canny边缘检测分析论文

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1、Canny边缘检测分析毕业论文目录引言1第一章图像分割与边缘检测21.1图像分割简介21.2图像分割定义21.3图像分割基本原理3第二章基于边界的分割——边缘检测62.1边缘的类型62.2边缘的类型62.3边缘的判定7第三章常见边缘检测算法的研究与分析93.1边缘检测过程概述93.2典型一阶边缘检测算子93.2.1梯度算子103.2.2Roberts边缘算子103.2.3Sobel算子113.2.4Prewitt算子133.3典型二阶边缘检测算子14423.3.1Laplacian算子143.3.2LOG算子163.4各边缘检测算子的仿真结果分析18第四章Canny边缘检测算子204.

2、1Canny边缘检测基本原理：204.2Canny边缘算子评价指标：204.2.1Canny提出检测三准则【5】204.2.2边缘检测滤波器对性能指标的影响【10】224.2.3尺度对性能指标的影响【10】234.3Canny边缘检测流程244.4Canny边缘检测仿真结果及分析28第五章Canny算子改进295.1对传统Canny算法局限性分析295.2滤波改进305.3阈值改进——自适应的阈值315.3.1最大熵原算法过程315.3.2最大熵算法的改进325.4改进的Canny算法的仿真实验33第六章本实验结果及展望366.1本算法的实验结果36426.2实验结果分析396.3展望

3、39结论40致谢41参考文献4242引言20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。经过几十年的研究与发展，数字图像处理的理论和方法进一步完善，应用范围更加广阔，已经成为一门新兴的学科，近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从一个专门领域的学科，变成了一种新型的科学研究和人机界面的工具。在实际图像边缘检测问题中，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

4、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。经典的边界提取技术大都基于微分运算。首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后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，最后选取适当的阈值来提取边界。本文主要介绍几种经典的边缘提取算法，然后用MATLAB语言编程实现，并对Canny算子进行改进。42第一章图像分割与边缘检测1.1图像分割简介图像分割(imagesegmentation)就是把图像分成各个具有特性的目标区域的技术和过程，这个特性可以使迅速的灰度、颜色、纹理等，如将一副照片分割成公路、湖泊、森林、住宅等区域。若仅对

5、其中目标感兴趣，还可以通过分割把背景去除，提取目标。图像分割是从低层次图像处理到较高层次图像分析、更高层次图像理解的关键步骤。图像在分割后的处理，如图像描述、特征提取、目标识别等都依赖于预想分割的效果，所以分割被视为图像处理中的瓶颈，具有十分重要的地位和研究价值。一方面，图像分割高于一般意义上的图像处理，研究对象通常是目标所在的区域或者是目标的特征，并非单个像素灰度值；另一方面，由于图像分割、目标分割、特征提取和参数测量都是将原始图像转化为更抽象、更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能。所以，图像描述（imagedescription）也是图像分析中一个底层而关键的步骤【1】。图

6、像分割技术在实际中已得到广泛的应用。例如在工业自动化，在线产品检测、生产过程控制，文档图像处理，生物医学图像分析，保安监视，以及军事、农业工程等方面。概括来说，在各种图像应用中，只要需对图像目标进行提取、测量等都离不开图像分割。近年来，图像分割在对图像的编码中也起到越来越重要的作用，例如国际比澳洲MPEG-IV中的模型基/目标基编码等都需要基于分割的结果【2】。1.2图像分割定义图像分割一般是指通过对图像的不同特征（如边缘、纹理、颜色、亮度等）的分析，达到将图像分割成各具特征的区域，并提取出感42兴趣目标的技术和过程，可以用数学语言较为严格地描述为【3】：设R代表整个图像区域，对R的分

7、割可看作将R分成若干个满足以下5个条件的非空子集(子区域)R1,R2,…,Rn。（1）。即分割成的所有子区域的并应能构成原来的区域R。（2）对于所有的i和j及i≠j，有。即分割成的各子区域互不重叠。（3）对于i=1,2,…,n；有P(Ri)=TRUE。即分割得到的属于同一区域的像素应具有某些相同的特性。（4）对于i≠j，有P(Ri∪Rj)=FALSE。即分割得到的属于不同区域的像素应具有不同的性质。（5）对于i=1,2,…,n；Ri是连通的区域