本科畢業(yè)論文--數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究

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1、論文題目：網(wǎng)上考試系統(tǒng)作者：謝更強(qiáng)本科畢業(yè)論文論文題目數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究學(xué)院信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院專業(yè)信息管理與信息系統(tǒng)畢業(yè)屆別2009屆姓名指導(dǎo)教師李艷梅職稱講師甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)教務(wù)處制二〇〇九年五2鄧曉勇：數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究目錄摘要4引言5第一章緒論61.1圖像處理的意義61.2邊緣檢測61.2.1邊緣檢測的意義61.2.2圖像邊緣檢測方法的研究現(xiàn)狀81.3數(shù)字圖像及數(shù)字圖像處理10第二章數(shù)字圖像邊緣檢測的基本理論112.1圖像邊緣及檢測的發(fā)展112.1.1圖像邊緣概述112.1.2邊緣檢測及其發(fā)展122.2數(shù)字圖像邊緣的分類142.3數(shù)字圖像邊緣檢測方法的基

2、本步驟14第三章典型邊緣檢測算子的分析和實現(xiàn)153.1差分和圖像灰度定義153.2差分邊緣檢測算子163.3Robert算子163.4Sobel算子173.5Prewitt算子183.6log算子183.7Canny算子19第四章邊緣檢測算子在蘋果蟲害葉片中的應(yīng)用204.1蟲害葉片特征204.2蟲害葉片邊緣檢測的意義204.3邊緣檢測對圖像的實現(xiàn)204.4結(jié)論24第五章結(jié)束語25參考文獻(xiàn)26致謝2824鄧曉勇：數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究鄧曉勇（甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院05信管班）摘要；圖像邊緣包含了圖像的位置、輪廓等特征，是圖像的基本特征之

3、一，常被用于較高層次的特征描述、圖像分割、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、模式識別、圖像壓縮等分析和處理中，以便對圖像進(jìn)行進(jìn)一步的分析和理解。本文比較詳細(xì)的研究了基于微分理論的幾種傳統(tǒng)的和新興的邊緣檢測方法，最終研究的結(jié)果是準(zhǔn)確的檢測出了圖像的邊緣，通過在蟲害葉片中的仿真應(yīng)用，總結(jié)出了各種典型算法存在的優(yōu)缺點和各方面的性能，為進(jìn)一步研究積累了經(jīng)驗。關(guān)鍵詞：邊緣檢測，Robert算子，Sobel算子，Prewitt算子，Canny算子，比較24鄧曉勇：數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究引言計算機(jī)視覺包括兩部分：低層視覺和高層視覺。低層視覺即為圖像處理，包括圖像增強(qiáng)、噪聲濾除和邊緣檢測等部分

4、；高層視覺包括圖像分析和圖像理解，主要是模擬人類對圖像信息的認(rèn)知和決策能力。圖像信息量巨大，而邊緣信息是圖像的一種緊描述，是圖像最基本的特征，所包含的也是圖像中用于識別的有用信息。所謂邊緣或邊沿是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的像素的集合。它以不連續(xù)性的形式出現(xiàn)，通常用方向和幅度描述圖像的特性。一般來講，沿邊緣走向的像素變換平緩，而垂直于邊緣走向的像素變化劇烈?；谶吘墮z測的基本思想是先檢測圖像中的邊緣點，再按一定策略連接成輪廓，從而構(gòu)成邊緣圖像。傳統(tǒng)的邊緣檢測方法基于空間運算,借助空域微分算子進(jìn)行,通過將算子模板與圖像進(jìn)行卷積合成,根據(jù)模板的大小和元素值的不

5、同有不同的微分算子,如Robert算子、Sobel算子、LOG算子、Canny算子等,這些空域邊緣算子對噪聲都比較敏感,且常常會在檢測邊緣的同時加強(qiáng)噪聲。隨著邊緣檢測被應(yīng)用到各個領(lǐng)域，對檢測算子的評價也成了目前研究熱點。24鄧曉勇：數(shù)字圖像邊緣檢測算法研究第一章緒論1.1圖像處理的意義數(shù)字圖像處理技術(shù)起源于20世紀(jì)20年代，當(dāng)時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，它采用了數(shù)字壓縮的技術(shù)。在1964年，美國的噴氣推進(jìn)實驗室處理了太空船“徘徊者七號”發(fā)回的月球照片，這標(biāo)志著第三代計算機(jī)問世后數(shù)字圖像處理的概念開始得到了應(yīng)用。同許多交叉學(xué)科一樣，圖像處理涉及了

6、光學(xué)、電子學(xué)、數(shù)學(xué)、攝影技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)等學(xué)科，廣泛的應(yīng)用于商業(yè)、工業(yè)、醫(yī)學(xué)、軍事、遙感等領(lǐng)域。當(dāng)今，數(shù)字圖像處理指將一幅圖像變?yōu)榱硪环?jīng)過修改(改進(jìn))的圖像。數(shù)字圖像處理隨著計算機(jī)科學(xué)的發(fā)展形成了諸如，圖像分割、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、模式識別、圖像壓縮、圖像傳輸?shù)确种?。通過分析和處理，可以加深我們對圖像的理解，并從圖像中獲得更多的有用信息。因此，圖像處理在人們的生活中起著日益重要的不可替代的作用。1.2邊緣檢測1.2.1邊緣檢測的意義在數(shù)字圖像處理以及物體的識別、計算機(jī)視覺、人工智能、生物醫(yī)學(xué)、遙感、氣象預(yù)測等諸多領(lǐng)域中，圖像的特征提取有著舉足輕重的作用。計算機(jī)視覺

7、處理可以看作是為了實現(xiàn)某一任務(wù)，從包含大量的不相關(guān)的變量中抽取不變的量，總之就是簡化信息。這就意味著要扔掉一些不必要的信息而盡可能利用物體的不變性質(zhì)。而邊緣就是最重要的不變性質(zhì)。光線的變化顯著地影響了一個區(qū)域的外觀，但是不會改變它的邊緣。最重要的是人的視覺系統(tǒng)也是對邊緣是最敏感的，因此，邊緣檢測是圖像處理中的重要內(nèi)容，邊緣是圖像的最基本特征。圖像邊緣檢測涉及圖像中研究對象的特征提取，即怎樣識別圖像中物體的輪廓，它已經(jīng)成為眾多學(xué)者研究的重點和熱點。其間的眾多結(jié)果己經(jīng)得的到了廣泛的應(yīng)用。在如此眾多的方法中，邊緣圖法已經(jīng)成為了主流的方法。邊緣圖法主要實現(xiàn)物體的邊緣提取