基于dct变换的canny边缘检测算法的研究

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1、分类号：TP391密级：公开专业学位研究生学位论文论文题目（中文）基于DCT变换的Canny边缘检测算法的研究StudiesonCannyEdgeDetectionAlgorithm论文题目（外文）BasedonDCT研究生姓名赵妙妙学位类别工程硕士专业学位领域电子与通信工程学位级别硕士校内导师姓名、职称万毅教授校外导师单位、姓名论文工作起止年月2015年4月至2016年4月论文提交日期2016年4月论文答辩日期2016年5月学位授予日期2016年6月校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中

2、凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何

3、复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：□可以公开□不宜公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：基于DCT变换的Canny边缘检测算法的研究中文摘要边缘作为图像最基本的特征，边缘检测技术也是专家学者一直关注的热点话题。到目前为止，图像边缘检测算法层出不群，但是当图像中夹杂的噪声比较多而杂时，常用边缘检测算子实验的结果不太好。针对这一问题，本文结合Canny边缘检测算子的基本思想

4、，将图像进行DCT变换，并对DCT系数进行校正，以此达到降低噪声的目的，提出了一种Canny算子的改进算法。具体内容包括以下几个方面：(1)介绍了边缘检测的概念和研究现状，对传统的图像边缘检测算子的基本原理进行了详细介绍，并通过实验进行比较，分析了各自的优缺点。(2)通常比较好的图像边缘检测方法都需要在边缘检测之前进行去噪处理，所以本文详细介绍了几种常见的去噪方法，并指出一种基于变换域的去噪方法——DCT系数校正。(3)重点对Canny边缘检测算法进行了分析，指出其抗噪性能不好。因此，本文提出了一种基于DCT变换的Canny边缘检测算法。这个改进算法在原有传统Can

5、ny算子基础上，进一步提高了抗噪性能和提取边缘细节信息的能力。(4)实验结果证明不管是从主观评价，还是客观评价都表明本文改进后的Canny边缘检测算法比传统的Canny边缘检测算法性能要好，是一种行之有效的边缘检测方法。关键词：Canny算子，边缘检测，去噪，DCT系数校正IStudiesonCannyEdgeDetectionAlgorithmBasedonDCTAbstractTheedgesarethemostfundamentalfeaturesforimages,edgedetectiontechnologyisalsoahottopicforresear

6、chers.Sofar,variousedgedetectionmethodshavebeenappeared,butthesemethodshavenotagoodperformanceondenoisingwhichiscomplex.Facingthisissue,thepapercomparetheidealofCannyoperator,takingimageintoDCTdomain,handlingtheDCTcoefficients,whichcanreducethenoisevalidly.TheimprovedalgorithmofCannyop

7、eratorisproposed.Itsmaincontentisasfollow:(1)Introducestheconceptandpresentsituationofedgedetection,anddescribesthebasictheoryindetailaboutthetraditionaloperators.Accordingtoanalysis,wegivetheirmeritsanddemerits.(2)Usually,itshouldbedenoisedbeforeimageedgedetection.Thispaperdescribes