数字图像的边缘检测研究本科毕业论文(31页).doc
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1、-数字图像的边缘检测研究本科毕业论文-第 22 页本科毕业论文数字图像边缘检测研究RESEARCH ON EDGE DETECTION OF DIGITAL IMAGE毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名: 日 期: 指导教师签名: 日期: 使用
2、授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名: 日 期: 学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明
3、的法律后果由本人承担。作者签名: 日期: 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名:日期: 年 月 日导师签名: 日期: 年 月 日注 意 事 项1.设计(论文)的内容包括:1)封面(按教务处制定的标准封面格式制作)2)原创性声明3)中文摘要(300字左右)、关键词4)外文摘要、关键词 5)目次页(附件不统一编
4、入)6)论文主体部分:引言(或绪论)、正文、结论7)参考文献8)致谢9)附录(对论文支持必要时)2.论文字数要求:理工类设计(论文)正文字数不少于1万字(不包括图纸、程序清单等),文科类论文正文字数不少于1.2万字。3.附件包括:任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)。4.文字、图表要求:1)文字通顺,语言流畅,书写字迹工整,打印字体及大小符合要求,无错别字,不准请他人代写2)工程设计类题目的图纸,要求部分用尺规绘制,部分用计算机绘制,所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁,布局合理,文字注释必须使用工程字书写,不准用徒手画3)毕业论文须用A4单面打印,论文50页以上的双面打印4)图
5、表应绘制于无格子的页面上5)软件工程类课题应有程序清单,并提供电子文档5.装订顺序1)设计(论文)2)附件:按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)次序装订3)其它数字图像的边缘检测研究摘要边缘检测是数字图像处理技术中比较基础的一部分,其技术的本质上就是通过对图像特征中不连续的部分进行读取判断。在这门技术中有很多决定性的因素影响到数字图像处理的结果。边缘检测是属于图像分割技术的分支,也是数据图像处理中重要的一部分。边缘检测结果的好坏影响着接下来的图像分析理解过程,所以数字图像边缘检测在数字图像工程中有着十分重大的影响力。 本文结合实例对数字图像的边缘检测技术整体进行了介绍,重点的介绍
6、了Roberts算子、Sobel算子、Laplacian算子和LOG算子几种梯度算子。详细的介绍了目前应用最普遍的Canny算法流程与原理。同时给出了各算子处理图像的效果图,直观的展示了各算子的检测边缘的效果。经过实验对比得出结论,Roberts算子易于实现但检测效果不理想。Sobel算子对边缘的定位比较准确和完整,但是精确度下降。Laplacian算子边缘定位准确但受噪音影响较大。LOG算子受噪音影响较小但需要平衡滤波和精确定位边缘的问题。Canny算法能减少边缘的的中断,细化边缘,滤除噪声,检测效果强于梯度算子。关键字:数字图像处理,边缘检测,高斯滤波,Canny算法RESEARCH ON
7、 EDGE DETECTION OF DIGITAL IMAGEAbstractEdge detection is the basic part of digital image processing technology.Essentially, edge detection technique is characterized by the image of the discontinuous section reads and judgment. Therefore, edge detection is part of image segmentation branch.Edge det
8、ection result is impact on the image understanding process,and the digital image edge detection has a very important influence in the digital image project.This paper introduces the edge detection of digital image with the specific example. We stress on introducing some gradient operator such as Rob
