕业设计论文参考文献孙丽萍，方源敏，刘兵川，等算子边缘检测的改进研究河南科学，孙君顶，李琳基于神经网络的医学图像分类计算机系统应用，李仪，陈云浩，李京基于微种群遗传算法和自适应算法的遥感图像分类光学技术，孙伟，夏良正，潘泓种基于模糊划分的边缘检测算法中国图象图形学报，乔闹生，邹北骥，邓磊，等种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法光电子激光余金栋，张宪民用于线纹显微图像的边缘检测算法光学精密工程，姚刚，刘勇，夏道平，等种自适应梯度幅值的边缘检测算法计算机与数字工程，可华明，陈朝镇，张新合，等基于的遥感图像分类西南科技大学学报，高朝阳，张太发，曲亚男图像边缘检测研究进展科技导报。
2、果，斜角的形象。在运用模板的计算过程，需要先定义个可用的模板，模板的大小通常是尺寸的。操作时，模板中心对应于图像的每个像素的位置，然后按照模板对应的中心像素与周围像素的公式计算，计算结果的输出值对应的像素的图像。这些经典的边缘检测算子，尽管不同，有不同的优势，但他们也有个共同的特点每个操作符对应于组预定义的边缘是最适合使用，也就是说它们的目标。他们的目标应用程序，这是优势可以帮助我们来完成特定的任务。这个操作符的限制，般问题或未知问题，预定义的利润率可能不会达到最好的结果。第四章算法的选择和实现近年来，人们对图像分析和处理的发展很快，这是个理论与实践的结合。图像分析是基于和众多的学科领域，在众多不同学科的渗透的结果，理论实践，在高科技领域的学科中占有重要的地位。种图像边缘提取算法，对图像的轮廓进行有效的提取，再通过各个图形的圆形度，矩形度来分析出实际的图形。利用软件来编写程序，并以各种图像作为输入进行仿真实验。从仿真结果来看，所编写的程序能够有效辨别图像的轮廓。本次仿真是根据图像的形状特征对图像的轮廓进行辨识，在今后的工作中，我们还可以。
3、度的幅值和方向抑制梯度幅值的非极大值连接边缘双阈值算法。其数学描述如下二维为高斯函数为,在方向上是,的阶方向导数为式中式方向矢量，▽是梯度矢量。将图像,与作卷积，同时改变的方向取得最大值时的就是正交于检测边缘的方向。,,重庆邮电大学本科毕业设计论文,反映了图像,点处的边缘强度，是图像在,点处的法向量。梯度是不足以确定唯的边缘，所以要保证边缘，你必须保持局部梯度最大点，而不是抑制。，解决方法利用梯度的方向。非极大值抑制四个区域的编号分别是到，对应邻域的四种可能的组合方式。在每点上，邻域的中心像素与沿着梯度线的两个像素相比。如果的梯度值比沿梯度线的两个相邻像素梯度值小，则令。降低边缘段数量的基本方式是在,上运用个上下限。将超出范围的所有值都取上下限。解决方法采用基于双阈值的方法对边缘进行连接。首先是边缘判别如果边缘强度大于上限，则记为边缘点如果边缘强度小于下限，则不是边缘点如果边缘强度介于下限和上限之间，则依据与该像素相邻的像素点来判别是否为边缘点。其次是连接边缘采用双阈值算法对非极大值的图像进行削减。两个阈值和，且，从而可以得到两个阈值边缘图像,和,。由于,使用高阈值得到，因而含有很少的假边缘，但有间断不闭合。双阈值法要在,中把边缘连接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法就在,的邻点位置寻找可以连接到轮廓上的边缘，。
4、边缘对图像和高斯滤波器做卷积运算，再对产生的信号做拉普拉斯变换，最后做过零判断。先对高斯滤波器做拉普拉斯变换，再与图像做卷积运算，接着做过零判断。拉普拉斯算子对图像中的噪声非常敏感。它经常被用于制造双像素边缘，也不提供边缘方向信息。以其他算子相比，边缘检测算子更好，模板的高斯拉普拉斯算子如下图所示重庆邮电大学本科毕业设计论文图高斯拉普拉斯算子高斯拉普拉斯算子在边缘检测过程中达到了很高的精度，其原理是它将高斯算法和拉普拉斯算法结合起来，对图像进行滤波，不仅可以消除噪声，还能进行边缘检测。六边缘算子边缘检测的基本思想步是发现在图像有个局部最大值梯度像素。图像的边缘检测必须满足两个条件第，我们必须有效地抑制噪声，其次，尽可能精确的边缘位置。改进边缘检测对边缘的敏感性，也增强了对噪声的敏感性。算子是种性能很高边缘检测算子，它广泛用于许多图像处理领域。从本质上讲，它不仅仅是简单的梯度计算来确定个像素是否边缘点，在决定是否个像素是当前边缘点，需要考虑其他像素的影响，这不是个简单的边界跟踪，寻找边缘点，根据当前像素和像素来确定。它把边缘检测的问题转。
