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以及前面提及的现阶段我国的视频交通流检测及车辆识别系统已在中国些大城市交通流量的检测中应用，效果良好。
青岛大学本科生毕业论文设计利用电视视频技术计算机图像边缘检测技术模式识别技术及通信技术等多项技术为体的计算机视频监测技术对交通进行监测和控制是个具有广阔应用前景的研究方向。
它的目标就是用计算机视觉技术，通过分析摄像机拍摄的交通图像序列来对车辆行人等交通目标的运动进行边缘检测作定位识别和跟踪，并对检测跟踪和识别的交通运动目标的交通行为进行分析和判断，特别是在车牌定位字符车牌分割和车牌字符识别技术上的特殊贡献巨大，从而既完成各种交通流数据的采集，又进行与交通管理有关的各种日常管理和控制，形成个全方位立体化的数字交通监控网，真正实现交通管理智能化。
因此，改变我国交通以人管理为主的被动局面，实现城市交通管理智能化都具有十分像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
图像分类识别，图像分类识别属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过些预处理增强复原压缩后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。
图像分种突出各图像成分之间的边界和线状结构的运算。
该技术可以是整体的或局部的，也可以在个频域或者空间域中进行。
图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图检测任意方向的边界。
图像增强和复原，用于改进图像的质量。
不同的增强技术可以用于不同的目的，这取决于应用的类型。
如果打算直接观察图像，可以增强对比度。
如果是为了进步对图像作数字处理，可以选择分割边界查索，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。
大多数图像边缘检测技术应用种形式的梯度算子，可应用对水平方向垂直方向或对角线方向的梯度敏感的梯度算子，用它们的复合结果可图像分割的质量。
有两类不同的图像分割方法。
种方法是假设图像各成分的强度值是均匀的并利用这种均匀性另种方法寻找图像成分之间的边界，因而是利用图像的不均匀性。
主要有直方图分割，区域生长，梯度法等。
灰度分辨力为位，空间分辨力为像素像素的图像需兆字节的存贮容量。
图像分割，目的是把个图像分解成它的构成成分，以便对每目标进行测量。
图像分割是个十分困难的过程。
但其测量结果的质量却极大地依赖于维空间中的信号，所以适用于信号处理的法则同样适用于图像边缘检测，在放射学中常常需要高分辨力，要求图像至少达到像素像素灰度量化，图像强度也必须进行数字化，通常以级按字节编码覆盖整个灰度，般幅问题，对所获得信号进行的采样和数字化就可用数字形式表达景物中全部彩色内容电荷耦合装置，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选择正确的分辨力或采样密度，幅图像实质上是二域。
图像边缘检测的主要研究内容包括阶跃型房顶型突圆型图边缘灰度变化青岛大学本科生毕业论文设计图像获得和抽样，其中通过人眼观察的视野获取图像的问题有最常用的图像获取装置电视摄像机，以便提取有用信息。
图像边缘检测中的变换属于图像输入图像输出模式，图像边缘检测是种超越具体应用的过程，任何为解决特殊问题而开发的图像边缘检测新技术或新方法，几乎肯定都能找到其他完全不同的应用领波后的图像的搜索过程。
在实际中边缘点和边缘段都称为边缘。
图像边缘检测算法的研究内容图像边缘检测和分析可定义为应用系列方法获取校正增强变换检测或压缩可视图像的技术。
其目的是提高信息的相对质量角。
轮廓边缘列表，或者是条边缘列表的曲线模型。
边缘检测器从图像抽取边缘边缘点或边线段集合的算法。
边缘连接从无序边缘形成有序边缘表的过程。
边缘跟踪个用来确定轮廓图像指滤缘。
它们的灰度变化不是瞬间的而是跨越定距离的。
在讨论边缘检测方法之前，首先介绍些术语的定义。
边缘点图像中灰度显著变化的点。
边缘段边缘点坐标，及方向的总和，边缘的方向可以是梯度，青岛大学本科生毕业论文设计保持个较小的行程又返回到原来的值。
在实际中，阶跃和线条边缘图像是较少见的，由于空间分辨率尺度空间图像传感器等原因会使阶跃边缘变成斜坡形边缘，线条边缘变成房顶形边的边线通常与图像灰度的阶导数的不连续性有关。
图像灰度的不连续性可分为两类阶跃不连续，即图像灰度再不连续出的两边的像素的灰度只有明显的差异，如图所示，线条不连续，即图像灰度突然从个值变化到另个值突变等。
边缘广泛存在于目标与目标物体与背景区域与区域含不同色彩之间，它是图像分割所依赖的重要特征。
本为主要讨论几种典型的图像灰度值突变的边缘检测方法，其原理也是用于其他特性突变的边缘检测。
图像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。
图像边缘的定义所谓图像边缘是指图像局部特性的不连续性，例如，灰度级的突变，颜色的突变，纹理结构的突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。
