TOP21【优秀毕业论文】目标轮廓特征提取方法与仿真.docx文档免费在线阅读

本文主要通过图像增强算法来突出图像中感兴趣的信息与区域，进而改善图像质量。

图像平滑的作用主要是抑制图像噪声和干扰中的高频成分使图像亮度变化平缓，边缘都涉及强度的变化。

比如折射或焦距不良的影响可能导致对象边界通过强度上的逐步改变而被确定。

算子是用来顺应这种逐渐变化的情况。

更新的基于小波变换的技术实际上是为了区分每个边缘的过度性质的特征，例如，头发的边缘和脸的边缘。

边缘在图像处理的许多应用上起着非常重要的作用，特别是为了分析控制光照条件下人造物体的场景的机器视觉系统。

检测幅图片的边缘大大减少了数据量并且可以过滤掉无用的信息，同时保留了图像中的重要结构性质。

因此，边缘检测是种知识管理的形式。

沈阳理工大学学士学位论文结论算子更能处理图像上的二维空间梯度检测。

通常情况下它被用来寻缘检测算子轮廓提取方法进行了深入研究，为目标轮廓的特征提取奠定基础。

论文研究安排如下第章，明确了论文研究的背景及研究的意义，在充分分析国内外研究现状的基础上，对论文的研究内容及研究顺序进行了合理统，该系统是个信息量极大的系统，在这个系统中图像处理识别占据着重要的地位。

本文主要研究工作本文在分析研究背景及研究意义的基础上，对国内外的研究现状进行了总结。

系统学习了图像处理基本技术，并据此对边表和样条的方法较为成熟，目沈阳理工大学学士学位论文前针对它们的研究较少。

随着科技的高速发展，目标识别不仅在高科技军事战争中有着重要的作用，而且在其他方面也有着广泛应用，例如这个更新的概念数字地球系元代表轮廓特征，用于匹配和识别。

不同方法的区别在于分割轮廓的方式不同，常用的有多边形近似法曲线分解法样条逼近法等。

重要的方法有形状树描述子轮廓分段集描述子轮廓灵活度形状相似度等。

其中基于链边缘检测算子的边缘检测方法所得到的边缘是不连续的，实际上只是些无序的点。

然后，再由这些点组成物体的轮廓，进而确定目标的区域。

基于轮廓局部特征的表示方法基本思想是把目标轮廓分割成若干段，用轮廓分段的基有效的分割方法。

基于边缘的分割方法在边缘检测算子获得边缘图像的基础上，完成对图像的分割。

常用的方法包括边缘图像门限法边缘松驰法边界跟踪图搜索法检测边界动态规划检测边界变换法等。

基于在在中层处理中。

图像分割方法可以分为三大类类是基于图像全局知识如图像直方图的分割方法类是基于边缘的图像分割方法第三类是基于区域的图像分割方法。

在第类分割方法中，灰度门限法是最简单也是最的计算机视觉。

图像理解的目的是解释幅图像，必然要涉及到识别图像中的目标，说明各目标之间的关系。

目标的描述和识别是其中的主要内容，而这也是中层处理主要内容显然中层处理内容更为关键，轮廓特征的提取就为目标以特征描述和分类。

及般来说的模式识别。

对于目标图像在这个层次中提取的图像的特征，如区域轮廓等特征，然后根据模式识别理论进行分类。

高层处理指的是用计算机实现类似人类的视觉系统，及般所说讲分为低中高三个层次。

低层处理通常指原始像素级的处理，中层处理主要是预处理，包括图像增强复原滤波分割等。

改善的图像的质量。

中层处理主要是在底层处理的基础上给图像分割出来的单元在文本理解技术，无论是在生活中还是工业应用或是军事应用中有着重要的实际作用，应用十分广泛。

从广义上讲，目标识别可以是多方便的如触觉识别味觉识别听觉识别等等。

军事上以电子信息为主要是别手段。

从图像处理角度来领域的研究热点之，广泛的应用于日常生活工业应用和军事活动中的各个领域。

随着计算机技术和人工智能的发展，目标识别在日常生活工业应用和军事活动中发挥的非常重要的作用。

目标识别技术是近年发展的门新兴便快捷以及准确。

沈阳理工大学学士学位论文国内外研究现状视觉使人类得以感知和理解周边的世界。

计算机视觉的目的是，通过电子化感知和理解图像复制人类视觉的效果。

目标识别技术是图像处理模式识别和计算机视觉综合的技术途径。

本论文围绕特征的提取描述和评价及其对目标识别的影响这主题上展开的研究。

通过研究轮廓特征，在定程度上解决原有目标识别技术中的几个问题，使得在原有技术的基础上使该技术在使用中更加的简事目的。

它从早期采用常规的模式识别在很窄的范围内取得成功年代迅猛发展起来的基于知识的识别方法，扩展到般性思维的模糊识别方法年代重新崛起的人工神经网络识别方法，都为复杂领域的目标识别研究提供了它的主要目的是确定视野图像中是否存在目标，如果存在口标，给定个合理的解释，即判断出目标是什么及确定它的位置。

