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1、基于Matlab的數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)算法研究畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明原創(chuàng)性聲明本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。對(duì)本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。作者簽名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說明沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）本人完全了解大學(xué)關(guān)于收集
2、、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)?？梢圆捎糜坝?、縮印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉績?nèi)容。作者簽名： 日 期： 沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）目錄引言11基于一階微分的邊緣檢測(cè)算法11.1Roberts算子11.2Prewitt算子11.3Kirsch算子12基于二階微分的邊緣檢測(cè)算法12.1Laplacian算子12.2LoG算子12.3Canny算子13最
3、佳Sobel邊緣檢測(cè)方法13.1Sobel圖像邊緣檢測(cè)方法13.2改進(jìn)的Sobel邊緣檢測(cè)方法13.3Sobel算子的最佳閾值選取14基于Matlab的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析14.1Matlab簡介14.2一階微分算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析14.3二階微分算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析14.4最佳Sobel邊緣檢測(cè)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析1結(jié)論1致謝1參考文獻(xiàn)1附錄源程序清單1沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘要在實(shí)際圖像處理問題中，圖像的邊緣作為圖像的一種基本特征，經(jīng)常被應(yīng)用到較高層次的圖像應(yīng)用中去。它在圖像識(shí)別，圖像分割，圖像增強(qiáng)以及圖像壓縮等的領(lǐng)域中有較為廣泛的應(yīng)用，也是它們的基礎(chǔ)。邊緣檢測(cè)是圖像處理與分
4、析中最基礎(chǔ)的內(nèi)容之一，也是至今仍沒有得到圓滿解決的一類問題。圖像的邊緣包含了圖像的位置、輪廓等特征，是圖像的基本特征之一，廣泛地應(yīng)用于特征描述、圖像分割、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、模式識(shí)別、圖像壓縮等圖像分析和處理中。因此，圖像邊緣和輪廓特征的檢測(cè)與提取方法，一直是圖像處理與分析技術(shù)中的研究熱點(diǎn)，新理論、新方法不斷涌現(xiàn)。本文研究了一些邊緣檢測(cè)算法，包括傳統(tǒng)的Roberts、Sobel、Prewitt、LoG、Canny、Kirsch等算法。經(jīng)典邊緣檢測(cè)方法的抗噪聲性能都較差，解決該問題的主要方法就是設(shè)置閾值，把得到的圖像高頻部分與閾值相比較以達(dá)到去噪的目的，所以閾值的選取顯得尤為重
5、要。傳統(tǒng)方法中的閾值都是通過實(shí)驗(yàn)確定的，沒有統(tǒng)一的閾值選取方法。本文利用邊緣的最大后驗(yàn)概率估計(jì)，介紹一種新的邊緣估計(jì)方法，從理論上說明了怎樣選取最佳閾值。文章中關(guān)于這些方法都有較詳細(xì)的介紹，以及算法的實(shí)現(xiàn)步驟。對(duì)算法均進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。論文的主要目的是進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)算法性能比較的研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的算法比較可以為圖像處理的后續(xù)環(huán)節(jié)提供一些有益的參考。關(guān)鍵詞：51沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）No邊緣檢測(cè)；圖像處理；Matlab；Sobel；檢測(cè)算法51沈陽大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）NoAbstractInimageprocessing,asabasiccharacteristic,
6、theedgeoftheimage,whichiswidelyusedintherecognition,segmentation,intensificationandcompressoftheimage,isoftenappliedtohigh-leveldomain.Edgedetectionisoneofthemostfundamentalsinimageprocessingandanalyzing,whichisstillunsolved.Image’sedgesincludeimage’sfeaturessuchaspositionandoutline,whichbe
7、longtothefundamentalfeatures.Edgedetectioniswidelyusedinimageanalysisandprocessingsuchasfeaturedescription,imagesegmentation,imageenhancement,patternrecognitionandimagecompressionetc,soEdgeDetectionandextractofoutlinefigurearetheresearchhotspotinthetechn
