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1、课设题目基于prewitt算子的边缘检测系统的设计与实现一．背景、意义及目标1.1选题背景图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。图像处理在遥感技术，医学领域，安全领域，工业生产中有着广泛的应用，其中在医学应用中的超声、核磁共振和CT等技术，安全领域的模式识别技术，工业中的无损检测技术尤其引人注目。计算机进行图像
2、处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。(2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。1.2国内外研究现状1.2.1国内研
3、究现状边缘检测是图像处理中的一个难题.早在1965年就有人提出边缘检测算子。早期经典算法包括边缘算子法,曲面拟合法,模版匹配法,门限化方法等等.近年来随着数学理论及人工智能的发展,又涌现出许多新的边缘检测方法,如小波变换和小波包的边缘检测法,基于数学形态学,模糊理论和神经网络的边缘检测法.法有Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子,Laplacian算子,LOG算子,Canny算子等随着科技的发展未来的新算子方法主要有：（1）基于小波变换的边缘检测算子（2）基于数学形态学的边缘检测方法（3）基于模糊理论的边缘检测方法（4）其他一些新的边缘检测方法除了上面介
4、绍的方法之外,还有基于分形几何的边缘检测法,基于局部直方图相关的造影图像边缘检测方法,基于灰色系统理论的图像边缘检测新算法,神经网络法,遗传算法,动态规划法,最小代价函数法等等.1.2.2当前研究存在的问题边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术.如何快速地,精确地提取图像边缘信息,一直是国内外研究的热点。理想的边缘检测应当正确解决边缘的有无、真假、和定向定位，长期以来，人们已付出许多努力，设法利用边界来寻找区域，进而实现物体的识别和景物分析，由于目标边缘、图像纹理甚至噪声都可能成为有意义的边缘，因此很难找到一种普适性的边缘检测算法，现有诸多边缘检测的方法各有
5、其特点，同时也都存在着各自的局限性和不足之处，因此图像的边缘检测这个领域还有待于进一步的改进和发展。而根据具体应用的要求，设计新的边缘检测方法或对现有的方法进行改进，以得到满意的边缘检测结果依然是研究的主流方向。1.3主要研究内容边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘是图像上灰度变化最剧烈的地方，传统的边缘检测就是利用了这个特点，对图像各个像素点进行微分或求二阶微分来确定边缘像素点。一阶微分图像的峰值处对应着图像的边缘点；二
6、阶微分图像的过零点处对应着图像的边缘点。根据数字图像的特点，处理图像过程中常采用差分来代替导数运算，对于图像的简单一阶导数运算，由于具有固定的方向性，只能检测特定方向的边缘，所以不具有普遍性。为了克服一阶导数的缺点，我们定义图像的梯度为梯度算子，它是图像处理中最常用的一阶微分算法。图像梯度的最重要性质是梯度的方向是在图像灰度最大变化率上，它恰好可以反映出图像边缘上的灰度变化。二、文献检索综述我使用了各种各样的检索工具来辅助检索，如百度，谷歌，Yahoo等搜索工具，同时也用到了中国期刊网全文数据库检索系统，万方数据资源系统及其检索，维普信息资源系统及其检索，书生之家数字图书
7、馆及其检索等中文网络数据库检索工具，查找到了相关并且有用的信息，给我带来了非常大的帮助。三、可行性分析本课题是要设计一个边缘检测,困难还是有的,但从理论分析上看实现还是没有问题的。随着电子计算机和计算机技术的提高，数字图像处理得到了飞速的发展。我们完全可以实现对图像边缘的各种检测。因为边缘是图像灰度变化最大的地方，从这方面，我们可以用prewitt算子计算出灰度变化最大的极值点，再把这些点连接起来就找到了图像的边缘。所以可以完全实现预期的图像检测的目的。四、工作方案完成本课题首先要认真研读相关书籍或期刊，对其文本进行系统、细致
