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摘 要
图像最基本的特征,图像的边缘检测是图像处理的主要内容之一一直是图像测量技术研究中的热点和焦点。关键词:图像处理边缘检测,
ABSTRACT
Edge is the most basic feature of image, therefore, the image edge detection is one of the main content for image processing, it also has been the hot issues of image measurement technology. In this paper, the dilemma problem of edge detection is introuduced, and the possible mathematical models of actual image edges are described, and the traditional characteristics of the edge detection algorithm are analyzed. A variety of the basic principles of edge detection operators are introduced. On this basic, using the traditional method to detect the edge of the image which is added Gaussian white noise. Finally, an adaptive filter based Canny edge detector is given in order to eliminate the defects of the traditional Canny operator. Though the analysis of experimental images, improved detection of image edge detection algorithm has good precision and accuracy of detection, anti-noise performance.
Key words: Image Processing,Edge Detection, Canny Operator, Detection Performance目 录
1
1.1图像边缘检测方法的研究现状 1
1.2图像边缘检测方法 2
1.3本文研究的主要内容及安排 3
第二章 边缘模型分类及性能分析 5
2.1引言 5
2.2 “边缘点”定义 5
2.3 边缘检测“两难”问题 6
2.4边缘分类及性能分析 7
第三章 图像的边缘检测方法 10
3.1边缘与边缘检测方法 10
3.1.l边缘概述 10
3.1.2边缘检测方法 10
3.2经典的边缘检测算子 12
3.2.1差分边缘检测算子 12
3.2.2 Roberts边缘检测方法 13
3.2.3 Sobel算子 14
3.2.4 Prewitt算子 15
3.3线性滤波边缘检测方法 16
3.3.1 LOG边缘检测方法 17
3.3.2 Canny边缘检测方法 19
3.4一种改进的canny算子 21
3.4.1改进的自适应平滑滤波 21
3.4.2 3×3领域的梯度幅值计算方法 24
第四章 实验结果及分析 25
4.1 Matlab概述 25
4.2本文各边缘检测算法仿真结果 26
4.2.1在无噪声情况下 26
4.2.2在加噪的情况下 29
4.2.3仿真结果的比较和分析 32
4.4含噪图像滤波后边缘检测 33
4.5改进的Canny算子实验结果与分析 37
第五章 总结和展望 39
致 谢 41
参考文献 42
附录 44
第一章 绪论
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。近几年来,图像处理和识别技术得到了迅速的发一展。现在人们已充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。随着科学技术的不断发展,数字图像处理技术的应用领域也随之不断扩大。目前它己经成为21世纪信息时代的一门重要的高新科学技术。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科,因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来,数字图像处理技术日趋成熟,它被广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域,并促使这些学科产生了新的发展。
1.1图像边缘检测方法的研究现状
根据使用的知识与层次,可以将图像分割分为数据驱动
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