亚像素级边缘检测技术

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时间:2018-02-27

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1、摘要边缘指的是图像中像素值有突变的地方。边缘检测是图像处理的重要的一部分。边缘往往携带着一幅图像的大部分信息。在分析对比已有边缘检测算法的基础上,设计了两种边缘检测方法。第一种方法先用Sobel算子粗定位,然后用三次样条插值函数对灰度图像进行插值,使目标达到亚像素级,对插值后的灰度图像,利用最大类间方差确定阈值,实现亚像素级的边缘检测。另一种方法是根据灰度矩算子在目标成像前后的矩不变特性,利用Tabatabai等人提出的前三阶灰度矩,实现了亚像素边缘检测。通过实验对算法有效性和检测精度进行了研究和验证,给出了工件的实测尺寸对比结果。实验表明,基于灰度矩的亚像素边缘检测算法和基于Sobel算子

2、的亚像素级边缘检测法比传统的边缘检测算子具有更高的定位精度。关键词:亚像素级边缘检测;基于插值法的边缘检测;灰度矩ABSTRACTEdgereferstothevalueofthepixelintheimagemutations.Edgedetectionisanimportantpartofimageprocessing.Theedgestendtocarrymostoftheinformationofanimage.Inthispaper,thedesigntwoedgedetectionmethods,thefirstmethodfirstusedSobeloperatorroughl

3、ocation,andthengrayscaleimageinterpolation,cubicsplineinterpolationfunctionsothatthetargettoachievesub-pixellevelgrayscaleimagesafterinterpolation,theuseofthemaximumvariancebetweenthethresholdisdeterminedtoachievesub-pixeledgedetection.Anothermethodisthegraymomentoperatorinthemomentsbeforeandaftert

4、hetargetimaginginvariantTabatabai,whoproposedthefirstthreegraymoment,toachievesub-pixeledgedetection,throughexperimentstheeffectivenessofthealgorithmandtestingtheaccuracyofresearchandvalidation,giventhecomparisonofmeasureddimensionsoftheworkpiece.Theexperimentsshowthat,basedongray-scaleoperatorsub-

5、pixeledgedetectionalgorithmhasahigherpositioningandaccuracythanthetraditionaloperatortomeettheimagetargettoachievesub-pixeledgedetection.Keywords:Sub-pixeledgedetection;EdgeDetectionbasedinterpolation;GrayMoment;目录第1章绪论11.1课题研究背景及意义11.2边缘检测的研究历史和发展趋势21.3论文研究内容,解决问题和章节安排4第2章经典边缘检测算子52.1数字图像的基本概念52.1

6、.1图像数字化52.2Sobel算子62.3Prewitt算子82.4LoG算子92.5实验结果及分析9第3章基于SOBEL算子的亚像素级边缘检测113.1Sobel算子改进算法113.2三次样条插值123.3最大类间方差法(Ostu)133.4算法实现153.5实验结果163.6实验结果分析173.7本章小结18第4章基于灰度矩的亚像素算法194.1灰度矩算子194.2灰度矩边缘检测算法204.2.1灰度值h1和h2的计算204.2.2边缘位置的确定224.2.3边缘方向234.2.4边缘的判断条件234.2.5模板效应244.2.6算法实现254.3实验结果及分析264.4本章小结29结

7、论30参考文献31致谢35第1章绪论1.1课题研究背景及意义随着计算机技术的发展,数字图像处理与分析技术在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面得到了广泛的应用。边缘检测是图像处理与分析中最基础也是最重要的内容之一,一直是图像处理领域的研究热点。’同时,边缘检测是图像理解和图像识别的基础,能否提供一个好的边缘检测算法直接影响后期研究效果。36计算机技术的发展,出现了许多应用于数字图像的新理

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