1、边缘，而且也减少了费用的判断的边缘的边缘提高定位的准确度得到的边缘和误差尽可能小的理论唯响应，也就是说，每个明确的边缘只能得到响应。边缘算子算子的原理是在差分算子的基础上完成的，其具体公式可以表示如下,其中是以整数的形式来表示图像的坐标。算子具有其边缘的优点是非常准确的，缺点是，它是对噪声敏感相对。在实践中，操作者常常被用来提取道路的边缘。二边缘算子重庆邮电大学本科毕业设计论文如在图典型边缘算子中所示，它的原理是将图像卷积运算的每个象素。在水平方向和最强烈的回应垂直方向边缘运营商，因此，选择边缘算子输出最多两个卷积。算子，在与相邻像素之间的距离的像素的作用，根据指定给不同的权重的像素之间的距离。般而言。
2、叉点边缘点。图和分别邻里域名系统和八个居委会拉普拉斯算子的。图邻域算子图邻域算子通常使用的拉普拉斯算子模板如图所示图拉普拉斯算子算法对噪声敏感，但其缺点也很明显，即边缘在些图形具有双重作用。因此，使用拉普拉斯算法的图像处理时，经过定的流畅处理。五边缘算子这里介绍种基于二阶导数求到边缘点算法的图像亮度，这种方法对噪声非常敏感，因此，可以在之前是边缘增强去噪。对于这点，并设计了种人类视觉方法的局部特性，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。
3、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。
4、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。
5、图原始图像图算法边缘提取图像图算法边缘提取图像重庆邮电大学本科毕业设计论文图算法边缘提取图像图算法边缘提取图像图算法边缘提取图像重庆邮电大学本科毕业设计论文图识别图像二结果分析仿真实验结果表明，以上算法都可以识别出相对应的形状，但其边缘检测效果各有优势，从整体上来讲，算法，算法，算法和算法的仿真效果比算法略好，原因是算法在识别圆形时出现了明显的毛刺。就单个算法而言，算法和算法在识别正方形和三角形边缘时的精度不高，有微小的毛刺产生算法在识别长方形和正方形边缘时的效果比识别圆形与三角形的效果略差算法在识别各种边界时都表现出很好的效果。但以上的各个边缘提取方法皆是针对性相对较强的方案，尤其是在通过了多次仿真后得出这些边缘提。
6、技术地不断发展，迫切需要寻找种相对简单的边缘检测方法能够在提高识别精度的状态下充分减低噪声等因素的影响。在以上提到的各种边缘提取方法的基础上，很多学者在理论分析和四级运用中都做的进步的优化，并的到了不错的效果。因此，图像识别技术的发展任重而重庆邮电大学本科毕业设计论文道远，我们应该努力探寻应用范围更广泛，考虑因素更加全面，识别精度更高的方法来解决面对的难题。在整个程序的编写，调试以及仿真过程中，我都遇到了或多或少的难题，遇到了各种程序编译，经过仔细查阅书籍，网上搜索等些途径，最终困难都得以解决。从最初的对语句不够熟悉，到最后的熟悉整个程序运行过程，我收获的很多。结论图像形状识别就是通过特定的识别方法来对图像的轮廓和边。
7、缘进行提取，与图像的其他特征相比，其复杂程度在于提取形状特征的精确性得不到保障。也就是说，想要搜寻到与人的视觉特性相匹配的特征四相对困难的，其原因主要有两点，是图形的轮廓特征不能用比较简单的模型来表示，二是以目前的图像识别技术来看，其无法对图像的特征进行精确提取。除此之外，图像的特征还会因为其大小尺寸灰度等原因发生或多或少的变化，以上各种原因都大大阻碍了图像处理技术的进步发展。图像分割是图像识别中及其重要的个环节，其分割的效果对图像识别后的结果起到了决定性作用，因此，将图像分割为众多的子图像，并对子图像的特征进行处理显得尤为重要，但是，作为计算机技术有待解决的难点，该技术还不能进行自动分割。重庆邮电大学本科毕业设计论。
8、算法的精度被控制在定范围类，达不到高精度的要求。同时，提取方法在提高抗噪性和提高识别精度方面是对立的。方面，要想提高算法的抗噪性能，必须以牺牲识别精度为代价另方面，要想提高算法的识别精度和识别效率，则在算法的抗噪性能方面考虑较少。然而，在实际的图像处理过程中都会产生噪声，并且噪声往往是难以消除的，其原因是噪声的方向和分布等信息难以预测，即使有些算法可以有效滤出噪音，然而都会对图像边缘进行模糊处理，更大程度上降低了图像识别的精度。当图像受到光照等因素的影响，我们无法的到图像边缘的信息，因此，运用单的边缘检测算法无法对图像进行较高精确度的处理，因此，边缘检测方法往往只是运用在了图像处理的初级阶段。由于计算机技术及图像识别。
9、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优势，它能够有效的克服算子的缺点，并且能减弱噪声对识别性能的影响。仿真实验选取的原始图像如图所示，通过编写程序，分别利用算法，算法，算法，算法和算法对该格式的图片进行边缘提取，所的结果如图和所示。重庆邮电大学本科毕业设计论文。
10、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。
11、为,这样就有两种方法求图像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。
12、，该距离越大，越小的影响。三边缘算子如图的典型算子的边缘算子，卷积运算对每像素的操作者，将得到的对应于该范围的边缘时，操作者的输出的振幅的最大值的边缘。图边缘算子算子原理比较简单，它是在个水平差的操作，垂直方向中的两种平均操作，相对而言，在操作者对噪声较不敏感，但是，平均处理是图像滤波的过程。四边缘算子拉普拉斯算子具有强烈的线性性和移步变形。其基本思想是运用二维向量的二阶导数进行计算。对于连续函数,的图像，其位置为可以定义拉普拉斯值为使用二阶导数信息拉普拉斯算子，无关各向同性，轴的方向，轴旋转梯度结果仍然是相同的。图像的二阶微分后，创建了个陡峭的零交叉边缘点，根图边缘算子重庆邮电大学本科毕业设计论文据该零交。
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