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《圖像邊緣檢測(cè)方法的研究 畢業(yè)論文》由會(huì)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(kù)。
1、摘要數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)是圖像分割、目標(biāo)區(qū)域識(shí)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(shí)別中提取圖像特征的一個(gè)重要方法。本文對(duì)邊緣檢測(cè)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(cè)算法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等，他們基本上都是對(duì)原始圖像中像素的小鄰域構(gòu)造邊緣檢測(cè)算子，進(jìn)行一階微分或二階微分運(yùn)算，求得梯度最大值或二階導(dǎo)數(shù)的過零點(diǎn)，最后選取適當(dāng)?shù)拈撝堤崛∵吔?。但這些算法均存在對(duì)噪聲敏感、不能自適應(yīng)選擇閾值、檢測(cè)效果不太理想等缺點(diǎn)。針對(duì)這些問題，本文引出了基于小波變換的邊緣檢測(cè)算法。小波變換具有良好的時(shí)頻局部
2、化特性及多分辨率特性，能夠有效地分析信號(hào)的奇異性。最后用MATLAB實(shí)現(xiàn)該算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，小波邊緣檢測(cè)比傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法有更好的邊緣檢測(cè)效果。關(guān)鍵詞：圖像處理，邊緣檢測(cè)，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(cè)的發(fā)展與現(xiàn)狀21.3本文的研究?jī)?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(cè)的內(nèi)容62.2基于微分算子的邊緣檢測(cè)方法62.2.1基于一階微分的邊緣檢測(cè)算子62.2.2基于二階微分的邊緣檢測(cè)算子92.3Canny邊緣檢測(cè)算法112.4經(jīng)典邊緣檢測(cè)方法的檢測(cè)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(jìn)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(cè)算子264.1基于邊緣檢測(cè)的小波基函數(shù)選取準(zhǔn)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(cè)原理274.3.1局部模極大值邊緣檢測(cè)的原理284.3.2基于二維圖像小波分解細(xì)節(jié)的邊緣檢測(cè)304.4閾值T的選擇324.5基于小波變換的邊緣檢測(cè)算法的檢測(cè)結(jié)果33結(jié)論35致謝36參考文獻(xiàn)37附錄381Ⅲ第一章緒論1.1課題研究
