基于Matlab的数字图像边缘检测算法研究毕业设计(论文)

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1、基于Matlab的数字图像边缘检测算法研究毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：　　　　　日　期：　　　　　指导教师签名：　　　　　日　　期：　　　　　使用授权说明沈阳大学毕业设计（论文）本人完全了解大学关于收集

2、、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名：　　　　　日　期：　　　　　沈阳大学毕业设计（论文）目录引言11基于一阶微分的边缘检测算法11.1Roberts算子11.2Prewitt算子11.3Kirsch算子12基于二阶微分的边缘检测算法12.1Laplacian算子12.2LoG算子12.3Canny算子13最

3、佳Sobel边缘检测方法13.1Sobel图像边缘检测方法13.2改进的Sobel边缘检测方法13.3Sobel算子的最佳阈值选取14基于Matlab的实验结果与分析14.1Matlab简介14.2一阶微分算法的实验结果与分析14.3二阶微分算法的实验结果与分析14.4最佳Sobel边缘检测算法的实验结果与分析1结论1致谢1参考文献1附录源程序清单1沈阳大学毕业设计（论文）摘要在实际图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。边缘检测是图像处理与分

4、析中最基础的内容之一，也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征，是图像的基本特征之一，广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理中。因此，图像边缘和轮廓特征的检测与提取方法，一直是图像处理与分析技术中的研究热点，新理论、新方法不断涌现。本文研究了一些边缘检测算法，包括传统的Roberts、Sobel、Prewitt、LoG、Canny、Kirsch等算法。经典边缘检测方法的抗噪声性能都较差，解决该问题的主要方法就是设置阈值，把得到的图像高频部分与阈值相比较以达到去噪的目的，所以阈值的选取显得尤为重

5、要。传统方法中的阈值都是通过实验确定的，没有统一的阈值选取方法。本文利用边缘的最大后验概率估计，介绍一种新的边缘估计方法，从理论上说明了怎样选取最佳阈值。文章中关于这些方法都有较详细的介绍，以及算法的实现步骤。对算法均进行了仿真实验。论文的主要目的是进行图像边缘检测算法性能比较的研究。实验结果表明，本文的算法比较可以为图像处理的后续环节提供一些有益的参考。关键词：51沈阳大学毕业设计（论文）No边缘检测；图像处理；Matlab；Sobel；检测算法51沈阳大学毕业设计（论文）NoAbstractInimageprocessing,asabasiccharacteristic,

6、theedgeoftheimage,whichiswidelyusedintherecognition,segmentation,intensificationandcompressoftheimage,isoftenappliedtohigh-leveldomain.Edgedetectionisoneofthemostfundamentalsinimageprocessingandanalyzing,whichisstillunsolved.Image’sedgesincludeimage’sfeaturessuchaspositionandoutline,whichbe

7、longtothefundamentalfeatures.Edgedetectioniswidelyusedinimageanalysisandprocessingsuchasfeaturedescription,imagesegmentation,imageenhancement,patternrecognitionandimagecompressionetc,soEdgeDetectionandextractofoutlinefigurearetheresearchhotspotinthetechn