5、通过图像的纹理以及灰度对图像进行进步的处理。将以上三种方法相结合的方式来处理图像，能够更好的提高图像识别率和识别速度。这可以运用在图像自动识别分类上，会在图像智能检索领域有很大用处。重庆邮电大学本科毕业设计论文致谢回首我在重庆邮电大学的四年学习生活，现在满怀感激之情，我非常荣幸能够来到重庆这个优美的城市生活和学习。在这个美丽的校园里，我遇到了许多的志同道合的朋友，在和他们的交流期间，我学到了很多知识，在做人做事方面收获良多。首先，我要对我的老师致以真诚的感谢，在整个毕业设计的制作和毕业论文的写作中，老师都给予了我细心的指导及帮助，在我完成论文的整个过程，更是从开题报告到完成初稿都有老师的辛劳。感谢老师在学习上给予我的悉心指导，提供我个很好的学习环境以及实践锻炼机会。并且，老师治学严谨，丝不苟，注重培养学生研究问题解决问题的独立工作能力，让我受益匪浅。在此，我还要向整个大学阶段帮助我，指导我的老师致以由衷的敬意和真诚的感谢。谨向给予我无私帮助的同学表示深切的感谢。衷心感谢所有在学习期间给予我帮助和支持的师长和朋友们，谢谢他们在各方面的帮助。
6、素相邻的像素点来判别是否为边缘点。其次是连接边缘采用双阈值算法对非极大值的图像进行削减。两个阈值和，且，从而可以得到两个阈值边缘图像,和,。由于,使用高阈值得到，因而含有很少的假边缘，但有间断不闭合。双阈值法要在,中把边缘连接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法就在,的邻点位置寻找可以连接到轮廓上的边缘，这样，算法不断地在,中收集边缘，直到将,连接起来为止。事实上，还有很多边缘点检测的方式，例如将边缘的梯度分为四部分水平竖直度方向度方向。比较不同的相邻像素的四面八方，为了确定局部最大值。如果个像素灰度值而不是两个梯度方向像素灰度值相比并不是最大的，那么像素复位为零，也就是说，不是在边缘。重庆邮电大学本科毕业设计论文此外，在实际应用中，检测效果还与滤波模板大小有关，当时有较好的检测效果。算子检测方法的优点低误码率，很少把边缘点误认为非边缘点高定位精度，即精确地把边缘点定位在灰度变化最大的像素上抑制虚假边缘。算法这张照片除了罗伯茨算子中使用个模板，模板操作是种图像处理邻域处理，有许多图像效果可以使用模板操作如平滑中值滤波油画效。
7、换为检测函数极大值的问题。其基本思想是先对处理的图像选择定的滤波器进行平滑滤波，然后采用种称之为非最大值抑制的技术，对平滑后的图像处理后，得到最后的边缘图像。下面给出判断边缘检测算子优劣的三个标准信噪比准则在保证不漏检又不误检的情况下，尽可能使输出的信噪比最大。信噪比值越小，提取的边缘效果越低定位精度准则为了得到高精确度的图像，需要检找到边缘点与实际边缘最近的位置单边缘响应准则应对每个边缘点是独无二的。每个真正的边缘对应于边缘点检测和个接个，得到个像素的边缘宽度。基于上述准则，导出了使用功能推导方法的边缘定位精度和信噪比的产品组成个表达式，该表达式类似于高斯函数的重庆邮电大学本科毕业设计论文导数，这是这个函数的最佳逼近。算子的算法分为个步骤图像滤波计算图像的梯度抑制非最大点搜寻边界的起点跟踪边界。边缘检测基本原理算子实际上是种滤波器，其既有消除噪音的功能，还有边缘检测的能力。其原理是运用高斯函数在方向上的阶导数作为滤波器来去除噪音，接下来在滤波后的图像中分析图像的梯度，用以确定图像梯度的最大值。边缘检测算法处理平滑的图象高斯滤波器计算梯。
8、方法的局部特性，该方法是使用高斯操作者对滤波操作，使用拉普拉斯边缘检测，即所谓的算法。该算法的主要思路和步骤如下滤波就是对图像,做平滑滤波，选取对应的滤波函数为高斯函数，即重庆邮电大学本科毕业设计论文,其中是个圆对称函数，其平滑的作用是可通过来控制的。将图像,与,进行卷积，可以得到个平滑的图像，即,增强对平滑图像,进行拉普拉斯运算，即,检测该准则由第二衍生物的图像获得的是零点点，通过取点的第导数。这种方法是用高斯卷积滤波器的第图像，从而平滑图像，减少了噪声，噪声隔离，滤波，和更小的结构。但由于图像的扩大边缘平滑，所以与局部梯度边沿检测器将仅考虑那些最大值点。这可以通过使用过零的二阶导数来实现。二阶导数近似的二维拉普拉斯函数，因为它是种操作者。在实践中，为了防止边缘检测不明显，应该选择第导数大于零点作为边缘点的阈值大。由于对平滑图像进行拉普拉斯运算可等效为,的拉普拉斯运算与,的卷积，故上式变为,式中称为滤波器，其为,这样就有两种方法求图像。
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