圖像邊緣檢測算法的實(shí)現(xiàn)及比較研究論文.doc
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圖像邊緣檢測算法的實(shí)現(xiàn)及比較研究論文,①頁數(shù)26②字?jǐn)?shù) 11620字 此論文被評選為優(yōu)秀畢業(yè)論文，能保證絕對原創(chuàng)。③摘要： 邊緣檢測在圖像處理中有著重要的作用。邊緣作為圖像的一種基本特征，經(jīng)常被應(yīng)用到較高層次的圖像應(yīng)用中去。它在圖像識別，圖像分割，圖像增強(qiáng)以及圖像壓縮等的領(lǐng)域中有較為廣泛的應(yīng)用，也是它們的基礎(chǔ)。對具有代表...
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圖像邊緣檢測算法的實(shí)現(xiàn)及比較研究論文
①頁數(shù)26 ②字?jǐn)?shù) 11620字
此論文被評選為優(yōu)秀畢業(yè)論文，能保證絕對原創(chuàng)。
③摘要： 邊緣檢測在圖像處理中有著重要的作用。邊緣作為圖像的一種基本特征，經(jīng)常被應(yīng)用到較高層次的圖像應(yīng)用中去。它在圖像識別，圖像分割，圖像增強(qiáng)以及圖像壓縮等的領(lǐng)域中有較為廣泛的應(yīng)用，也是它們的基礎(chǔ)。對具有代表性的圖像邊緣提取方法進(jìn)行了討論,分析了這些算子進(jìn)行邊緣檢測的優(yōu)缺點(diǎn)。圖像邊緣檢測的手段多種多樣，本文介紹的檢測方法是通過一些差分算子，由圖像的灰度計算其梯度的變化，從而檢測出邊緣，主要有Roberts、Sobel、Prewitt、Canny、Log等算子。以圖像Lena、Car為例以上述算子做出仿真。
④目錄
摘要 1
前言 1
1.緒論 2
1.1 論文選題的理論意義 2
1.2 邊緣檢測算法研究概況 3
1.3 本文研究的內(nèi)容 4
2.圖像邊緣檢測綜述 4
2.1 圖像邊緣的定義 5
2.2 邊緣檢測的主要方法 6
2.2.1 Roberts 算子 7
2.2.2 Sobel 算子 9
2.2.3 Prewitt 算子 10
2.2.4 Log算子 11
2.2.5 Canny算子 12
2.3 本章小結(jié) 14
3.仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 14
3.1 仿真結(jié)果 14
3.2 各種圖像邊緣檢測算法的分析比較 17
3.3 本章結(jié)論 18
4.總結(jié)與展望 18
致 謝 20
參考文獻(xiàn) 21
附錄 23
⑤關(guān)鍵字 ：邊緣檢測；圖像處理；檢測算子；去噪聲
⑥參考文獻(xiàn)
[1] 阮秋琦.柱子圖像處理學(xué).電子工業(yè)出版社[M]，2001. 1
[2] 程衛(wèi)國 馮峰 等編著.MATLAB 5.3應(yīng)用指南[M]，1999. 11
[3] 何斌 馬天予 等編著.Visual C++數(shù)字圖像處理[D]，2001.4
[4] Albert Boggess, Francis J.narcowich. A First Course in Wavelets with Fourier Analysis[J], 2002.8
[5] D. Marr , Vision-A Computational Investigation into the Human Represent ation and Processing of Visual Information[M] ,W. H. Free man and Company, San Francisco, 1982.
[6] Yuille , A.L. Poggio . T，F(xiàn)ingerprint Theorems for Zero Crossing, [J]. Opt, Soc, AmA2, 683-692, 1985.
[7] Yuille, A .L .，Poggio.T .，Scaling Theorems for Zero Crossing[J], IEEE Trans. PAMI, Vol. 8, 15-20,1986.
[8] 吳立德，計算機(jī)視覺，復(fù)旦大學(xué)出版社，1993
[9] Amla Kundu, Robust Edge Detection, Department of Electrical Engineering , State Uninversity of New York at Buffalo, New York14 2 60
[10] Mallat S, H wang W L. S ingularity detection and processing with wave lets [J ]. IEEE Trans on Information Theory 199 2 ,3 8( 2) :617-643.