9、erts operator, Sobel operator, Laplacian operator and log operator.Besides, we will discuss the canny algorithm in detail about its process and principle. We will also show the effect picture of each operator in order to display the result of each operator visually. After the comparison of the exper
10、iment, the conclusion is drawn that the Roberts operator is easy to implement but the detection effect is not ideal. The Sobel operator is more accurate and complete to the edge location, but the accuracy is decreased.The edge location of Laplacian operator is accurate, but it is affected by the noi
11、se. The LOG operator is less affected by noise but requires a balanced filtering and precise positioning of the edge problem.Canny algorithm can reduce the edge of the interruption, thinning edge, filtering noise, detection results are stronger than gradient operator.KEYWOEDS:Digital image processin
12、g, edge detection, Gaussian, Canny algorithm目录第1章 绪论11.1图像处理的历史背景11.2数字图像处理的概念1第2章 边缘检测的概述42.1 边缘的概念42.2常见边缘类型52.3边缘检测过程6第3章 常见的梯度算子边缘检测73.1 Roberts算子73.2 Sobel算子83.3 Hueckel算法103.4 Laplacian算子103.5 LOG算子113.6梯度算子比较13第4章 基于Canny算法的边缘检测184.1 Canny算法边缘检测的基本原理184.2 Canny算子三项准则184.3 边缘检测滤波器对性能指标的影响194.4
13、 尺度对性能指标的影响204.5 Canny算法检测流程214.6 Canny算法图像处理结果24结论25参考文献26致谢27第1章 绪论1.1图像处理的历史背景随着时代的发展,计算机技术的迅猛发展,数字化这一概念越来越深入我们的生活中。当我们想要了解世界的变化不是去拿起最新的报纸期刊而是通过网络浏览新信息时。当我们不用人力站岗转而去使用监视器时,当我们不再使用光学相机与胶卷时,数字化的图像就已经深深地扎根在我们的日常生活当中。而对于这些数字化图像的运用方式就成了一种十分重要的技术。从60年代末开始,不断完善的图像处理技术逐渐成为一种新兴学科。随后几十年的研究与发展,让数字图像处理的理论和方法
14、进一步的完善,有了更广泛的应用范围。而随着近几年计算机和个相关领域的迅猛发展,多媒体技术的广泛应用,数字图像处理从专门领域的学科,逐渐演变成了一种科学研究和人机界面的工具。图像处理的早期目的主要是是为了改善图片质量。输入质量相对较低的图像,输出经处理后质量经过改善的图像。数字图像技术第一次成功的应用应当归属于背锅喷气动力实验室的尖端实验。1964年,经过图像处理的天文照片为人类之后的航天事业迈出了扎实的一步。数字图像处理技术在60年代末和70年代初开始运用到医学图像、地球遥感检测和天文等领域,而一直发展到今天,图像处理技术则主要被应用于人类分析1。随着电子技术飞跃式的发展,图像处理技术跨入了一
15、个全新的境界。在集合了数字技术、光学技术、生物成像技术、现代视觉理论等各种各样的技术之后,数字图像处理技术已经将触须深入了五花八门的不同行业之中。在这些年当中有许多发达国家投入许多人力、物力到图像处理的研究里,取得了很多非常重要学术成果。在众多的研究成果之中最具有代表性的研究成果就是七十年代末MIT的Marr所提出的视觉计算理论,计算机视觉领域之后数十年的研究发展都根据Marr的理论思想所指导。图像理解虽然在理论的研究上已经获得了一定的进展,但图像理解本身就是一门十分困难的技术,其研究现在还是困难重重,因人类对于自身视觉的详细过程的理解还不透彻,所以计算机视觉还有待进一步的探索和发现。1.2数
