的处理分析，如红细胞白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在光肺部图像增晰超声波图像处理心电图分析立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。染色体配对系统,使当前发展比较迅速的细胞遗传学实验室技术与计算机先进的自动识别技术相结合,为简化实验室烦琐操作而研制的新代染色体自动识别系统。它避免了人工摄影冲洗放大剪切等繁杂的人工配对工作，实现了染色体核型分析的自动化智能化。本文研究的方向是基于数字图像处理技术的文昌鱼染色体配对研究，其基本原理是将黑白图像中的灰度级赋予边缘检测，目的是进步的看清染色体的核型，获得隐藏在灰度图像中不能直接通过肉眼观察到的信息，其余的就用周长长轴和短轴来相对的配对。东华理工大学长江学院毕业设计论文数字图像处理数字图像处理数字图像处理的发展数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。世纪年代，图像处理首次得到应用。世纪年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为个新兴的学科。年美国喷气式推进实验室处理卫星发射回来的月球表面的照片使用了图像处理技术，如几何校正灰度变换去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。世纪年代图像处理技术开始用于处理地球卫星获取的遥感图片，进行地质资源探测农作物估产水文气象检测等，图像增强和图像识别技术达到了飞速发展。年光断层图像重构技术的出现，英国推出了第台脑断层摄像仪，因此获得年诺贝尔奖，也促进了的研究和发展。世纪年代末，随着人工智能的兴起和发展，开始了计算机视觉的研究，由图像获取空间信息。世纪年代末和世纪年代，高速计算机和大规模集成电路的发展，使图像处理技术更趋成熟图像压缩多媒体技术文本图像的分析和理解文字的识别等取得了重大的进展而全球通讯技术的蓬勃发展，使图像通讯和传输得到广泛应用。可以预期，数字图像处理技术将经历个飞跃发展的阶段，进步深入人民生活，创造新的文化环境，成为提高生产的自动化智能化水平的基础科学之。正在逐步形成的图像产业，由于其应用的广泛性，深入家庭生活而又集中了各种先进技术，将是个在世纪中扮演主角的基础工业，其前途将不可限量。数字图像处理的应用图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着科学技术的发展，数字图像处理技术的应用领域也将随之不断扩大。数字图像处理技术未来应用领域主要有以下七个方面。航天航空技术方面数字图像处理技术在航天航空技术方面的应用，除对月球火星照片东华理工大学长江学院毕业设计论文数字图像处理的处理之外，另方面是在飞机遥感和卫星遥感技术中。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查如森林调查海洋泥沙和渔业调查水资源调查等，灾害检测如病虫害检测水火检测环境污染检测等，资源勘察如石油勘查矿产量探测大型工程地理位置勘探分析等，农业规划如土壤营养水份和农作物生长产量的估算等，城市规划如地质结构水源及环境分析等。我国也陆续开展了以上诸方面的些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。生物医学工程方面数字图像处理技术在生物医学工程方面的应用十分广泛，且很有成效。除了技术之外，还有类是对医用显微技术的处理分析，如染色体分析癌细胞识别等。此外，在光肺部图像增晰超声波图像处理心电图分析立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。通信工程方面通信的主要发展方向是声音文字图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话电视和计算机以三网合的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达以上。要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码编码变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码自适应网络编码小波变换图像压缩编码，概率为，总均值为，根据方差的定义即得该式。因方差是灰度分布均匀性的种度量，方差值越大，说明构成图像的两部分差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小，因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小，这便是大津方法的真正含义。另外，可以换种思想来理解大津方法。和，可以分别代表目标和背景的中心灰度，则代表整幅图像的中心灰度，要使目标和背景得到最好的分割，当然希望分割出的目标尽量远离图像中心，即或尽量大，背景也尽量远离中心，即扭或尽量大。