图像边缘检测算子

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1、沈阳理工大学数字图像处理课程设计课程设计任务书学院信息科学与工程专业电子信息工程学生姓名***班级学号09*******课程设计题目图像边缘检测算子课程设计目的与要求:设计目的：1.熟悉几种经典图像边缘检测算子的基本原理。2.用Matlab编程实现边缘检测，比较不同边缘检测算子的实验结果。设计要求：1.上述实验内容相应程序清单，并加上相应的注释。2.完成目的内容相应图像，并提交原始图像。3.用理论对实验内容进行分析。工作计划与进度安排:2012年06月29日选题目查阅资料2012年06月30日编写软件源程序或建立仿真模块图2012年07月01日调试程序或仿真模型2012年07月

2、01日结果分析及验收2012年07月02日撰写课程设计报告、答辩指导教师：2012年6月29日专业负责人：2012年6月29日学院教学副院长：2012年6月29日XIII沈阳理工大学数字图像处理课程设计摘要边缘检测是数字图像处理中的一项重要内容。本文对图像边缘检测的几种经典算法（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子）进行了分析和比较，并用MATLAB实现这几个算法。最后通过实例图像对不同边缘检测算法的效果进行分析，比较了不同算法的特点和适用范围。关键词：图像处理；边缘检测；Roberts算子；Sobel算子；Prewitt算子XIII沈阳理工大学数字图像处理课

3、程设计目录第1章相关知识11.1理论背景11.2数字图像边缘检测意义1第2章课程设计分析32.1Roberts(罗伯特)边缘检测算子32.2Prewitt(普瑞维特)边缘检测算子42.3Sobel(索贝尔)边缘检测算子5第3章仿真及结果分析73.1仿真73.2结果分析8结论10参考文献11XIII沈阳理工大学数字图像处理课程设计第1章相关知识边缘检测是数字图像处理中的一项重要内容。本文对图像边缘检测的几种经典算法（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子）进行了分析和比较，并用MATLAB实现这几个算法。最后通过实例图像对不同边缘检测算法的效果进行分析，比较了不同

4、算法的特点和适用范围。1.1理论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

5、)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数字图像的边缘检测意义XIII沈阳理工大学数字图像处理课程设计边缘是图像上灰度变化最剧烈的地方，

6、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。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十分

7、重要的基础，是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测。目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。XIII沈阳理工大学数字图像处理课程设计第2章课程设计分析图像的边缘对人的视觉具有重要的意义，一般而言，当人们看一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘。灰度或结构等信息的突变处称为边缘。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。需要指出的是，检测出的边缘并不等同于实际目标的真实边缘。由于图像数据时