浅议基于beta样条的图像边缘检测算子研究

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1、西安工业学院硕士学位论文基于Beta样条的图像边缘检测算子研究姓名：康红勋申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：王长元2003.3.1基于Beta样条的图像边缘检测算子研究学科：计算机应用技术研究生签字：麻红勋指导教师签字：孑锄／摘要图像分割是数字图像分析中重要的一步，是计算机视觉和模式识别的前提条件。边缘检测是一种典型的图像分割技术。本文在传统边缘检测算子和目前最新研究成果的基础上提出了基于Bem样条的边缘检测算子。传统的边缘检测算子大都存在着一定的缺陷。近来，B样条被用来进行图像边缘检测，由于B样条的优异特性，

2、使它的检测效果要明显好于传统算子。Beta样条是B样条的扩展，具有B样条的所有性质，并有两个可调参数，所以比B样条更具有灵活性。这种灵活的可调性在图像的边缘检测中非常重要，可以根据不同的要求调整参数以得到预期的检测效果。本文第一章阐述了数字图像处理的现状和发展，指出了边缘检测的重要性。第二章讨论了几种经典的图像分割方法。第三章叙述了B样条和Beta样条，引入了B样条边缘检测算子，并对Bem样条的参数进行了分析。第四章通过对传统算子和B样条算子的分析，设计了Beta样条算子。用几幅经典图象对算法进行了实验，并对实验结果进行了分

3、析，定性的给出了参数对检测结果的影响及参数的有效范围，检测效果比传统算子要明显好。第五章提出了Beta样条算子的延伸研究设想，把Beta样条和小波的优点结合起来，将会得到更好的边缘检测效果。关键词：边缘检测：图像分割；B样条；Beta样条；小波、一／、／j一。?●ResearchofImageEdgeDetectionOperatorBased011Beta-splineDiscipline：ComputerApplicationTechnologyStudentSi印a眦：岣蚋和nsup酬sorsigll一嘶形M一％ABS

4、TRACTImagesegmentationisailimportantstepindigitalimageanalysis，itisalsothepremiseofcomputervisionandpanemrecognition．Edgedetectiontechnologyisatypicalmethodofimagesegmentmion．Basedontraditionaledgedetectionoperatorsandthelatestachievements，Beta—splineoperatorisputf

5、orwardinthispaper．Thetraditionaledgedetectionoperatorsalmosthavesomelimitations．Uptothistime，B—splineedgedetectionoperatoriscontrived，becauseofthegoodpropertiesofB-spline，itsdetectionresultisobviouslybeaerthanthetraditionaloperators．Beta—splineistheexpansionofB·spl

6、ine，SOithasallthepropertiesofB—spline，Besides，ithastwoparameterstocontrolitsshapeandhasbetteragilitySOthatprospectiveresultcanbereceivedbya由ustingtheparameters．Thepresentsituationanddevelopmentofdigita／imageprocessingarerepresentedinchapter1,and也eimportanceofedgede

7、tectionisalsostated．Threekindoftraditionalimagesegmentationareanalyzedinchapter2．B-splineandBeta-splinearediscussedinchapter3andB—splineedgedetectionoperatorisgiven，inaddition，theparametersofBeta-splinearestudied．ByanalyzingthetraditionaloperatorandB-splineoperator

8、，Beta-splineedgedetectionoperatorisworkedoutinchapter4．Theinfluenceofthetwoparametersforthedetectionresultandtherangeoftheparametersarequalitativ