试验过程及结果分析算法边缘检测步骤如下用中心加权均值的算法平滑图像，而在该算法中，对中心像素加权后采用快速排序法进行排序用阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向对梯度幅值进行非极大值抑制用双阈值算法检测和连接边缘，其中高门限值用算法自适应求得，而低门限值为高门限值的二分之，即为高门限值，为低门值。以下是在机器配置为,的个人电脑上的部分测试结果东华理工大学长江学院毕业设计论文算子算法和算法研究及改进原图算法检测结果算法阈值分割图算法边缘检测结果原图算法检测结果算法检测结果原图算法检测结果算法检测结果图生活照及艺术照算法与算法边缘检测结果比较由图所示，在生活照及艺术照中，算法对图像更细化的处理，与算子检测相比准确性得到较大的提高，伪边界显著减少，取得更好的效果。东华理工大学长江学院毕业设计论文算子算法和算法研究及改进机器猫原图算法检测结果算法检测结果原图算法检测结果算法检测结果图卡通图像算法与算法边缘检测结果比较由图所示，在卡通图像中，算法使得边缘连接更加完整，检测结果图形轮廓更加清晰。红细胞原图算法检测结果算法检测结果图医学领域算法和算法边缘检测结果比较由图所示，在医学领域中，与算法相比，算法检测结果伪边界显著减少，检测结果更加准确。东华理工大学长江学院毕业设计论文算子算法和算法研究及改进算法和算法边缘检测平均处理时间对比表算法和算法边缘检测平均处理时间对比图像算法算法机器猫红细胞显然，由上述检测结果可以看出把算法中的高斯滤波替换成滤波人工输入阈值替换成算法自适应获取阈值后，使得基于算子检测准确性得到较大的提高，边缘连接更加完整，伪边界显著减少，取得更好的效果。算法的不足之处是其处理时间比原始算法长，稳定在原始算法的倍左右。综合衡量时间和检测质量，考虑到当今计算机的处理速度以及在对实时性处理要求不是很高的情况下，这个处理时间仍在可以接受的范围内。处理速度比原来慢的原因分析主要是由于算法滤波时所用的算法要选取中值，而选取中值又涉及到排序的问题。对于中值的选择，本文先是对中心像素加权，然后把加权后的值和原窗口的其它值进行排序，再取排序后的中值。至于排序算法的选取，节已经提及，即用快速排序，从理论上分析，快速排序的时间复杂度为最好情况，最坏情况，平均清况。东华理工大学长江学院毕业设计论文结论结论毫无疑问，在信息高度发达的现代社会中，随着信息技术渗透到生产和生活的各个领域。其中的图像处理技术的应用也相当广泛，而图像的边缘检测和提取正是图像识别机器视觉等应用的基础和前提。本论文先介绍了图像处理的历史和发展，然后对常用的滤波方法进行介绍，接着对经典的边缘检测算法进行了回顾，对传统的算法作了详细分析，最后，结合算法及算法对传统的算法进行了改进，形成算法，并用编程实现，取得比传统算法更好的边缘检测效果。尽管论文已按预定计划完成，但仍存在尚需进步改进或完善的地方，譬如对使用中心加权的算法对图像进行滤波时，如何通过进步改进排序算法以降低算法的时间复杂度对高低门限的获取能否通过进步提高基于算法的多阈值求解算法的运算速度来替换传统的算法，或者提高已有的但效率不是很高的基于算法的改进算法能否通过多尺度来进步改善检测结果等，这些都是今后需进步改进或完善的地方，尤其在实时图像处理这类对实时性要求比较高的图像处理领域里，算法的执行速度显得异常重要。当然，随着硬件技术的迅速发展，计算机运算速度的飞速提升，硬件价格的大幅度下降，可以在执行速度处理结果的质量和硬件价格等来综合衡量该如何来选择。东华理工大学长江学院毕业设计论文致谢致谢本文是在李金萍老师的精心指导下完成的。论文的成稿凝聚着导师的关怀和心血。导师的谆谆教导渊博的知识严谨的治学态度不仅使本人获得并掌握了丰富的专业知识。更在治学态度上受益匪浅，将对本人今后的工作和学习起到良好的促进作用。在此，向李金萍老师表示深深的谢意。在大学的学习生涯中，我有幸成为充满学术气氛和友爱互助氛围的集体中的员，从学校各位老师和同学们活跃的思想中，从与他们的讨论与交流中，从他们真诚的关心与无私帮助中所汲取的教益与结下的友谊，远不是本文所能包容的。在此并表示感谢。最后向始终关心支持和帮助我的人们致以诚挚的谢意。东华理工大学长江学院毕业设计论文参考文献参考文献张德丰等数字图像处理北京,机械工业出版社,刘刚,王立香,董延数字图像处理北京，机械工业出版社,刘卫国主编程序设计与应用北京，高等教育出版社，隋东坡，周焰，肖志坚基于粗糙度的改进边缘检测方法计算机工程与应用,张小洪，杨丹，刘亚威基于算子的改进型边缘检测算法王磊,莫玉龙等基于理论的边缘提取改善方法中国图像图形学报付忠良图像阈值选取方法方法的推广计算机应用殷蔚明,王典洪法的多阈值推广及其快速实现中国体视学与图像分析梁光明,孙即祥,马琦,姚春光算法在算子中的应用国防科技大学学报王永波,陈继荣二维阈值分割算法的改进及应用计算机仿真汪海洋,潘德炉,夏德深二维自适应阈值选择算法的快速实现自动化学报梁光明,刘东华,李波,唐朝京二维自适应阈值分割算法的改进计算机应用李惠光,姚磊,石磊改进的理论在图像阈值选取中的应用计算机仿真李雪峰,李灵锋,刘芳,基于遗传算法和理论的图像阈值自动选取信息技术苟中