数字图象处理课程设计-数字图像边缘检测算法设计—log算子与canny算子

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1、沈阳理工大学数字图象处理课程设计摘要边缘检测是数字图像处理中的一项重要内容。图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的用。所谓边缘（edge）是指图像局部特征的不连续性。灰度或结构信息的突变称为边缘，例如：灰度级的突变、颜色的突变、纹理结的突变。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该征可以分割图像。图像边缘检测和分析可定义为应用一系列方法获取、校正、增强、变换、检测或压缩可视图像的技术。其目的是提高信息的相对质量，以便提取有用信息。本次课设对图像边缘检测常用的两种算法LO

2、G算子和Canny算子进行了分析和比较，并用MATLAB实现这两个算法。最后通过实例图像对不同边缘检测算法的效果进行分析，比较了不同算法的特点和适用范围。关键词：图像处理；边缘检测；MATLAB14沈阳理工大学数字图象处理课程设计目录1课程设计目的和要求11.1设计目的11.2设计要求12边缘检测简介22.1边缘检测的定义22.2图像边缘检测算法的研究内容33边缘检测算子53.1Canny算子53.1.1Canny边缘检测基本原理53.1.2Canny边缘检测算法53.2Log算子74仿真程序9

3、4.1Log算子94.2Canny算子94.3Canny算子和log算子的比较105结果分析11结束语13参考文献1414沈阳理工大学数字图象处理课程设计14沈阳理工大学数字图象处理课程设计1课程设计目的与要求1.1设计目的数字图像出技术的迅猛发展，使其应用前景的得到了不可限量的扩展。如今各行各业都在积极发展与图像相关的技术，数字图像处理逐渐凸显出其魅力。其应用如医学影像，航天航空，无人驾驶，自动导航，工业控制，导弹制导，文化艺术等。边缘检测技术在图像处理和计算机视觉等领域起着重要的作用，是图像

4、分析，模式识别，目标检测与分割等的前期处理。前期边缘检测的好坏，直接影响后期更高级处理的精度。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。图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征

5、条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。而边缘检测算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一，它的解决对于我们进行高层次的特征描述、识别和理解等有着重大的影响；又由于边缘检测在许多方面都有着非常重要的使用价值，所以人们一直在致力于研究和解决如何构造出具有良好性质及好的效果的边缘检测算子的问题。1.2设计要求设对图像边缘检测常用的两种算法LOG算子和Canny算子进行了分析和比较，并用MATLAB实现这两个算法。最后通过实例图像对不同边缘检测算法的效果进行分析，比较了不同算法的特点和适用

6、范围。14沈阳理工大学数字图象处理课程设计2边缘检测简介2.1边缘检测的定义图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的用。所谓边缘（edge）是指图像局部特征的不连续性。灰度或结构信息的突变称为边缘，例如：灰度级的突变、颜色的突变、纹理结的突变。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该征可以分割图像。当人们看一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘，如图一条理想的边缘应该具有如图2.1(a)所示模型的特性。每个像素都处在灰度级跃变的一个垂直的台阶上（例如图形中所示的水平线通

7、过图像的灰度剖面图）。而实际上，诸如图像采集系统的性能、采样频率和获得图像的照明条件等因素的影响，得到的边缘往往是模糊的，边缘被模拟成具有“斜坡面”的剖面，如图2.1(b)所示，在这个模型中不再有细线（宽为一个像素的线条），而是出现了边缘的点包含斜坡中任意点的情况。由此可以看到：模糊的边缘使边缘的“宽度”较大，面清晰的边缘使边缘的宽度较小。图像的边缘有方向的幅度两个属性，沿边缘方向像素变化平缓，垂直于边缘方向像素变化剧烈。边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来，通常用一阶导数或二阶导数来检测边缘

8、，不同的是一阶导数认为最大值对应边缘位置，而二阶导数以过零点对应边缘位置。实际上，对于图像中的任意方向上的边缘都可以进行类似的分析。图像边缘检测中对任意点的一阶导数可以利用该点梯度的幅度来获得，二阶14沈阳理工大学数字图象处理课程设计导数可以用拉普拉斯算子得到。2.2图像边缘检测算法的研究内容图像边缘检测和分析可定义为应用一系列方法获取、校正、增强、变换、检测或压缩可视图像的技术。其目的是提高信息的相对质量，以便提取有用信息。图像边缘检测中的变换属于图像输入-图像输出模式，图像边缘检测是一种超越