毕业设计（论文）-图像目标提取算法及其硬件实现

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1、河北大学工商学院2010届本科生毕业论文（设计）图像目标提取算法及其硬件实现摘　　要边缘是图像最基本的特征，因此，边缘检测是图像处理中非常重要的内容。本文首先介绍了几种经典的目前被广泛使用的图像边缘检测算子，比如：罗伯特（Roberts）边缘算子、Prewitt边缘算子和索贝尔（Sobel）边缘算子等。这些算法的核心思想是假设边缘点对应于原始图像灰度级梯度的局部极值点。然后在Matlab环境下对这些算子进行编程实现。但是，有些图像包含有噪声，这些算法对噪声非常敏感，常常会把噪声当作边缘点检测出来，而真正的边缘由于噪声的干扰也很有可能被漏检。其次，文章介绍了图像分割技术，其核心思想是：为

2、了辨识和分析目标，需要将有关区域分离提取出来，并对目标进一步加以利用。在此基础上，利用这些算子对图像进行了边缘检测，总结出了各种边缘检测算法的优缺点，针对不同的图像找到相对比较有效的边缘检测算法，进而大幅度地减少了数据量，保留了图像重要的结构属性。本文还介绍了如何用硬件对图像进行边缘检测，并与用Matlab得到的边缘检测仿真结果进行了对比，证明了用硬件实现图像边缘检测的可行性。关键词：边缘检测；图像分割；目标提取32河北大学工商学院2010届本科生毕业论文（设计）ImageObjectExtractionAlgorithmandHardwareImplementationABSTRAC

3、TEdgeisthemostbasicfeaturesoftheimage,therefore,，edgedetectionisveryimportantinimageprocessingcontent.Thispaperdescribesseveralclassicalandwidelyusedinimageedgedetectionoperator，forexample，Robertedgeoperator，PrewittandSobeledgeoperator，etc.Thecoreideaofthesealgorithmsistheassumptionthattheedgepo

4、intscorrespondingtotheoriginalimagegraylevelgradientofthelocalextremepoint.ThenintheMatlabenvironmentoftheseoperatorsforprogramming.However,someimagescontainnoise,Thesealgorithmsareverysensitivetonoise,thenoisewilloftenbedetectedasedgepoints,whiletherealedgeduetonoiseisalsolikelytobemissed.Secon

5、dly,thearticleintroducestheimagesegmentationtechnique,itscoreideais:toidentifyandanalyzethegoals,theneedtoextracttheisolatedregion,andthegoaloffurtheruse.Onthisbasis,theuseoftheseoperatorsontheimageedgedetection,summeduptheadvantagesanddisadvantagesofvariousedgedetectionalgorithmsfordifferentima

6、gesfoundrelativelymoreeffectiveedgedetectionalgorithm,thussignificantlyreducingtheamountofdata,importanttoretainthestructuralpropertiesoftheimage.Thisarticlealsodescribeshowtousethehardwareoftheimageedgedetection,andwiththeedgedetectionusingMatlabsimulationresultsobtainedwerecomparedtothatofahar

7、dwareimplementationofedgedetectionisfeasible.Keywords:Edgedetection;imagesegmentation;objectextraction32河北大学工商学院2010届本科生毕业论文（设计）目　　录ABSTRACT21　　引言12　　边缘检测22.1　边缘属性22.2　导数的计算22.3　边缘检测模板22.4　小结33　　图像分割43.1　Hough变换43.2　阈值法63.2.