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数字信号处理课程设计 设计题目： 姓 名： 学 号： 院系班级： 组 次： 指导教师： 时 间：2015年11月21日——2015年12月6日 摘要 基于 MATLAB 的图像边缘检测算法的研究和实现 图像边缘是图像的最基本的特征。所谓边缘，就是指图像局部强度变化最明显的部分，存在于区域与区域、目标与目标、目标与背景、基元与基元之间，包含有图像处理中用于识别的关键信息。边缘检测是数字图像处理中，最基础也是最重要的环节之一。本文介绍了六种经典的边缘检测算子，包括 Roberts 算子，Sobel 算子，Canny算子，Prewitt 算子，LOG 算法。并且利用 MATLAB 系统所提供的相关函数等，对同一副图像结合用这些不同的算子分别进行处理，分析并得到他们处理图像的特点。比较传统的边缘检测算子，因为是基于图像函数的一阶导数进行考察的，因而它们具有共同的特点是计算简单、速度较快，但是对噪声都比较敏感。LOG 算法和 Canny算法，都是先对图像进行平滑去噪，抗噪性能较好，但是会损失一些边缘信息，其中 LOG算法比较适合处理渐变灰度图像，而 Canny 算子更适合处理阶跃型边缘图像。小波变换边缘检测法，则能够很好的保留图像的边缘信息，更适合处理小阵列图像。 关键词: MATLAB;图像处理;边缘检测;微分算子 目 录TOC \o 1-3 \h \u 第一章 绪论 1.1设计目的与要求 二十世纪五十年代，人们开始提出一些数字图像处理的技术，是通过计算机对图像所包含的信息进行加工和处理后，使得图像中的信息能够为我们所用。从早期的报纸业，到1964年，在航天领域中，有里程碑作用的“旅行者七号”太空船在太空中拍摄了月球的照片，并回传给地球上的工作站成功处理，到现在的我们所能接触到的统计学、医学等等各种领域之中，数字图像处理己经迅速发展，并成为了我们不可或缺的重要技术和研究对象。 图像处理中最关键的一步就是对图像信息进行分解，提取一些具有某种特征的图像信息。图像的边缘负载的信息，能够在图像处理过程中起到识别的作用，这也正是他作为图像基本特征的重要原因[l]。与此同时，之于图像边缘在图像的要素中占有举足轻重的地位，相对的，对边缘进行检测的技术，也在处理图像的各种技术之中，作用不可小觑。 图像边缘定义为图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。基于边缘灰度的不连续性，遍历考察图像中单个像素点的局部灰度分布情况，利用一阶和二阶导数来进行边缘检测。 在长期对图像边缘检测的研究中，不断涌现出了许多种图像边缘检测的方法。而到目前为止，己经提出的各种方法，对于图像边缘检测的效果，都有自己的优点和不足，也有自己的适用范围。并没有存在一种比较普遍适用的边缘检测方法。因此，对于寻找和创造更新的、更有效的边缘检测方法仍然是图像处理中比较主流的方向。 图像理解是图像处理的一个重要分支，研究为完成某一任务则需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。边缘检测技术对于处 理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背 景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特 征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异 来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。 “飞 思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛中，要求各参赛队赛车在规定的赛道上行驶，速度快者胜出。 根据比赛规 则：比赛过程中，如果赛车碰到赛道两边的立柱并使之 倾倒或移动，裁判员将判为赛车冲出跑道（实际执行时，是根据裁判的肉眼判断）。赛车前两次冲出跑道时，由裁 判员取出赛车交给比赛队员，立即在起跑区重新开始比赛，该圈成绩取消。因而在设计时，必须首先考虑找出赛 道的边界点，然后再设计算法实现赛车行驶线路。 1.2叙述国内外研究动态 图像处理技术诞生于二十世纪中叶，经过10多年的迅速发展，逐渐形成了一个专门的学科，在此其中，边缘检测技术也有相当长的一段研究发展史。随着图像处理技术逐渐成熟，越来越多的科研