[11] S. Mallet, S. Zhong, Characterization of signals from multiscale
edges,Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,14 (7): 710-732,1992
[12] 馮俊萍, 趙轉(zhuǎn)萍, 徐濤.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像邊緣檢測技術(shù)[J].航空計算術(shù),
2004; 34(3) : 53～56
[13] 四維科技, 胡小鋒, 趙輝.Visual C++/MATLAB 圖像處理與識別實(shí)用案例精選[M].北京: 人民郵電出版社, 2004
[14] 董長虹, 賴志國, 余嘯海.Matlab 圖像處理與應(yīng)用[M].北京: 國防工業(yè)出版社, 2004
[15] 王樹文, 閆成新, 張?zhí)煨?數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用, 2004; 40(32) : 89～92
[16] 季虎, 孫即祥, 邵曉芳.圖像邊緣提取方法及展望[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2004; 40(14) : 70～73
[17] 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測和圖像分割方法.http://www.jicheng.net.cn
[18] 劉勍, 張久文, 溫志賢.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像處理[J].天水師范學(xué)院學(xué)報, 2004; 24(2) : 29～33
[19] 姚峰林, 詹海英, 李元宗.機(jī)器視覺中的邊緣檢測技術(shù)研究[J].機(jī)械工程與自動化, 2005; (1) : 108～110
[20] 梁勇, 李天牧.多方位形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素在圖像邊緣檢測中的應(yīng)用[J].云南大學(xué)學(xué)報, 1999; 1(5) : 392～394
[21] Edward R Dougherty.An Introduction to Morphological Image Processing [J]. SPIE Optical Engineering Press, 1992; TT9
[22] R M Haralick, S R Sternberg, X Zhuang.Image analysis using mathematical mo rphology[J].IEEE Trans on Patt Anal Machine Intell,1987; PAMI- 9: 532～550
[23] 張翔, 劉媚潔, 陳立偉.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣提取方法[J].電子科技大學(xué)學(xué)報, 2002; 31(5) : 492～495
[24] 羅強(qiáng), 任慶利, 楊萬海.基于分形理論的圖像邊緣提取方法[J].通信學(xué)報, 2001; 22(11) : 104～109
[25] 王慧燕.圖像邊緣檢測和圖像匹配研究及應(yīng)用[D].博士學(xué)位論文.浙江大學(xué), 2003
[26] 朱志剛，林學(xué)閆，石定機(jī)譯．?dāng)?shù)字圖象處理[M]．北京:電子工業(yè)出版社1998．
[27] 王家文，曹宇編著.Matlab6.5圖形圖象處理[M].北京:國防工業(yè)社.2004．
[28] 吳劍，丁輝，王廣志，丁海曙．邊緣檢測微分算子的分析及在醫(yī)學(xué)圖像的應(yīng)用[J]．生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2005,22(1)∶82～85．
[29] 周心明，蘭 賽，徐 燕．圖象處理中幾種邊緣檢測算法的比較[Ｊ].現(xiàn)代
電力，2000，17(3):65～69．
①頁數(shù)26 ②字?jǐn)?shù) 11620字
此論文被評選為優(yōu)秀畢業(yè)論文，能保證絕對原創(chuàng)。
③摘要： 邊緣檢測在圖像處理中有著重要的作用。邊緣作為圖像的一種基本特征，經(jīng)常被應(yīng)用到較高層次的圖像應(yīng)用中去。它在圖像識別，圖像分割，圖像增強(qiáng)以及圖像壓縮等的領(lǐng)域中有較為廣泛的應(yīng)用，也是它們的基礎(chǔ)。對具有代表性的圖像邊緣提取方法進(jìn)行了討論,分析了這些算子進(jìn)行邊緣檢測的優(yōu)缺點(diǎn)。圖像邊緣檢測的手段多種多樣，本文介紹的檢測方法是通過一些差分算子，由圖像的灰度計算其梯度的變化，從而檢測出邊緣，主要有Roberts、Sobel、Prewitt、Canny、Log等算子。以圖像Lena、Car為例以上述算子做出仿真。
④目錄
摘要 1
前言 1
1.緒論 2
1.1 論文選題的理論意義 2
1.2 邊緣檢測算法研究概況 3
1.3 本文研究的內(nèi)容 4
2.圖像邊緣檢測綜述 4
2.1 圖像邊緣的定義 5
2.2 邊緣檢測的主要方法 6
2.2.1 Roberts 算子 7
2.2.2 Sobel 算子 9
2.2.3 Prewitt 算子 10
2.2.4 Log算子 11
2.2.5 Canny算子 12
2.3 本章小結(jié) 14
3.仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 14
3.1 仿真結(jié)果 14
3.2 各種圖像邊緣檢測算法的分析比較 17
3.3 本章結(jié)論 18
4.總結(jié)與展望 18
致 謝 20
參考文獻(xiàn) 21
附錄 23
⑤關(guān)鍵字 ：邊緣檢測；圖像處理；檢測算子；去噪聲
⑥參考文獻(xiàn)
[1] 阮秋琦.柱子圖像處理學(xué).電子工業(yè)出版社[M]，2001. 1
[2] 程衛(wèi)國 馮峰 等編著.MATLAB 5.3應(yīng)用指南[M]，1999. 11
[3] 何斌 馬天予 等編著.Visual C++數(shù)字圖像處理[D]，2001.4
[4] Albert Boggess, Francis J.narcowich. A First Course in Wavelets with Fourier Analysis[J], 2002.8
[5] D. Marr , Vision-A Computational Investigation into the Human Represent ation and Processing of Visual Information[M] ,W. H. Free man and Company, San Francisco, 1982.
