基于matlab的图像边缘检测算法研究本科毕业设计(论文)
本科毕业设计(论文)
题目：基于matlab的图像边缘
检测算法研究
2013届毕业设计（论文）
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基于matlab的图像边缘检测算法研究
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3）其它
2013届毕业设计（论文）
基于matlab的图像边缘检测算法研究
摘要
图像的边缘检测技术是数字图像处理技术的基础研究内容，是物体识别的重要基础。现有边缘检测技术在抑制噪声方面有一定的局限性，在阈值参数选取方面自适应能力很差，有待进一步改进和提高。
本论文首先介绍了图像边缘检测这个课题的意义和背景；作为理论基础，在第二章简单的介绍了传统的图像边缘检测算法，如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、LOG算子，回顾了经典的边缘检测算法，为后面介绍Canny算法作为铺垫。在第三章，结合Canny算法的基本原理、算法的三个标准、算法的思路及检测步骤提出了对Canny算子中的图像滤波平滑处理及取阈值的算法进行改进的方法，并进行了实验检验。
基于传统Canny算法中采用高斯滤波器对图像滤波平滑处理的效果有待改进，本论文引用了自适应中值滤波器，在使用Canny算法之前，对图像进行滤波，通过图3.4的结果显示，检测效果明显改善；而在取阈值时，在使用Otsu算法的基础上，采用顶帽算子对图像进行预处理以补偿图像，这样能取得更合适的阈值；图3.5和图3.6检测结果分别在滤波器、阈值两个方面进行了实验的比较，并与传统的Canny算法的检测结果进行了对比，显示出了本文所采用的改进算法的优越性。
关键词：边缘检测；Canny算子；自适应中值滤波器；Otsu算法；顶帽算子
基于matlab的图像边缘检测算法研究
Research on image edge detection algorithms based
on MATLAB
ABSTRACT
Image edge detection technology is the basis of digital image processing technology research, an important foundation for object recognition. Existing edge detection technique has some limitations in noise suppression threshold parameter selection, poor adaptive capacity needs to be further improved and enhanced.
This paper introduces the image edge detection significance and background of the subject; theoretical basis, in the second chapter a brief introduction of the traditional image edge detection algorithm, such as Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, Laplacian operator LOG operator, recalling the classic edge detection algorithm, Canny algorithm described later as bedding. In Chapter 3, the basic principle of combining the Canny algorithm, the algorithm of the three criteria, the idea of the algorithm and the detecting step, the improved method of on Canny operator image smoothing filtering and thresholding algorithms, and experiments were carried out test.
Based on the traditional Canny algorithm using Gaussian filter smoothing effect for image filtering needs to be improved, the paper quoted the adaptive median filter, Canny algorithm, the image is filtered by the results of Figure 3.4 shows the detection results significantly improved; when the threshold value is taken using the Otsu algorithm based on the top-hat operator preprocessing on the image to compensate for the image, this can obtain a more appropriate threshold; Figure 3.5 and Figure 3.6 the detection result, respectively, in the filter threshold two aspects of the comparison of the experiment, and compared with the traditional the Canny algorithm of detection results show the superiority of the improved algorithm used in this paper. Keywords:edge detection; Canny operator; adaptive median filter; Otsu algorithm; Top-Hat operator