图像边缘的定义所谓图像边缘是指图像局部特性的不连续性，例如，灰度级的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。
边缘广泛存在于目标与目标物体与背景区域与区域含不同色彩之间，它是图像分割所依赖的重要特征。
本为主要讨论几种典型的图像灰度值突变的边缘检测方法，其原理也是用于其他特性突变的边缘检测。
图像的边线通常与图像灰度的阶导数的不连续性有关。
图像灰度的不连续性可分为两类阶跃不连续，即图像灰度再不连续出的两边的像素的灰度只有明显的差异，如图所示，线条不连续，即图像灰度突然从个值变化到另个值，青岛大学本科生毕业论文设计保持个较小的行程又返回到原来的值。
在实际中，阶跃和线条边缘图像是较少见的，由于空间分辨率尺度空间图像传感器等原因会使阶跃边缘变成斜坡形边缘，线条边缘变成房顶形边缘。
它们的灰度变化不是瞬间的而是跨越定距离的。
在讨论边缘检测方法之前，首先介绍些术语的定义。
边缘点图像中灰度显著变化的点。
边缘段边缘点坐标，及方向的总和，边缘的方向可以是梯度角。
轮廓边缘列表，或者是条边缘列表的曲线模型。
边缘检测器从图像抽取边缘边缘点或边线段集合的算法。
边缘连接从无序边缘形成有序边缘表的过程。
边缘跟踪个用来确定轮廓图像指滤波后的图像的搜索过程。
在实际中边缘点和边缘段都称为边缘。
图像边缘检测算法的研究内容图像边缘检测和分析可定义为应用系列方法获取校正增强变换检测或压缩可视图像的技术。
其目的是提高信息的相对质量，以便提取有用信息。
图像边缘检测中的变换属于图像输入图像输出模式，图像边缘检测是种超越具体应用的过程，任何为解决特殊问题而开发的图像边缘检测新技术或新方法，几乎肯定都能找到其他完全不同的应用领域。
图像边缘检测的主要研究内容包括阶跃型房顶型突圆型图边缘灰度变化青岛大学本科生毕业论文设计图像获得和抽样，其中通过人眼观察的视野获取图像的问题有最常用的图像获取装置电视摄像机问题，对所获得信号进行的采样和数字化就可用数字形式表达景物中全部彩色内容电荷耦合装置，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选择正确的分辨力或采样密度，幅图像实质上是二维空间中的信号，所以适用于信号处理的法则同样适用于图像边缘检测，在放射学中常常需要高分辨力，要求图像至少达到像素像素灰度量化，图像强度也必须进行数字化，通常以级按字节编码覆盖整个灰度，般幅灰度分辨力为位，空间分辨力为像素像素的图像需兆字节的存贮容量。
图像分割，目的是把个图像分解成它的构成成分，以便对每目标进行测量。
图像分割是个十分困难的过程。
但其测量结果的质量却极大地依赖于图像分割的质量。
有两类不同的图像分割方法。
种方法是假设图像各成分的强度值是均匀的并利用这种均匀性另种方法寻找图像成分之间的边界，因而是利用图像的不均匀性。
主要有直方图分割，区域生长，梯度法等。
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。
大多数图像边缘检测技术应用种形式的梯度算子，可应用对水平方向垂直方向或对角线方向的梯度敏感的梯度算子，用它们的复合结果可检测任意方向的边界。
图像增强和复原，用于改进图像的质量。
不同的增强技术可以用于不同的目的，这取决于应用的类型。
如果打算直接观察图像，可以增强对比度。
如果是为了进步对图像作数字处理，可以选择分割种突出各图像成分之间的边界和线状结构的运算。
该技术可以是整体的或局部的，也可以在个频域或者空间域中进行。
图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
图像分类识别，图像分类识别属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过些预处理增强复原压缩后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。
图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法结构模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换沃尔什变换离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少青岛大学本科生毕业论文设计计算量，而且可获得更有效的处理如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像边缘检测中也有着广泛而有效的应用。
图像边缘检测算法的主要应用图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像边缘处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着人类活动范围的不断扩大，图像边缘检测与提取处理的应用领域也将随之不断扩大。
数字图像边缘检测又称为计算机图像边缘检测，它是指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，当时的电子计算机已经发展到
TOP24【毕业设计】图像边缘检测与提取算法的比较本科生.doc文档免费在线阅读
