图像边缘检测算法学士学位论文Word下载.docx
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图像处理；
边缘检测；
Matlab；
高通滤波器
Abstract
Inimageprocessing,asabasiccharacteristic,theedgeoftheimage,whichiswidelyusedintherecognition,segmentation,intensificationandcompressoftheimage,isoftenappliedtohigh-leveldomain.
Edgedetectionisoneofthemostfundamentalsinimageprocessingandanalyzing,whichisstillunsolved.Image’sedgesincludeimage’sfeaturessuchaspositionandoutline,whichbelongtothefundamentalfeatures.Edgedetectioniswidelyusedinimageanalysisandprocessingsuchasfeaturedescription,imagesegmentation,imageenhancement,patternrecognitionandimagecompressionetc,soEdgeDetectionandextractofoutlinefigurearetheresearchhotspotinthetechnologyofimageprocessingandanalysisall,onwhichthenewtheoryandmethodsareputforwardconstantly.
Someedgedetectionalgorithmsareresearched,includingRoberts,Sobel,Prewitt,LoG,Canny,Kirschetc.Theclassicedgedetectionmethodshavesomedrawbacksinimagedenoising.Theoryananlysisandexperimentsarecarriedouttocomparetheiradvantagesanddisadvantages.formisalignedproblemsoftheSobeloperatoredgedetection,proposecombiningButterworthhigh-passfilterandSobeloperatoredgedetectionmethod,aneffectivesolutiontothisproblem.ThemainaimofthepaperisstudyingPerformanceEvaluationinedgedetectionalgorithms,andthedetectionresultsarecompared.Theexperimentsresultsshowthatthealgorithmscanbeausefulreferenceoflatterpartsofimageprocessing.
Keywords:
Imagesegmentation;
Edgedetection;
Matlab;
High-passfilter
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所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
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年月日
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涉密论文按学校规定处理。
日期：
导师签名：
日期：
目录
1绪论1
1.1数字图像处理1
1.1.1数字图像处理的发展1
1.1.2数字图像处理的应用2
1.2图像边缘检测技术的概述及应用范围3
1.2.1边缘检测概述3
1.2.2边缘检测的应用范围4
1.2.3边缘检测的发展趋势8
1.2.4边缘检测的研究背景和意义9
1.3Matlab简介10
1.4文章的主要结构14
2基于一阶微分的边缘检测算法15
2.1Roberts边缘检测算子15
2.1.1算法15
2.1.2实验结果及分析16
2.2Prewitt边缘检测算子16
2.2.1算法16
2.2.2实验结果及分析17
2.3Sobel边缘检测算法17
2.3.1传统的Sobel算法17
2.3.2实验结果及分析18
2.4改进的Sobel边缘检测方法19
2..4.1频域边缘检测法19
2.4.2实验结果及分析：
20
3基于二阶微分的边缘检测算法22
3.1LoG边缘检测算子22
3.1.1算法22
3.1.2实验结果及分析24
3.2Canny边缘检测算子24
3.2.1算法24
3.2.2实验结果及分析26
4各算子实验结果对比分析27
4.1实验结果27
4.2实验结果分析28
5总结与展望30
5.1总结30
5.2展望30
致谢32
参考文献33
附录：
34
附录A：
英文原文34
附录B：
汉语翻译41
附录C:
源程序47
1绪论
边缘检测技术在图像处理与计算机视觉中占有特殊的位置，它是底层视觉处理中最重要的环节之一，也是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析方法的基础。
近年来，边缘检测技术已经逐渐被广泛地应用于医学、林业、遥感、工程技术中的零部件检查、故障诊断以及探伤等更多领域。
但是在实际应用中，不断涌现的先进新技术、新方法给人们如何选择合适的、最佳的图像边缘检测方法提出了新的难题。
1.1数字图像处理
1.1.1数字图像处理的发展
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
它是随着计算机技术和超大规模集成电路的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新技术领域。
1964年美国喷气式推进实验室处理卫星发射回来的月球表面的照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，同时也推动了数字图像处理的发展。
20世纪70年代图像处理技术开始用于处理地球卫星获取的遥感图片，进行地质资源探测、农作物估产、水文气象监测等，图像增强和图像识别技术达到了飞速发展。
1971年X光断层图像重构技术的出现，英国GN.Hounsfield推出了第一台脑断层摄像仪，因此获得1979年诺贝尔奖，也促进了CT的研究和发展。
20世纪70年代末，随着人工智能的兴起和发展，开始了计算机视觉的研究，由2D图像获取3D空间信息。
20世纪80年代末和20世纪90年代，高速计算机和大规模集成电路的发展，使图像处理技术更趋成熟：
图像压缩、多媒体技术、文本图像的分析和理解、文字的识别等取得了重大的进展；
而全球通讯技术的蓬勃发展，使图像通讯和传输得到广泛应用[1]。
1.1.2数字图像处理的应用
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着科学技术的发展，数字图像处理技术的应用领域也将随之不断扩大。
数字图像处理技术未来应用领域主要有以下七个方面。
（1）航天航空技术方面数字图像处理技术在航天航空技术方面的应用，除JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面是在飞机遥感和卫星遥感技术中。
图像在空中先处理（数字化编码）成数字信号存人磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。
这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。
现在世界各国都在利用各类卫星所获取的图像进行资源调查、灾害检测、资源勘察、农业规划、城市规划。
在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。
（2）生物医学工程方面数字图像处理技术在生物医学工程方面的应用十分广泛，且很有成效。
除了CT技术之外，还有一类是对医用显微技术的处理分析，如染色体分析、癌细胞识别等。
此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。
（3）通信工程方面当面通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的流媒体通信。
其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100M/s以上。
要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。
在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。
（4）工业工程方面在工业工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，它大大提高了工作效率，如自动装配线中质量检测，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些恶性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进设计和制造技术中采用工业视觉等等。
其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的面貌，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。
（5）军事公安方面在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确制导，各种侦察照片的判读，具有图像
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