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《圖像邊緣檢測方法研究信息工程畢業(yè)設(shè)計(jì)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。
1、東華理工大學(xué)長江學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘要畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目：圖像邊緣檢測方法研究英文題目：ResearchonImageEdgeDetectionMethods東華理工大學(xué)長江學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘要獨(dú)創(chuàng)聲明本人鄭重聲明：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)，是本人在指導(dǎo)老師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果，成果不存在知識(shí)產(chǎn)權(quán)爭議。盡我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本設(shè)計(jì)（論文）不含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。?
2、作者簽名:二〇一〇年九月二十日?畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）使用授權(quán)聲明本人完全了解濱州學(xué)院關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定。本人愿意按照學(xué)校要求提交學(xué)位論文的印刷本和電子版，同意學(xué)校保存學(xué)位論文的印刷本和電子版，或采用影印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存設(shè)計(jì)（論文）；同意學(xué)校在不以營利為目的的前提下，建立目錄檢索與閱覽服務(wù)系統(tǒng)，公布設(shè)計(jì)（論文）的部分或全部內(nèi)容，允許他人依法合理使用。（保密論文在解密后遵守此規(guī)定）?作者簽名:二〇一〇年九月二十日東華理工大學(xué)長江學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘要摘要數(shù)字圖像邊緣檢測是圖像分割、目標(biāo)區(qū)域識(shí)
3、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。邊緣中包含圖像物體有價(jià)值的邊界信息，這些信息可以用于圖像理解和分析，并且通過邊緣檢測可以極大地降低后續(xù)圖像分析和處理的數(shù)據(jù)量。圖像理解和分析的第一步往往就是邊緣檢測，目前它已成為機(jī)器視覺研究領(lǐng)域最活躍的課題之一，在工程應(yīng)用中占有十分重要的地位。經(jīng)典的邊緣檢測方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplaee等方法，基本上都是對(duì)原始圖像中像素的小鄰域構(gòu)造邊緣檢測算子，進(jìn)行一階微分或二階微分運(yùn)算，求得梯度最大
4、值或二階導(dǎo)數(shù)的過零點(diǎn)，最后選取適當(dāng)?shù)拈]值提取邊界。但這些算法均存在對(duì)噪聲敏感、不能自適應(yīng)選擇閉值、檢測效果不太理想等缺點(diǎn)。本文對(duì)邊緣檢測理論和算法作了深入的研究，在具體分析各類傳統(tǒng)的邊緣檢測算法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了Canny算法，并結(jié)合改進(jìn)的MTM算法及Otsu算法對(duì)Canny算法中的濾波方法和雙門限選取方法進(jìn)行改進(jìn)。最后，用MATLAB7.0實(shí)現(xiàn)該算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法(CMO算法)取得比傳統(tǒng)的Canny算法更好的邊緣檢測效果。關(guān)鍵詞：圖像處理；邊緣檢測；Canny算子；濾波；自適應(yīng)閾值東華理工大學(xué)長江學(xué)院
5、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘要ABSTRACTDigitalimageedgedetectionplaysanimportpartinimageanalysis,suchasimagesegmentation,interestedregionrecognitionandregionshapeextraction.Andit’sanimportmethodinimagefeatureextractionofimagerecognition.Theedgeincludesthevaluableinfotmationoftheimag
6、ewhichcanbeuseinimageunderstandingandanalysis.Andthroughedgedetection,wecangreatlyreducethecalculationofimageanalysisandprocessinginthefollowingstep.Usually,thefirststepofimageunderstandingandanalysisisedgedetection,andithasbeenthemostactivetopicinthemachinevisi
7、onresearchfield,alsoitplaysanimportpartinengineeringapplication.Mostofthetraditionaledgedetectionalgorithms,suchasRoberts,Sobel,Prewitt,Kirsch,Laplacian,justconstructanedgedetectionalgorithmwithasmallneighborhoodineachpixeloftheoriginalimage,andthencarryoutwithf
8、irstdifferentialorseconddifferentialoperatorinordertoobtainthemaximumgradientorthezero-crossingpointofthesecondderivative,finallyselectanappropriatethresholdtoextract