[6] Yuille , A.L. Poggio . T，F(xiàn)ingerprint Theorems for Zero Crossing, [J]. Opt, Soc, AmA2, 683-692, 1985.
[7] Yuille, A .L .，Poggio.T .，Scaling Theorems for Zero Crossing[J], IEEE Trans. PAMI, Vol. 8, 15-20,1986.
[8] 吳立德，計算機(jī)視覺，復(fù)旦大學(xué)出版社，1993
[9] Amla Kundu, Robust Edge Detection, Department of Electrical Engineering , State Uninversity of New York at Buffalo, New York14 2 60
[10] Mallat S, H wang W L. S ingularity detection and processing with wave lets [J ]. IEEE Trans on Information Theory 199 2 ,3 8( 2) :617-643.
[11] S. Mallet, S. Zhong, Characterization of signals from multiscale
edges,Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,14 (7): 710-732,1992
[12] 馮俊萍, 趙轉(zhuǎn)萍, 徐濤.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像邊緣檢測技術(shù)[J].航空計算術(shù),
2004; 34(3) : 53～56
[13] 四維科技, 胡小鋒, 趙輝.Visual C++/MATLAB 圖像處理與識別實(shí)用案例精選[M].北京: 人民郵電出版社, 2004
[14] 董長虹, 賴志國, 余嘯海.Matlab 圖像處理與應(yīng)用[M].北京: 國防工業(yè)出版社, 2004
[15] 王樹文, 閆成新, 張?zhí)煨?數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用, 2004; 40(32) : 89～92
[16] 季虎, 孫即祥, 邵曉芳.圖像邊緣提取方法及展望[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2004; 40(14) : 70～73
[17] 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測和圖像分割方法.http://www.jicheng.net.cn
[18] 劉勍, 張久文, 溫志賢.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像處理[J].天水師范學(xué)院學(xué)報, 2004; 24(2) : 29～33
[19] 姚峰林, 詹海英, 李元宗.機(jī)器視覺中的邊緣檢測技術(shù)研究[J].機(jī)械工程與自動化, 2005; (1) : 108～110
[20] 梁勇, 李天牧.多方位形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素在圖像邊緣檢測中的應(yīng)用[J].云南大學(xué)學(xué)報, 1999; 1(5) : 392～394
[21] Edward R Dougherty.An Introduction to Morphological Image Processing [J]. SPIE Optical Engineering Press, 1992; TT9
[22] R M Haralick, S R Sternberg, X Zhuang.Image analysis using mathematical mo rphology[J].IEEE Trans on Patt Anal Machine Intell,1987; PAMI- 9: 532～550
[23] 張翔, 劉媚潔, 陳立偉.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣提取方法[J].電子科技大學(xué)學(xué)報, 2002; 31(5) : 492～495
[24] 羅強(qiáng), 任慶利, 楊萬海.基于分形理論的圖像邊緣提取方法[J].通信學(xué)報, 2001; 22(11) : 104～109
[25] 王慧燕.圖像邊緣檢測和圖像匹配研究及應(yīng)用[D].博士學(xué)位論文.浙江大學(xué), 2003
[26] 朱志剛，林學(xué)閆，石定機(jī)譯．?dāng)?shù)字圖象處理[M]．北京:電子工業(yè)出版社1998．
[27] 王家文，曹宇編著.Matlab6.5圖形圖象處理[M].北京:國防工業(yè)社.2004．
[28] 吳劍，丁輝，王廣志，丁海曙．邊緣檢測微分算子的分析及在醫(yī)學(xué)圖像的應(yīng)用[J]．生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2005,22(1)∶82～85．
[29] 周心明，蘭 賽，徐 燕．圖象處理中幾種邊緣檢測算法的比較[Ｊ].現(xiàn)代
電力，2000，17(3):65～69．