它属于模式识别的范畴，也可以把模式识别狭义地理解为图像目标识别。

许多国家首先是将其应用于军的事，而用计算机进行目标识别却非常困难。

目标识别技术的研究始于六十年代，其含义是用计算机对图像进行加工处理，以得到些预期的效果，并从中提取有用信息，从而实现人对事物或现象的分析描述判断和识别。

它的事，而用计算机进行目标识别却非常困难。

目标识别技术的研究始于六十年代，其含义是用计算机对图像进行加工处理，以得到些预期的效果，并从中提取有用信息，从而实现人对事物或现象的分析描述判断和识别。

它的主要目的是确定视野图像中是否存在目标，如果存在口标，给定个合理的解释，即判断出目标是什么及确定它的位置。

它属于模式识别的范畴，也可以把模式识别狭义地理解为图像目标识别。

许多国家首先是将其应用于军事目的。

它从早期采用常规的模式识别在很窄的范围内取得成功年代迅猛发展起来的基于知识的识别方法，扩展到般性思维的模糊识别方法年代重新崛起的人工神经网络识别方法，都为复杂领域的目标识别研究提供了综合的技术途径。

本论文围绕特征的提取描述和评价及其对目标识别的影响这主题上展开的研究。

通过研究轮廓特征，在定程度上解决原有目标识别技术中的几个问题，使得在原有技术的基础上使该技术在使用中更加的简便快捷以及准确。

沈阳理工大学学士学位论文国内外研究现状视觉使人类得以感知和理解周边的世界。

计算机视觉的目的是，通过电子化感知和理解图像复制人类视觉的效果。

目标识别技术是图像处理模式识别和计算机视觉领域的研究热点之，广泛的应用于日常生活工业应用和军事活动中的各个领域。

随着计算机技术和人工智能的发展，目标识别在日常生活工业应用和军事活动中发挥的非常重要的作用。

目标识别技术是近年发展的门新兴技术，无论是在生活中还是工业应用或是军事应用中有着重要的实际作用，应用十分广泛。

从广义上讲，目标识别可以是多方便的如触觉识别味觉识别听觉识别等等。

军事上以电子信息为主要是别手段。

从图像处理角度来讲分为低中高三个层次。

低层处理通常指原始像素级的处理，中层处理主要是预处理，包括图像增强复原滤波分割等。

改善的图像的质量。

中层处理主要是在底层处理的基础上给图像分割出来的单元在文本理解为目标以特征描述和分类。

及般来说的模式识别。

对于目标图像在这个层次中提取的图像的特征，如区域轮廓等特征，然后根据模式识别理论进行分类。

高层处理指的是用计算机实现类似人类的视觉系统，及般所说的计算机视觉。

图像理解的目的是解释幅图像，必然要涉及到识别图像中的目标，说明各目标之间的关系。

目标的描述和识别是其中的主要内容，而这也是中层处理主要内容显然中层处理内容更为关键，轮廓特征的提取就在在中层处理中。

图像分割方法可以分为三大类类是基于图像全局知识如图像直方图的分割方法类是基于边缘的图像分割方法第三类是基于区域的图像分割方法。

在第类分割方法中，灰度门限法是最简单也是最有效的分割方法。

基于边缘的分割方法在边缘检测算子获得边缘图像的基础上，完成对图像的分割。

常用的方法包括边缘图像门限法边缘松驰法边界跟踪图搜索法检测边界动态规划检测边界变换法等。

基于边缘检测算子的边缘检测方法所得到的边缘是不连续的，实际上只是些无序的点。

然后，再由这些点组成物体的轮廓，进而确定目标的区域。

基于轮廓局部特征的表示方法基本思想是把目标轮廓分割成若干段，用轮廓分段的基元代表轮廓特征，用于匹配和识别。

不同方法的区别在于分割轮廓的方式不同，常用的有多边形近似法曲线分解法样条逼近法等。

重要的方法有形状树描述子轮廓分段集描述子轮廓灵活度形状相似度等。

其中基于链表和样条的方法较为成熟，目沈阳理工大学学士学位论文前针对它们的研究较少。

随着科技的高速发展，目标识别不仅在高科技军事战争中有着重要的作用，而且在其他方面也有着广泛应用，例如这个更新的概念数字地球系统，该系统是个信息量极大的系统，在这个系统中图像处理识别占据着重要的地位。

本文主要研究工作本文在分析研究背景及研究意义的基础上，对国内外的研究现状进行了总结。

系统学习了图像处理基本技术，并据此对边缘检测算子轮廓提取方法进行了深入研究，为目标轮廓的特征提取奠定基础。

论文研究安排如下第章，明确了论文研究的背景及研究的意义，在充分分析国内外研究现状的基础上，对论文的研究内容及研究顺序进行了合理的安排。

第二章，对图像预处理及图像特征提取的基本理论进行学习，图像预处理包括图像平滑和图像分割理论，图像特征提取内容为颜色纹理角度等特征，并进步就图像的相似性度量进行研究，为后续的研究工作奠定理论基础。

第三章，首先对常用的边缘检测方法进行研究，在此基础上，研究现代新提出的轮廓提取方法，并就提取后图像的后处理操作进行研究。

第四章，在研究轮廓特征提取方法的基础上，通过仿真，对目标图像进行图像预处理边缘检测特征提取等操作，并根据提取的特征值进行目标的分类。

最后，对论文的研究内容研究结果进行总结。

沈阳理工大学学士学位论文数字图像处理技术研究从数字图像处理角度出发，探讨了数字图像轮廓特征提取的般过程，将原始图像进行灰度处理平滑滤波阈值分割边缘检测等处理得到原始图像的二值黑白位图，