數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)的研究與實(shí)現(xiàn)

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1、任務(wù)書(shū)學(xué)號(hào)3072102203學(xué)生姓名方士兵專(zhuān)業(yè)（班級(jí)）電信2072設(shè)計(jì)題目基于Matlab的圖像邊緣檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用設(shè)計(jì)目的1．提高分析問(wèn)題，解決問(wèn)題的能力，進(jìn)一步鞏固數(shù)字圖像處理系統(tǒng)中的基本原理與方法。2．熟悉掌握一門(mén)計(jì)算機(jī)的語(yǔ)言，可以進(jìn)行數(shù)字圖像的應(yīng)用處理的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)要求1.選取一幅目標(biāo)圖像，分析圖像的特點(diǎn)。2.根據(jù)圖像的特點(diǎn)，選取一種（或幾種）邊緣算子，提取圖像邊緣。3.分析結(jié)果。工作量一周工作計(jì)劃1天的課程介紹,人員安排,熟悉編程環(huán)境。3天分析題目,編寫(xiě)程序。1天調(diào)試程序并寫(xiě)出設(shè)計(jì)報(bào)告。摘要主要分析幾種

2、應(yīng)用于數(shù)字圖像處理中的邊緣檢測(cè)算子,根據(jù)它們?cè)趯?shí)踐中的應(yīng)用結(jié)果進(jìn)行研究,主要包括:Robert邊緣算子、Prewitt邊緣算子、Sobel邊緣算子、Kirsch邊緣算子以及Laplacian算子等對(duì)圖像及噪聲圖像的邊緣檢測(cè),根據(jù)實(shí)驗(yàn)處理結(jié)果討論了幾種檢測(cè)方法的優(yōu)劣.關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理;邊緣檢測(cè);算子共13頁(yè)第15頁(yè)引言圖像的邊緣是圖像的重要特征之一,數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)是圖像分割、目標(biāo)區(qū)域識(shí)別、區(qū)域形狀提取等圖像分析領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ),其目的是精確定位邊緣,同時(shí)較好地抑制噪聲,因此邊緣檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中必不可少的重要

3、環(huán)節(jié)。然而,由于實(shí)際圖像中的邊緣是多種邊緣類(lèi)型的組合,再加上外界環(huán)境噪聲的干擾,邊緣檢測(cè)又是數(shù)字圖像處理中的一個(gè)難題。共13頁(yè)第15頁(yè)目錄第一章邊緣的概念………………………………………………………………3第二章邊緣檢測(cè)…………………………………………………………………4第三章邊緣檢測(cè)算子的應(yīng)用……………………………………………………8第四章邊緣檢測(cè)方法性能比較…………………………………………………12參考文獻(xiàn)料…………………………………………………………………………15共13頁(yè)第15頁(yè)第1章：邊緣檢測(cè)1．1邊緣的介紹圖

4、像邊緣是圖像最基本的特征，邊緣在圖像分析中起著重要的作用。所謂邊緣是指圖像局部特性的不連續(xù)性。灰度或結(jié)構(gòu)等信息的突變處稱(chēng)為邊緣，例如：灰度級(jí)的突變，顏色的突變，紋理結(jié)構(gòu)的突變等。邊緣是一個(gè)區(qū)域的結(jié)束，也是另一個(gè)區(qū)域的開(kāi)始，利用該特征可以分割圖像。邊緣(edge)是指圖像局部強(qiáng)度變化最顯著的部分．邊緣主要存在于目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域(包括不同色彩)之間，是圖像分割、紋理特征和形狀特征等圖像分析的重要基礎(chǔ)．圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測(cè)(edgedetection)．由于邊緣檢測(cè)十分重要，因此成為機(jī)器視覺(jué)