16、字图像处理的概念数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像,值得提及的是数字图像是由有限的元素组成的,每个元素都有一个特定位置和幅值,这些元素被称为图像元素、画面元素或像素1。在人类的各种感知当中,视觉感知占有了相当大的比重,所以图像毫无疑问的在人类认知当中占据了极大的比重。不过人类的视觉感知仅仅只有部分处于可见光波段的电磁波才能被识别,但是机器不同,专门用于研究的机器能接受绝大多数种类的电磁波,不论是不可见光还是超强穿透力的伽马射线。所以机械能对超出人类视觉认知的图像源进行处理,这些图像源包括但不限于x射线成像、红外视觉成像和电子望远镜等技术产生的图像。所以图像处理技术能运用到各行各业当中。
17、相比于图像处理技术,对数字图像的图像处理技术的兴起要晚得多,这主要是因为计算机技术在数学计算方面的应用相对较晚。利用计算机处理数字图像的技术应用主要能分为五个阶段:1. 辅助设计阶段:80年代中期,计算机在图形方面的运用开始推广,此时主要用于工程制图和数学线形图。此时代的处理特点是以点和线为主的图形,在色彩方面的参数经常被忽略。2. 图形应用的初级阶段:80年代后期,随着微型计算机的大批上市和普及应用,软件也不断地在丰富,此时已经有不少的学习用和游戏用软件出现。当时微机中主打类型是8位机APPLE机,图形主要应用在游戏画面和教学画面的回执上,图形以矢量图形为主,由程序所控制。3. 平面设计初级
18、阶段:80年代末,随着鼠标触摸笔等硬件的投入应用,特别是后来窗类软件图形界面投入应用,逐渐出现了良好的人机交互界面,图形美工门不再需要学习编程,造福了广大非计算机专业人员。热升华、蜡转印、彩色激光等高质量的输出设备陆续出现出现。图形的输出问题也得到了较大程度上的解决,计算机在图形处理方面的优势开始显现。4. 平面设计的普及阶段:90年代初,随着计算机价格的不断下降和硬件水平不断提升,PC已经能够胜任普通的平面设计工作,因此平面设计来是出去神秘的面纱,得以普及。普通用户能使用专业软件进行绘图创作。5. 多媒体技术广泛运用阶段:到了90年代中后期,计算机技术有了很大发展,多媒体技术开始普遍应用,数
19、字图像已经从过去的单一平面走向了多媒体时代,从静止的画面处理甚至逐渐延伸到动态捕捉系统。数字图像处理的体系趋向完善。从图像处理到计算机视觉之间的划分并没有明确的分界线,在这个连续的统一体当中大体能划分出三种区分低级处理(如如降低噪声、对比度增强、图像锐化等。特点是输入输出都为图像)、中级处理(包括诸如图像分类、提取特征等。特点是输入图像输出特征)和高级处理(对图像进行总体的理解等。特点是实现对图像的理解)。图象处理,图像分析,机器视觉,计算机视觉是彼此紧密关联的学科。如果你翻开带有上面这些名字的教材,你会发现在技术和应用领域上他们都有着相当大部分的重叠。这些学科的基础理论大致是相同的,然而由于
20、关注的领域不同,各研究机构,学术期刊,会议及公司往往把自己特别的归为其中某一个领域,于是各种各样的用来区分这些学科的特征便被提了出来。数字图像处理( Digital Image Processing ):数字图像处理是指通过计算机对数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。(主要研究二维图像)图像分析(Image analysis):图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构,从而提取具有一定智能性的信息。(主要研究二维图像)机器视觉( Machine vision):机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品
21、(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来实现高效的机器控制或各种实时操作。(主要用于工业领域)图像的边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,属于图像处理中的中级处理。图像分析和理解的第一步往往是边缘检测。边缘是图像灰度跃迁的反应,标志着不同区域的分割,包含了大量的图像信息,是图像的重要特征。第2章 边缘检测的概述 2.1 边缘的概念边缘检测是很多数字图像处理技术的基础之一,再次我们先要了解边缘检测的概念。从直观上
22、来看,每条边缘都是一组互相连接的像素的集合。这些像素处于两个区域的边界上。从根本上讲,如我们将要看到的,一条边缘是一个“局部”概念,而由于其定义方式,一个区域的边界是一个更具有整体性的概念。为了给边缘更合理的定义需要具有以有意义的方式测量灰度级跃迁的能力。从直观上来看,以建立边缘的建模为开始,我们能进入到一个有意义,并且能测量灰度级的形式体系当中。理论上,理想的边缘应当如图2-1(a)的模型。按照此模型生成理论上的边缘是连续的像素的集合(垂直方向),所有的像素都处在灰度级跃迁的垂直变化上。(a) (b)图2-1 (a)理想数字模型 (b)斜坡数字边缘事实上,由镜头等光学系统拍摄取样和其他种类的
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- 数字图像 边缘 检测 研究 本科毕业 论文 31
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