開題報告徐富賀

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1、北京郵電大學世紀學院畢業(yè)設計（論文）開題報告目棊于數學形態(tài)學的圖像邊緣檢測技術研究學生姓名徐富賀學號11010506專業(yè)名稱電子信息工程年級2011級所在系（院）通信與信息工程系指導教師梁舒2014年12月180說明1、根據北京郵電大學世紀學院《畢業(yè)設計（論文）工作管理規(guī)定》，學生必須撰寫《畢業(yè)沒計（論文）開題報告》，由指導教師簽署意見、各教學單位審查批準后實施。2、開題報告是畢業(yè)設計（論文）答辯委員會對學生答辯資格審查的依據材料之一。學生應當在畢業(yè)設計（論文）工作前期內完成，開題報告不合格者不得參加答

2、辯。3、畢業(yè)設計開題報告各項內容要實事求是，逐條認真填寫。其中的文字表達要明確、嚴謹，語言通順，外來語要同時用原文和中文表達。第一次出現(xiàn)縮寫詞，須注出全稱。4、本報告中，由學生本人撰寫的對課題和研究工作的分析及描述，應不少于2000字，沒有經過整理歸納，缺乏個人見解，拼湊而成的開題報告按不合格論。5、開題報告檢查原則上在畢業(yè)設計（論文）工作開始3周內完成，各教學單位完成畢業(yè)設計開題檢查后，應寫一份開題情況總結報告。畢業(yè)設計論文的意義和選題背景（包括選題背景、意義、國內外研宄現(xiàn)狀等）1.選題背景、意義數學

3、形態(tài)學是分析幾何形狀和結構的數學方法，是建立在集合代數基礎上，用集合論方法定量描述兒何結構的科學。數學形態(tài)學是一組形態(tài)學的代數運算子組成。用這些算子及其組合進行圖像形狀和結構的分析處理包括圖像分割、特征抽取、邊緣檢測等方面的工作。圖像邊緣是圖像最基本的特征，也是最重要的特征，它包含了圖像的大部分信息。在一副圖像巾，人們往往僅對圖像中的某些部分感興趣，這些部分通常是圖像屮特定的、具有獨特性質的區(qū)域，力了辨識和分析圖像屮的0標，需要將它們從圖像中分離、提取出來，在此基礎上才有可能對其進行進一步的處理和利用，

4、而圖像邊緣檢測可以對此進行實現(xiàn)。簡肀來說，圖像邊緣檢測的目的是精確定位閣像邊緣，但巾于實際閣像屮的邊緣是多種邊緣類型的組合，并且有外界環(huán)境噪聲的干擾，因此邊緣檢測成為數字圖像處理技術中的一個難題，對于我們對圖像進行高層次的特征描述、識別和理解具有重大的影響。邊緣檢測是圖像理解、分析和識別領域屮的一個基礎乂重要的課題，邊緣足閣像屮重要的特征之一，是計算機視覺、模式識別等研宄領域的重要基礎。圖像的大部分主要信息都存在于圖像的邊緣中，主要表現(xiàn)為圖像局部特征的不連續(xù)性，是圖像巾灰度變化比較強烈的地方，也即通常所

5、說的信號發(fā)生奇異變化的地方。數字圖像的邊緣檢測是圖像分割、目標區(qū)域的識別、區(qū)域形狀提取等圖像分析領域十分重要的基礎，閣像理解和分析的第一步往往就是邊緣檢測，目前它己成為機器視覺研宄領域最活躍的課題之一，在各應用屮占有十分重要的地位。理想的邊緣檢測是能夠正確解決邊緣的有無、真假、和定向定位。長期以來，人們一直關心這一問題的研究，除了常用的局部算子及以后在此基礎上發(fā)展起來的種種改進方法外，又提出了許多新的技術，其中，比較經典的邊緣檢測算子有Robertscross算子、Sobol算子、Laplacian算子

6、、LOG算子、Marr算子等，其邊緣檢測速度快，但得到的往往是斷續(xù)的、不完整的結構信息。這類方法對噪聲比較敏感，為了有效抑制噪聲，一般都首先對原圖象進行平滑，再進行邊緣檢測就能成功的檢測到真正的邊緣。本課題主要畢業(yè)設計論文的意義和選題背景（包括選題背景、意義、國內外研宄現(xiàn)狀等）1.選題背景、意義數學形態(tài)學是分析幾何形狀和結構的數學方法，是建立在集合代數基礎上，用集合論方法定量描述兒何結構的科學。數學形態(tài)學是一組形態(tài)學的代數運算子組成。用這些算子及其組合進行圖像形狀和結構的分析處理包括圖像分割、特征抽取、

7、邊緣檢測等方面的工作。圖像邊緣是圖像最基本的特征，也是最重要的特征，它包含了圖像的大部分信息。在一副圖像巾，人們往往僅對圖像中的某些部分感興趣，這些部分通常是圖像屮特定的、具有獨特性質的區(qū)域，力了辨識和分析圖像屮的0標，需要將它們從圖像中分離、提取出來，在此基礎上才有可能對其進行進一步的處理和利用，而圖像邊緣檢測可以對此進行實現(xiàn)。簡肀來說，圖像邊緣檢測的目的是精確定位閣像邊緣，但巾于實際閣像屮的邊緣是多種邊緣類型的組合，并且有外界環(huán)境噪聲的干擾，因此邊緣檢測成為數字圖像處理技術中的一個難題，對于我們對圖

8、像進行高層次的特征描述、識別和理解具有重大的影響。邊緣檢測是圖像理解、分析和識別領域屮的一個基礎乂重要的課題，邊緣足閣像屮重要的特征之一，是計算機視覺、模式識別等研宄領域的重要基礎。圖像的大部分主要信息都存在于圖像的邊緣中，主要表現(xiàn)為圖像局部特征的不連續(xù)性，是圖像巾灰度變化比較強烈的地方，也即通常所說的信號發(fā)生奇異變化的地方。數字圖像的邊緣檢測是圖像分割、目標區(qū)域的識別、區(qū)域形狀提取等圖像分析領域十分重要的基礎，閣像理解和分析的第一步往往就