数字图像的边缘检测研究本科毕业论文

 时间:2020-05-25  贡献者:zhideedu.com

导读:主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测.,本科毕业论文毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明学位论文原创性声明注意事项数字图像的边缘检测研究RESEARCH ON EDGE DETECTION OF DIGITAL IMAGE目录第1章绪论见光波段的电磁波才

主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测.
主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测.

本科毕业论文

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注意事项

数字图像的边缘检测研究

RESEARCH ON EDGE DETECTION OF DIGITAL IMAGE

目录

第1章绪论

见光波段的电磁波才能被识别,但是机器不同,专门用于研究的机器能接受绝大多数种类的电磁波,不论是不可见光还是超强穿透力的伽马射线。

所以机械能对超出人类视觉认知的图像源进行处理,这些图像源包括但不限于x射线成像、红外视觉成像和电子望远镜等技术产生的图像。

所以图像处理技术能运用到各行各业当中。

大部分的重叠。

这些学科的基础理论大致是相同的,然而由于关注的领域不同,各研究机构,学术期刊,会议及公司往往把自己特别的归为其中某一个领域,于是各种各样的用来区分这些学科的特征便被提了出来。

第2章边缘检测的概述

跃变区的跃迁点二阶导数的值为负。

当灰度变化速率不变时二阶导数的值为0。

由此我们得到一个结论:一阶导数能用来检测图像中的某点是否处在边缘上,二阶导数的正负能判断图像的明暗方向和灰度变化方向。

在此同时,我们还发现二阶导数有两条附加性质:

第3章 常见的梯度算子边缘检测

)(59z z G x -= (3-3) 和

-1 -2 -1

3.3 Hueckel 算法

]),1[],[2],1[(22j i f j i f j i f x f -+-+=∂∂ (3-21)

在上面公式中)(y x G ,是一个圆对称函数,函数能通过σ控制函数平滑的效果。

如果让图像)(y x G ,和),(y x f 两者卷积,能得到一张平滑过后的图像:

图3-6 程序界面

grayscale=(((*(imagedata + i * width + j)).blue * 11)+ ((*(imagedata + i * width + j)).red * 3)+((*(imagedata + i * width + j)).green * 59))/100; 式中imagedata是图像指针,i为高度,j为宽度,grayscale为灰度值,(*(imagedata + i * width + j)).blue等三式为当前像素RGB值。

图3-8 Roberts算子检测结果(上图T=10左图T=15右图T=30)

图3-9 Sobel算子检测结果(上图T=10左图T=15右图T=30)

图3-10 Laplacian算子检测结果(上图T=10左图T=15右图T=30)

第4章 基于Canny 算法的边缘检测

越大定位精度就越高。

α⨯==⎰

ββ⨯===⎰⎰∞+∞-∞+∞-w

在随机的n 方向上,),(y x G 的一阶方向导数是:

90°

如阈值太低)让图像边缘的对比度有所减小;还有一种可能是因为阈值过高以至于部分轮廓没有通过检测,以至于原本存在的边缘丢失。

想要准确的选择最适阈值是极其困难的,只有通过不断的试验和对比才能把握住合适的阈值来进行检测。

为了节省下大量的对比试验,Canny 阐述过使用双阈值的检测方法。

首先通过累计统计直方图能得到一个高阈值1T ,接着在确定一个低阈值2T (根据经验数据低阈值通常是高阈值的一半)。

若图像信号响应幅度高于高阈值,那么能确定此像素点为边缘点;若信号响应的幅度低于低阈值,那么就能确定此像素点并非边缘点;若信号响应的幅度值处于高低阈值中间,那么就检查相邻像素中是否存在响应幅度高于高阈值的边缘点,若存在此类点,则通过检验的点就是边缘点,反之则则不是边缘点。

(a) (b)

结论

3. 本文只是对于图像边缘检测技术基础的总结介绍,因时间紧迫的同时本人对数字图像处理相关知识水平极为有限,所以本文对图像处理技术的介绍尚不全面,对于图像边缘检测技术对动效果极为有限。

个人认为,数字边缘检测技术想要进一步发展重点主要在以下几个方面:

参考文献

致谢

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