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《數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究實現(xiàn)畢業(yè)論文》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、摘要邊緣是圖像最基本的特征之一，故圖像的邊緣檢測是圖像處理的主要內(nèi)容之一，也一直是圖像測量技術研究中的熱點和焦點。本文從邊緣檢測的“兩難”問題出發(fā)，對實際圖像中可能出現(xiàn)的邊緣類型進行了數(shù)學模型描述，并研究分析了傳統(tǒng)邊緣檢測算法的特點。介紹了各種算子邊緣檢測的基本原理，在此基礎上，采用傳統(tǒng)算法對加入高斯白噪聲以后的圖像進行了邊緣檢測分析。最后針對傳統(tǒng)Canny算子在濾波過程中存在的缺陷，給出一種基于自適應平滑濾波的改進Canny邊緣檢測算子。通過對實驗圖像的分析表明，改進的檢測算法對圖像邊緣提取具有較好的檢測精度和準確性，抗噪性能良好。關鍵詞：圖像處理，邊緣檢測，Canny算子，檢測
2、性能-I-ABSTRACTABSTRACTEdgeisthemostbasicfeatureofimage,therefore,theimageedgedetectionisoneofthemaincontentforimageprocessing,italsohasbeenthehotissuesofimagemeasurementtechnology.Inthispaper,the"dilemma"problemofedgedetectionisintrouduced,andthepossiblemathematicalmodelsofactualimageedgesarede
3、scribed,andthetraditionalcharacteristicsoftheedgedetectionalgorithmareanalyzed.Avarietyofthebasicprinciplesofedgedetectionoperatorsareintroduced.Onthisbasic,usingthetraditionalmethodtodetecttheedgeoftheimagewhichisaddedGaussianwhitenoise.Finally,anadaptivefilterbasedCannyedgedetectorisgivenino
4、rdertoeliminatethedefectsofthetraditionalCannyoperator.Thoughtheanalysisofexperimentalimages,improveddetectionofimageedgedetectionalgorithmhasgoodprecisionandaccuracyofdetection,anti-noiseperformance.Keywords:ImageProcessing,EdgeDetection,CannyOperator,DetectionPerformance-I-目錄第一章緒論11.1圖像邊緣檢測方
5、法的研究現(xiàn)狀11.2圖像邊緣檢測方法21.3本文研究的主要內(nèi)容及安排3第二章邊緣模型分類及性能分析52.1引言52.2“邊緣點”定義52.3邊緣檢測“兩難”問題62.4邊緣分類及性能分析7第三章圖像的邊緣檢測方法103.1邊緣與邊緣檢測方法103.1.l邊緣概述103.1.2邊緣檢測方法103.2經(jīng)典的邊緣檢測算子123.2.1差分邊緣檢測算子123.2.2Roberts邊緣檢測方法133.2.3Sobel算子143.2.4Prewitt算子153.3線性濾波邊緣檢測方法163.3.1LOG邊緣檢測方法173.3.2Canny邊緣檢測方法193.4一種改進的canny算子213.4
6、.1改進的自適應平滑濾波213.4.23×3領域的梯度幅值計算方法24第四章實驗結果及分析254.1Matlab概述254.2本文各邊緣檢測算法仿真結果264.2.1在無噪聲情況下264.2.2在加噪的情況下294.2.3仿真結果的比較和分析324.4含噪圖像濾波后邊緣檢測334.5改進的Canny算子實驗結果與分析37第五章總結和展望39致謝41參考文獻42附錄44-45-第一章緒論圖像是人類獲取和交換信息的主要來源。因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。近幾年來，圖像處理和識別技術得到了迅速的發(fā)一展?，F(xiàn)在人們已充分認識到圖像處理和識別技術是認識世界、改造世
7、界的重要手段。隨著科學技術的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術的應用領域也隨之不斷擴大。目前它己經(jīng)成為21世紀信息時代的一門重要的高新科學技術。數(shù)字圖像處理技術的發(fā)展涉及信息科學、計算機科學、數(shù)學、物理學以及生物學等學科，因此數(shù)理及相關的邊緣學科對圖像處理科學的發(fā)展有越來越大的影響。近年來，數(shù)字圖像處理技術日趨成熟，它被廣泛應用于空間探測、遙感、生物醫(yī)學、人工智能以及工業(yè)檢測等許多領域，并促使這些學科產(chǎn)生了新的發(fā)展。1.1圖像邊緣檢測方法的研究現(xiàn)狀根據(jù)使用的知識與層次，可以將
