數(shù)字圖像處理邊緣檢測(cè)算子匯總

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1、WORD格式可編輯課程設(shè)計(jì)資料袋理學(xué)院學(xué)院（系、部）2013-2014學(xué)年第2學(xué)期課程名稱數(shù)字圖像處理指導(dǎo)教師職稱講師學(xué)生姓名專業(yè)班級(jí)信計(jì)1102學(xué)號(hào)題目經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子比較成績(jī)起止日期2014年6月16日～2014年6月20日目錄清單序號(hào)材料名稱資料數(shù)量備注1課程設(shè)計(jì)任務(wù)書12課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書13源程序（電子文檔）145課程設(shè)計(jì)任務(wù)書2013-2014學(xué)年第2學(xué)期專業(yè)知識(shí)整理分享WORD格式可編輯理學(xué)院學(xué)院（系、部）信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)1102班級(jí)課程名稱：數(shù)字圖像處理設(shè)計(jì)題目：經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子比較完成期限：自2014年6月16日至2014年6月20日共1周內(nèi)容及任務(wù)將幾種經(jīng)典邊緣算子進(jìn)行比

2、較，編寫出相應(yīng)的程序。進(jìn)度安排起止日期工作內(nèi)容2014.6.16~2014.6.16選擇題目，查閱資料。2014.6.17~2014.6.19利用matlab軟件編寫相應(yīng)的程序，并嘗試改進(jìn)已有的算法。2014.6.20~2014.6.20整理相關(guān)的結(jié)果，書寫課程設(shè)計(jì)報(bào)告。主要參考資料[1]RafaelC.Gonzalez、RichardE.Woods.岡薩雷斯.數(shù)字圖像處理（第二版）電子工業(yè)出版社[2]陳傳波、金先級(jí).數(shù)字圖像處理.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2004.7[3]KennethR.Castleman著；朱志剛、石定機(jī)等譯.數(shù)字圖像處理.北京：電子工業(yè)出版社，2002.2[4]陳天華

3、.數(shù)字圖像處理.北京：清華大學(xué)出版社，2007.6[5]曹茂永.數(shù)字圖像處理.北京：北京大學(xué)出版社，2007.9[6]龔聲蓉、劉純平、王強(qiáng)等編著.數(shù)字圖像處理與分析.北京：清華大學(xué)出版社指導(dǎo)教師（簽字）：年月日系（教研室）主任（簽字）：年月日專業(yè)知識(shí)整理分享WORD格式可編輯數(shù)值分析課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子比較起止日期：2014年6月16日至2014年6月20日學(xué)生姓名班級(jí)信息與計(jì)算科學(xué)1102班學(xué)號(hào)成績(jī)指導(dǎo)教師(簽字)理學(xué)院2014年6月20日專業(yè)知識(shí)整理分享WORD格式可編輯目錄摘要5關(guān)鍵字5引言51．各種經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子原理簡(jiǎn)介51.1Roberts（羅伯特）邊緣檢測(cè)算子61.

4、2Sobel（索貝爾）邊緣檢測(cè)算子71.3Prewitt（普瑞維特）邊緣檢測(cè)算子71.4Laplacian（拉普拉斯）邊緣檢測(cè)算子81.5Marr-Hildreth（馬爾）邊緣檢測(cè)算子91.6canny（凱尼）邊緣檢測(cè)算子102.各種經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子性能比較122.1MATLAB程序仿真122.2實(shí)驗(yàn)效果比較153.結(jié)論16參考文獻(xiàn)：17附錄18專業(yè)知識(shí)整理分享WORD格式可編輯經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子比較摘要：圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)是圖像分割、目標(biāo)識(shí)別、區(qū)域形態(tài)提取等圖像分析領(lǐng)域中十分重要的基礎(chǔ)。本文簡(jiǎn)要介紹各種經(jīng)典圖像邊緣檢測(cè)算子的基本原理，用Matlab仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明各種算子的特點(diǎn)及對(duì)噪聲的敏感

5、度，為學(xué)習(xí)和尋找更好的邊緣檢測(cè)方法提供參考價(jià)值。關(guān)鍵字：圖像處理；邊緣檢測(cè)；算子；比較引言圖像的邊緣時(shí)圖像最基本的特征之一。所謂邊緣（或邊沿）是指周圍像素灰度有階躍性變化或“屋頂”變化的那些像素的集合。邊緣廣泛存在于物體與背景之間、物體與物體之間、基元與基元之間，因此它是圖像分割依賴的重要特征。圖像邊緣對(duì)圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)分析十分有用，邊緣能勾劃出目標(biāo)物體，使觀察者一目了然；邊緣蘊(yùn)含了豐富的內(nèi)在信息（如方向、階躍性質(zhì)、形狀等）。從本質(zhì)上說(shuō)，圖像邊緣是圖像局部特性不連續(xù)性（灰度突變、顏色突變、紋理結(jié)構(gòu)突變等）的反應(yīng)，它標(biāo)志著一個(gè)區(qū)域的終結(jié)和另一個(gè)區(qū)域的開始。邊緣檢測(cè)技術(shù)是所有基于邊界分割的圖像

6、分析方法的第一步，首先檢測(cè)出圖像局部特性的不連續(xù)性，再將它們連成邊界，這些邊界把圖像分成不同的區(qū)域，檢測(cè)出邊緣的圖像就可以進(jìn)行特征提取和形狀分析。為了得到較好的邊緣效果，現(xiàn)在已經(jīng)有了很多的邊緣檢測(cè)算法以及一些邊緣檢測(cè)算子的改進(jìn)算法。但各算子有自己的優(yōu)缺點(diǎn)和適用領(lǐng)域。本文著重對(duì)一些經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行理論分析、實(shí)際驗(yàn)證并對(duì)各自性能特點(diǎn)做出比較和評(píng)價(jià)，以便實(shí)際應(yīng)用中更好地發(fā)揮其長(zhǎng)處，為新方法的研究提供衡量尺度和改進(jìn)依據(jù)。1．各種經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子原理簡(jiǎn)介專業(yè)知識(shí)整理分享WORD格式可編輯圖像的邊緣對(duì)人的視覺具有重要的意義，一般而言，當(dāng)人們看一個(gè)有邊緣的物體時(shí)，首先感覺到的便是邊緣?；叶然蚪Y(jié)構(gòu)等信

7、息的突變處稱為邊緣。邊緣是一個(gè)區(qū)域的結(jié)束，也是另一個(gè)區(qū)域的開始，利用該特征可以分割圖像。需要指出的是，檢測(cè)出的邊緣并不等同于實(shí)際目標(biāo)的真實(shí)邊緣。由于圖像數(shù)據(jù)時(shí)二維的，而實(shí)際物體是三維的，從三維到二維的投影必然會(huì)造成信息的丟失，再加上成像過(guò)程中的光照不均和噪聲等因素的影響，使得有邊緣的地方不一定能被檢測(cè)出來(lái)，而檢測(cè)出的邊緣也不一定代表實(shí)際邊緣。圖像的邊緣有方向和幅度兩個(gè)屬性，沿邊緣方向像素變化平緩，垂直于邊緣方向像素變化劇