5、研究領(lǐng)域最活躍的課題之一．本章主要討論邊緣檢測(cè)和定位的基本概念，并使用幾種常用的邊緣檢測(cè)器來(lái)說(shuō)明邊緣檢測(cè)的基本問(wèn)題．在討論邊緣算子之前，首先給出一些術(shù)語(yǔ)的定義：邊緣點(diǎn)：圖像中具有坐標(biāo)且處在強(qiáng)度顯著變化的位置上的點(diǎn)．邊緣段：對(duì)應(yīng)于邊緣點(diǎn)坐標(biāo)及其方位，邊緣的方位可能是梯度角．邊緣檢測(cè)器：從圖像中抽取邊緣(邊緣點(diǎn)和邊緣段)集合的算法．輪廓：邊緣列表，或是一條表示邊緣列表的擬合曲線．邊緣連接：從無(wú)序邊緣表形成有序邊緣表的過(guò)程．習(xí)慣上邊緣的表示采用順時(shí)針?lè)较蛐颍吘壐櫍阂粋€(gè)用來(lái)確定輪廊的圖像（指濾波后的圖像）搜索過(guò)程．邊緣點(diǎn)的

6、坐標(biāo)可以是邊緣位置像素點(diǎn)的行、列整數(shù)標(biāo)號(hào)，也可以在子像素分辨率水平上表示．邊緣坐標(biāo)可以在原始圖像坐標(biāo)系上表示，但大多數(shù)情況下是在邊緣檢測(cè)濾波器的輸出圖像的坐標(biāo)系上表示，因?yàn)闉V波過(guò)程可能導(dǎo)致圖像坐標(biāo)平移或縮放．邊緣段可以用像素點(diǎn)尺寸大小的小線段定義，或用具有方位屬性的一個(gè)點(diǎn)定義．請(qǐng)注意，在實(shí)際中，邊緣點(diǎn)和邊緣段都被稱(chēng)為邊緣．邊緣連接和邊緣跟蹤之間的區(qū)別在于：邊緣連接是把邊緣檢測(cè)器產(chǎn)生的無(wú)序邊緣集作為輸入，輸出一個(gè)有序邊緣集；邊緣跟蹤則是將一幅圖像作為輸入，輸出一個(gè)有序邊緣集．另外，邊緣檢測(cè)使用局部信息來(lái)決定邊緣，而邊緣跟

7、蹤使用整個(gè)圖像信息來(lái)決定一個(gè)像素點(diǎn)是不是邊緣．1．2邊緣檢測(cè)算子邊緣檢測(cè)是圖像特征提取的重要技術(shù)之一,邊緣常常意味著一個(gè)區(qū)域的終結(jié)和另一個(gè)區(qū)域的開(kāi)始.圖像的邊緣包含了物體形狀的重要信息,它不僅在分析圖像時(shí)大幅度地減少了要處理的信息量,而且還保護(hù)了目標(biāo)的邊界結(jié)構(gòu).因此,邊緣檢測(cè)可以看做是處理許多復(fù)雜問(wèn)題的關(guān)鍵.共13頁(yè)第15頁(yè)邊緣檢測(cè)的實(shí)質(zhì)是采用某種算法來(lái)提取出圖像中對(duì)對(duì)象與背景間的交界線。圖像灰度的變化情況可以用圖像灰度分布的梯度來(lái)反映，因此可以用局部圖像微分技術(shù)來(lái)獲取邊緣檢測(cè)算子。經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法是對(duì)原始圖像中的像

8、素的某個(gè)鄰域來(lái)構(gòu)造邊緣檢測(cè)算子。以下是對(duì)幾種經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行理論分析，并對(duì)各自的性能特點(diǎn)做出比較和評(píng)價(jià)。邊緣檢測(cè)的原理是：由于微分算子具有突出灰度變化的作用，對(duì)圖像進(jìn)行微分運(yùn)算，在圖像邊緣處其灰度變化較大，故該處微分計(jì)算值教高，可將這些微分值作為相應(yīng)點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，通過(guò)閾值判別來(lái)提取邊緣點(diǎn)，即如果微分值大于閾值，則為邊緣點(diǎn)。R