图像边缘检测方法研究信息工程毕业设计论文

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时间:2018-07-26

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1、毕业设计(论文)题目:图像边缘检测方法研究英文题目:ResearchonImageEdgeDetectionMethods独创声明本人郑重声明:所呈交的毕业设计(论文),是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议。尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本设计(论文)不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:二〇一〇年九月二十日 毕业设计(论文)使用授权声明本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规

2、定。本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版,同意学校保存学位论文的印刷本和电子版,或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计(论文);同意学校在不以营利为目的的前提下,建立目录检索与阅览服务系统,公布设计(论文)的部分或全部内容,允许他人依法合理使用。(保密论文在解密后遵守此规定) 作者签名:二〇一〇年九月二十日摘要数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,是图像识别中提取图像特征的一个重要方法。边缘中包含图像物体有价值的边界信息,这些信息可以用于图像理解和分析,并且通过边缘检测可以极大地降低后续图像分析和处

3、理的数据量。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。经典的边缘检测方法如:Roberts,Sobel,Prewitt,Kirsch,Laplaee等方法,基本上都是对原始图像中像素的小邻域构造边缘检测算子,进行一阶微分或二阶微分运算,求得梯度最大值或二阶导数的过零点,最后选取适当的闭值提取边界。但这些算法均存在对噪声敏感、不能自适应选择闭值、检测效果不太理想等缺点。本文对边缘检测理论和算法作了深入的研究,在具体分析各类传统的边缘检测算法的基础上,重点研究了Canny算法,并结合改进

4、的MTM算法及Otsu算法对Canny算法中的滤波方法和双门限选取方法进行改进。最后,用MATLAB7.0实现该算法,实验结果表明,改进后的算法(CMO算法)取得比传统的Canny算法更好的边缘检测效果。关键词:图像处理;边缘检测;Canny算子;滤波;自适应阈值ABSTRACTDigitalimageedgedetectionplaysanimportpartinimageanalysis,suchasimagesegmentation,interestedregionrecognitionandregionshapeextraction.Andit’sa

5、nimportmethodinimagefeatureextractionofimagerecognition.Theedgeincludesthevaluableinfotmationoftheimagewhichcanbeuseinimageunderstandingandanalysis.Andthroughedgedetection,wecangreatlyreducethecalculationofimageanalysisandprocessinginthefollowingstep.Usually,thefirststepofimageunde

6、rstandingandanalysisisedgedetection,andithasbeenthemostactivetopicinthemachinevisionresearchfield,alsoitplaysanimportpartinengineeringapplication.Mostofthetraditionaledgedetectionalgorithms,suchasRoberts,Sobel,Prewitt,Kirsch,Laplacian,justconstructanedgedetectionalgorithmwithasmall

7、neighborhoodineachpixeloftheoriginalimage,andthencarryoutwithfirstdifferentialorseconddifferentialoperatorinordertoobtainthemaximumgradientorthezero-crossingpointofthesecondderivative,finallyselectanappropriatethresholdtoextracttheedge.Butthesealgorithmssharethesameshortcomings,for

8、example,theyaresensitiveto

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