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《數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究實(shí)現(xiàn)本科》由會員上傳分享，免費(fèi)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(shù)研究中的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)。本文從邊緣檢測的“兩難”問題出發(fā)，對實(shí)際圖像中可能出現(xiàn)的邊緣類型進(jìn)行了數(shù)學(xué)模型描述，并研究分析了傳統(tǒng)邊緣檢測算法的特點(diǎn)。介紹了各種算子邊緣檢測的基本原理，在此基礎(chǔ)上，采用傳統(tǒng)算法對加入高斯白噪聲以后的圖像進(jìn)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(yīng)平滑濾波的改進(jìn)Canny邊緣檢測算子。通過對實(shí)驗(yàn)圖像的分析表明，改進(jìn)的檢測算法對圖像邊緣提取具有較好的檢測精度和準(zhǔn)確性，抗噪性能良好。關(guān)鍵詞：圖像處理，邊緣檢測，Canny算子，檢測性能-I-
2、ABSTRACTABSTRACTEdgeisthemostbasicfeatureofimage,therefore,theimageedgedetectionisoneofthemaincontentforimageprocessing,italsohasbeenthehotissuesofimagemeasurementtechnology.Inthispaper,the"dilemma"problemofedgedetectionisintrouduced,andthepossiblemathematicalmodelsofactualimageedgesaredescribed,an
3、dthetraditionalcharacteristicsoftheedgedetectionalgorithmareanalyzed.Avarietyofthebasicprinciplesofedgedetectionoperatorsareintroduced.Onthisbasic,usingthetraditionalmethodtodetecttheedgeoftheimagewhichisaddedGaussianwhitenoise.Finally,anadaptivefilterbasedCannyedgedetectorisgiveninordertoeliminate
4、thedefectsofthetraditionalCannyoperator.Thoughtheanalysisofexperimentalimages,improveddetectionofimageedgedetectionalgorithmhasgoodprecisionandaccuracyofdetection,anti-noiseperformance.Keywords:ImageProcessing,EdgeDetection,CannyOperator,DetectionPerformance-I-畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明原創(chuàng)性聲明本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)
5、設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。作者簽名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說明本人完全了解大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽
6、服務(wù)；學(xué)?？梢圆捎糜坝 ⒖s印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)校可以公布論文的部分或全部內(nèi)容。作者簽名： 日 期： -47-目錄第一章緒論11.1圖像邊緣檢測方法的研究現(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(diǎn)”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
7、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(jìn)的canny算子213.4.1改進(jìn)的自適應(yīng)平滑濾波213.4.23×3領(lǐng)域的梯度幅值計(jì)算方法24第四章實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析254.1Matlab概述254.2本文各邊緣檢測算法仿真結(jié)果264.2.1在無噪聲情況下264.2.2在加
