彩色圖像邊緣檢測(cè)相關(guān)算法研究

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1、分類號(hào)：ＴＰ３９１學(xué)校代碼：１０６９７密級(jí)：公開學(xué)號(hào)：２０１５２０９６６壽ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ：ｔ字位論文ＭＡ’ＳＴＥＲＳＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ彩色圖像邊緣檢測(cè)相關(guān)算法研究學(xué)科名稱：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)作者：李?yuàn)檴櫍壷笇?dǎo)老師：陳莉教授西北大學(xué)學(xué)位評(píng)定委員會(huì)二〇—八年六月ResearchonColorImageEdgeDetectionAlgorithmsAthesissubmittedtoNorthwestUniversityinpartialfulfillmentoftherequirement

2、sforthedegreeofMasterinComputerAppliedTechnologyByLiShanshanSupervisor:ChenLiProfessorJune2018摘要邊緣信息是數(shù)字圖像的基本特征，它能夠清晰地勾勒出對(duì)象的輪廓及紋理，而且傳遞了圖像的大部分重要信息，對(duì)人類視覺感知具有特殊意義。邊緣檢測(cè)技術(shù)一直是數(shù)字圖像處理中的研究熱點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于車牌識(shí)別、智能交通、遙感、測(cè)繪等眾多領(lǐng)域。近年來(lái)，大量研究者針對(duì)彩色圖像邊緣檢測(cè)展開研究工作，并取得了一定的研究成果，但在如何高效、精確地提取弱邊緣，提高抗噪性能等方面還有待進(jìn)一步探索。本文以國(guó)家自

3、然科學(xué)基金項(xiàng)目(61502219)為背景，對(duì)彩色圖像邊緣檢測(cè)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行研究。本文主要研究?jī)?nèi)容包括：1.針對(duì)現(xiàn)有顏色分量輸出融合方法未能較好權(quán)衡抗噪性能與邊緣檢測(cè)精度的問(wèn)題，提出一種基于魯棒主成分分析的模糊邊緣檢測(cè)算法。該算法在含噪彩色圖像的三個(gè)通道分別應(yīng)用魯棒主成分分析模型得到相應(yīng)的低秩圖像，再以改進(jìn)的圖像模糊邊緣檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)低秩圖像的邊緣檢測(cè)，可在去噪的同時(shí)保持較高的邊緣檢測(cè)精度。2.針對(duì)輸出融合方法中顏色分量間相關(guān)性引起的部分邊緣信息丟失問(wèn)題，提出一種在低通道相關(guān)性顏色空間下的邊緣檢測(cè)算法。該算法采用小波和主成分分析方法構(gòu)造自適應(yīng)顏色空間，并在該空間下應(yīng)用提

4、出的圖像模糊邊緣檢測(cè)算法，提升了圖像邊緣的完整性和準(zhǔn)確性。3.針對(duì)矢量方法中對(duì)低對(duì)比度區(qū)域的邊緣提取效果不佳、所得邊緣比較粗大等問(wèn)題，將四元數(shù)引入最小核值相似區(qū)算子中，提出一種RGB空間下的基于四元數(shù)的改進(jìn)型最小核值相似區(qū)邊緣檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法所得邊緣信息比較完整、細(xì)致，且在提高邊緣定位精度的同時(shí)未增加算法的復(fù)雜度。關(guān)鍵詞：彩色圖像邊緣檢測(cè)，魯棒主成分分析，自適應(yīng)顏色空間，四元數(shù)，最小核值相似區(qū)算子IABSTRACTWiththerapiddevelopmentofscienceandtechnology,digitalimageprocessingha

5、sbecomeanimportantresearchareainsignalprocessing.Theedge,asoneofthemostbasicfeaturesoftheimage,isofgreatsignificancetohumanvisualperception.Itnotonlyoutlinesthebasicoutlineofthetargetobject,butalsocanconveythemostoftheimportantinformationintheimage.Theedgedetectiontechnologyhavingbeent

6、heresearchhotspotofdigitalimageprocessing,arewidelyusedinlicenseplaterecognition,intelligenttransportation,remotesensing,mappingandmanyotherfields.Inrecentyears,alargenumberofresearchershavedoneresearchoncolorimageedgedetectionandobtainedsomeresearchresults.However,itisstilltobefurther

7、exploredintermsofhowtoextractweakedgesefficientlyandaccuratelyorimprovetheanti-noiseperformanceofexistingalgorithms,andsoon.ThisthesisbasedonthenationalnaturalsciencefoundationofChina(61502219),researchonthecolorimageedgedetectionrelatedissues.Themaincontentsareasfollows:1.Theexistin