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影像地物边缘提取算法及提取精度比较

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[目录]
第一章 引 论
第二章 边缘检测的基本理论
第三章 不同边缘检测算子对直线提取精度的影响研究
第四章 结论

[摘要]
人类获取的绝大部分信息来源于图像信息,而在图像信息中又以边界信息最为丰富。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中,主要表现为图像局部特征的不连续性,是图像中灰度变化比较剧烈的地方,也即我们通常所说的信号发生奇异变化的地方。边界的丰富信息也决定了它可以用多种方法来捕捉,那就是应用边缘提取算法。目前边缘算法的种类多种多样,那么我们应该选择哪种算法来提取边缘呢?这就是文本所研究的内容。本文研究了各种流行的边缘提取算子的理论,并对它们对于图像提取的相同特点进行了总结。然后设计了一个实验,研究各个边缘提取算法对所设计的边缘的提取的精度的影响。最后对各个算子的精度进行了总结。

[正文]
开 题 报 告        
一 研究的目的和意义:
   人类获取的绝大部分信息来源于图像信息,而在图像信息中又以边界信息最为丰富。它能够传递和表达物体的空间几何信息,即可以判定出物体的大小、形状、类型,甚至地理位置。
边界的丰富信息也决定了它可以用多种方法来捕捉,它在图像中表现为强度的突变形式。而把边界从图像中提取出来之后,目标物体的信息能够直观地被人们所了解和利用,对于用计算机处理目标物体则更为有利。正因为如此,人们研究出了很多边缘提取算法,比如高斯-拉普拉斯算子,罗伯特算子,Sobel算子,Prewitt算子,Canny算子,梯度模算子。
除了这些经典的算子,由于各个专业领域里的特殊需要,又产生了多种专业化的算法。如在航测领域,除了提取边界,还要求有高精度的定位,这就催生出了如Medioni-Yasumoto定位算子,基于小面元模型的定位算子,矩不变定位算子,Wong-Trinder圆点定位算子,Mikhail定位算子,Forstner定位算子,高精度角点与直线定位算子等这些高精度的定位算子。
既然有这么多种边缘提取算法,那么每种算法究竟有什么特点,它们的精度如何,提取速度如何,可靠性和自适应性又如何呢?这些问题关系到算法的应用,只有了解了各种算法,才能更好地根据具体需要,选择它们来为人们的科学研究和日常生活服务。
二 国内外的现状和发展趋势:
边缘检测是数字图像处理中的重要内容。研究边缘检测的文章十分多。1959年,文献上最早提到边缘检测。1965年L.G.Roberts最早开始系统研究边缘检测。从那以后每年都会出现很多关于边缘检测的文章。边缘检测的重要的文章大都发表在IEEE Trans.On Pattern Analysis and Machine Intelligence,CVGIP:Image Processing,IEEE Trans.On Image Processing(1990年创刊),Journal of the ACM等上。
经过多年的发展,边缘检测的方法主要有了一下的几个大的方向:
第一种是检测梯度的最大值,如Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子等就属于这一类。第二种是检测二阶导数的零交叉点。第三种,统计型方法。第四种,小波多尺度边缘检测。
    当然还有其它一些方法,比如说模糊数学的方法,最近提出来的利用边缘流(Edgeflow)来检测边缘,基于积分变换的边缘检测方法,还有基于张量的边缘检测方法等等。
在测绘领域中,由于计算机和各种数据采集设备的飞速发展,对于数据的采集和处理已经进入了数字化时代。这就使得如航片,卫片等有了对它们使用边缘提取的基础。运用边缘提取的办法对航片等进行处理,可以极大的降低测绘生产人员的劳动强度,缩短了生产周期,提高生产效率。但是由于测绘行业的特殊要求(除了提取边界,还要求有高精度的定位),这就使得边缘提取在测绘专业中要有新的特点,于是人们研究出了高精度的定位算子,如Medioni-Yasumoto定位算子,基于小面元模型的定位算子,矩不变定位算子,Wong-Trinder圆点定位算子,Mikhail定位算子,Forstner定位算子,高精度角点与直线定位算子等。
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[参考文献]
[1].郑南宁,计算机视觉与模式识别,国防工业出版社,1998
[2].孙即详,图像分析,科学出版社,2004
[3].胡翔云 张祖勋 张剑清,航空影象上线状地物的半自动提取,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,2002
[4].张祖勋, 张剑清. 数字摄影测量学. 武汉测绘科技大学出版社, 1996
[5].刘志俭,基于遗传算法的主动轮廓模型,国防科技大学自动控制系,2003
[6].余学军 彭立中,二值图象曲线轮廓提取的新算法,北京大学数学科学学院,2002
[7].Julez B “A Method of Ciding TV Signals Based on Edge Detection” Bell System Tech.No.4 July 1959 pp.1001-1020.Compression Video.Television.
[8]. D.H.Marimont and Y.Rubner,“A Probabilistic Framework for Edge Detection and Scale Selection,”Computer Vision,1998.Sixth International Conference on,4-7pp.207-214,Jan 1998
[9]. 程正兴,小波分析算法与应用,西安交通大学出版社,1997
[10].管海艳,常用图像边缘检测算子定位精度对比研究,测绘与空间地理信息,2005第二期
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[原文截取]
开 题 报 告
一 研究的目的和意义:
人类获取的绝大部分信息来源于图像信息,而在图像信息中又以边界信息最为丰富。它能够传递和表达物体的空间几何信息,即可以判定出物体的大小、形状、类型,甚至地理位置。
边界的丰富信息也决定了它可以用多种方法来捕捉,它在图像中表现为强度的突变形式。而把边界从图像中提取出来之后,目标物体的信息能够直观地被人们所了解和利用,对于用计算机处理目标物体则更为有利。正因为如此,人们研究出了很多边缘提取算法,比如高斯-拉普拉斯算子,罗伯特算子,Sobel算子,Prewitt算子,Canny算子,梯度模算子。
除了这些经典的算子,由于各个专业领域里的特殊需要,又产生了多种专业化的算法。如在航测领域,除了提取边界,还要求有高精度的定位,这就催生出了如Medioni-Yasumoto定位算子,基于小面元模型的定位算子,矩不变定位算子,Wong-Trinder圆点定位算子,Mikhail定位算子,Forstner定位算子,高精度角点与直线定位算子等这些高精度的定位算子。
既然有这么多种边缘提取算法,那么每种算法究竟有什么特点,它们的精度如何,提取速度如何,可靠性和自适应性.....
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