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图象边缘检测方法研究

  • 简介:(23页、8036字)摘 要:在图象处理的研究和应用中,往往仅对图象中的某些部分感兴趣,这些感兴趣的部分常称为目标或对象,它们一般对应图象中特定的,具有独特性质的区域。图象处理的重要任务就是对图象进行分析和理解。而图象的边缘检测和边缘跟踪就是...
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(23页、8036字)摘   要:在图象处理的研究和应用中,往往仅对图象中的某些部分感兴趣,这些感兴趣的部分常称为目标或对象,它们一般对应图象中特定的,具有独特性质的区域。图象处理的重要任务就是对图象进行分析和理解。而图象的边缘检测和边缘跟踪就是对这些目标或对象进行处理,本文讲述了图象边缘检测和边缘跟踪的原由,归纳出了几种图象边缘检测的算子,最后提出应用一种基于图像灰度值切线方向的边缘检测方法和图象边缘检测在MATLAB中的实现。
 

 关键词:边缘检测,边缘跟踪,算子 ,MATLAB 


Abstract
 In the research and application of the image processing, the images are often only interested in certain parts, which are often called as parts of interested targets or objects. They generally correspond images in a specific, unique nature of the region. Image processing is an important task of image analysis and understanding. The edge detection and tracking of images is on the brink of targets or objects, the paper described the image edge detection and tracking of previously marginalized, and summed up several images from the edge detection operator. It put forward the tangent edge detection method of and image edge detection in MATLAB realized based on the application of a final image Gray direction.

Key words: Edge detection ,Edge tracking, Arithmetic operator ,MATLAB

 


目 录

声    明 2
摘   要 3
Abstract 4
1. 引言 6
1.1 前景展望 6
1.2梯度 6
2. 边缘检测算子 6
2.1 梯度算子 6
2.2  Prewitt和 Sobel算子 7
2.3 方向算子 8
2.4 Laplacian算子 11
2.5马尔算子 12
2.6 Canny边缘检测算子 13
2.7沈俊边缘检测方法 14
3. 边缘跟踪 15
3.1 光栅扫描跟踪 15
3.2全向跟踪 17
4. 一种基于图像灰度值切线方向的边缘检测方法 18
4.1 基本原理与算法 19
4.2 含噪声图像的边缘检测原理与算法 20
5图像边缘检测在MATLAB上的实现 21
5.1  各种边缘检测算子的效果比较 21
5.2几种边缘增强算子的效果比较 22
6.参考文献 24

 

1. 引言
1.1 前景展望
随着科学技术的高速发展,数字图像处理技术几乎在各个行业里都得到了广泛的应用。图像的边缘检测对于图像处理起相当重要的作用,而边缘检测算子又是边缘检测的核心。所以深入研讨边缘检测算子是极为必要的。
1.2梯度
在向量微积分[1]中,标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说,从欧氏空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上,梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况,梯度只是导数,或者,对于一个线性函数,也就是线的斜率。梯度一词有时用于斜度,也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度。可以通过取向量梯度和所研究的方向的点积来得到斜度。梯度的数值有时也被成为梯度。在多元微积分中反映在哪个方向上变化最剧烈。

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