2013届毕业设计（论文）
目录
第1章绪论 (1)
§1.1 序言 (1)
§1.2 数字图像边缘检测算法的意义 (1)
§1.3 本文的主要章节安排 (2)
第2章传统边缘检测方法及理论基础 (3)
§2.1 数字图像边缘检测的现状与发展 (3)
§2.2 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 (4)
§2.3 数字图像边缘检测关于边缘的定义 (4)
§2.4 基于一阶微分的边缘检测算子 (5)
§2.4.1 Roberts算子（梯度交叉算子) (6)
§2.4.2 Sobel算子 (6)
§2.5 基于二阶微分的边缘检测算子 (7)
§2.5.1 Laplacian算子 (8)
§2.5.2 LOG算子 (9)
第3章 Canny边缘检测算法的改进与研究 (11)
§3.1 Canny边缘检测算法 (11)
§3.1.1 Canny边缘检测基本原理 (11)
§3.1.2 Canny算法边缘检测步骤 (12)
§3.1.3 Canny算法的流程图 (12)
§3.1.3 传统Canny算法的实验与分析 (14)
§3.2 基于Canny算法的改进与研究 (14)
基于matlab的图像边缘检测算法研究
§3.2.1 自适应中值滤波器 (14)
§3.2.2 最大类间方差法 (15)
§3.2.3 顶帽变换 (16)
§3.2.4 传统Canny算法与本文算法的实验结果与分析 (18)
第4章总结 (20)
致谢 (21)
参考文献 (21)
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第1章绪论
§1.1 序言
理解图像和识别图像中的目标是计算机视觉研究的中心任务，物体形状、物体边界、位置遮挡、阴影轮廓及表面纹理等重要视觉信息在图像中均有边缘产生。图像边缘是分析理解图像的基础，它是图像中最基本的特征。在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘提取占据着非常重要位置，它位于系统的最底层，为其它模块所依赖。图像边缘提取作为计算机视觉领域最经典的研究课题，长期受到人们的重视。
图像边缘主要划分为阶跃状和屋脊状两种类型。阶跃状边缘两侧的灰度值变化明显，屋脊状边缘则位于灰度增加与减少的交界处。传统的图像边缘检测方法大多是从图像的高频分量中提取边缘信息，微分运算是边缘检测与提取的主要手段。由于传统的边缘检测方法对噪声敏感，所以实际运用效果有一定的局限性。近年来，越来越多的新技术被引入到边缘检测方法中，如数学形态学、小波变换、神经网络和分形理论等。
Canny于1986年提出基于最优化算法的边缘检测算子，得到了广泛的应用，并成了与其它实验结果作比较的标准。其原因在于他最先建立了优化边缘检测算子的理论基础，提出了迄今为止定义最为严格的边缘检测的三个标准。另外其相对简单的算法使得整个过程可以在较短的时间内实现。实验结果也表明，Canny算子在处理受加性高斯白噪声污染的图像方面获得了良好的效果[1]。
§1.2 数字图像边缘检测算法的意义
数字图像处理是控制领域的重要课题，数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征的一个重要方法。边缘中包含图像物体有价值的边界信息，这些信息可以用于图像理解和分析，并且通过边缘检测可以极大地降低后续图像分析和处理的数据量。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。
图像的边缘检测技术是数字图像处理技术的基础研究内容，是物体识别的重要基础。边缘特征广泛应用于图像分割、运动检测与跟踪、工业检测、目标识别、双目立体视觉等领域。现有边缘检测技术在抑制噪声方面有一定的局限性，在阈值参数选取方面
基于matlab的图像边缘检测算法研究
自适应能力很差，有待进一步改进和提高。（1）多谱图像是图像配准技术中的一个难点，传统的图像配准技术只适用于同源图像，由于红外图像和可见光遥感图像的成像波段不同，对于同一场景，所采集到的图像的差异很大。在此课题中，作者首先通过边缘检测，得到红外图像与遥感可见光图像的边缘图像，再通过尺度不变特征匹配，就能得到红外图像与可见光遥感图像之间的透视变换关系，从而成功完成了多谱图像配准[2]。（2）在“货运列车动态图像故障检测系统(TFDS,Trouble Of Moving Freight Car Detection system)中的故障识别”的课题中，作者采用水平Sobel算子检测边缘,对边缘图像进行水平方向投影，计算得到货运列车底部心盘螺栓大致区域的图像，然后用Harris算子得到一些候选故障区域，最后通过相关匹配来识别故障。（3）在“基于双目立体视觉的人体动作捕捉系统”的课题中，利用图像的边缘和深度信息从视频中分割出人体前景图像。因此对图像边缘检测技术理论及其应用进行研究都有很重要的意义。
§1.3 本文的主要章节安排
本论文首先在第一章介绍了这个课题的意义和背景；在第二章简单的介绍了传统的图像边缘检测算法，如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、LOG 算子作为理论基础，回顾经典的边缘检测算法，也反映了研究本课题的重要性和深度；在第三章着重介绍Canny算法的基本原理、算法的三个标准、算法的思路及检测步骤，也就是本论文的基本思想，在此基础上分别对Canny算子的图像滤波及取阈值的算法进行改进，并与传统的Canny算法的检测结果进行了对比，显示出了本文所采用的改进算法的优越性，同时基于实验结果给出了分析和结论以及不足之处；在第四章，对整个论文的设计进行了总结。