資源描述：
《圖像邊緣檢測方法的研究 畢業(yè)論文》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要數(shù)字圖像邊緣檢測是圖像分割、目標區(qū)域識別和區(qū)域形狀提取等圖像分析領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ)，是圖像識別中提取圖像特征的一個重要方法。本文對邊緣檢測理論和算法作了深入的研究，具體分析了各類傳統(tǒng)的邊緣檢測算法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等，他們基本上都是對原始圖像中像素的小鄰域構(gòu)造邊緣檢測算子，進行一階微分或二階微分運算，求得梯度最大值或二階導(dǎo)數(shù)的過零點，最后選取適當(dāng)?shù)拈撝堤崛∵吔?。但這些算法均存在對噪聲敏感、不能自適應(yīng)選擇閾值、檢測效果不太理想等缺點。針對這些問題，本文引出了基于小波變換的邊緣檢測算法。小波變換具有良好的時頻局部
2、化特性及多分辨率特性，能夠有效地分析信號的奇異性。最后用MATLAB實現(xiàn)該算法，實驗結(jié)果表明，小波邊緣檢測比傳統(tǒng)的邊緣檢測算法有更好的邊緣檢測效果。關(guān)鍵詞：圖像處理，邊緣檢測，小波變換，自適應(yīng)閾值ⅠABSTRACTEdgedetectingofthedigitalimageisthebaseoftheimageanalysisarea,whichincludestheimagesegmentation,thetargetrecognitionandtheregionshapeextractingandsoon,anditalsoisanimportantmethodfo
3、rimagerecognitiontoextracttheimage’scharacteristics.Thispaper,Ideeplyresearchthetheoryandthealgorithmoftheedgedetectingandanalyze,thetraditionalalgorithmsoftheedgedetecting,forexample,Roberts,Sobel,Prewitt,KirschandLaplaee.Allofthemconstructanedgedetectionoperatorforthepixelsoftheprimiti
4、veimage,dofirstorderorsecondorderdifferential,findthemaxgradientandthezeroofthesecondderivative,andatlast,choosethepropervaluetoextractthebordervalue.Butallofthemhavesomedisadvantages,suchas,besensitiveforthenoise,notchoosetheproperthresholdbyitself,andthedetectingresultisnotideal.Becaus
5、eoftheseproblems,thispaperintroducesanedgedetectingalgorithmbasedonwavelettransform.Thetime-frequencylocalizationofwavelettransformandthemuliresolutionwavelettransformcanbeusedtoanalyzethesingularityofthesignal.Inmatlabtorealizeit,fromtheresult,theedgedetectiononwavelettransformisbettert
6、hanthetraditionalalgorithm.KEYWORDS:imageprocessing,edgedetecting,Wavelettransform,self-adaptivethreholdⅡ目錄第一章緒論11.1課題研究的目的和意義11.2圖像邊緣檢測的發(fā)展與現(xiàn)狀21.3本文的研究內(nèi)容51.4本文的結(jié)構(gòu)安排5第二章圖像放大的基本方法62.1邊緣檢測的內(nèi)容62.2基于微分算子的邊緣檢測方法62.2.1基于一階微分的邊緣檢測算子62.2.2基于二階微分的邊緣檢測算子92.3Canny邊緣檢測算法112.4經(jīng)典邊緣檢測方法的檢測結(jié)果14第三章小波變換理論基
7、礎(chǔ)193.1小波變換概述193.1.1連續(xù)小波變換193.1.2離散小波變換203.1.3二進小波變換213.2多分辨率分析213.3快速小波變換算法(Mallat算法)22第四章基于小波變換的邊緣檢測算子264.1基于邊緣檢測的小波基函數(shù)選取準則264.2B樣條小波的定義與性質(zhì)274.3基于小波變換的圖像邊緣檢測原理274.3.1局部模極大值邊緣檢測的原理284.3.2基于二維圖像小波分解細節(jié)的邊緣檢測304.4閾值T的選擇324.5基于小波變換的邊緣檢測算法的檢測結(jié)果33結(jié)論35致謝36參考文獻37附錄381Ⅲ第一章緒論1.1課題研究
