图像处理中的边缘提取算法及实现毕业设计论文
医学图像处理中的边缘检测算法研究
医学图像处理中的边缘检测算法研究边缘检测在医学图像处理中扮演着重要的角色，用于提取图像中的边缘信息，进而辅助医生进行疾病诊断和治疗。
随着计算机技术和图像处理算法的不断发展，各种边缘检测算法被提出和应用于医学图像处理中。
本文将主要探讨医学图像处理中常用的边缘检测算法及其应用。
边缘检测算法是医学图像处理领域中的一个重要研究方向，它通过计算图像中像素点的强度差异来确定边缘位置。
医学图像的边缘通常包含重要的结构信息，例如肿瘤、器官轮廓等，因此准确地检测图像中的边缘对于诊断和治疗是至关重要的。
Canny边缘检测算法是医学图像处理中最常用的算法之一。
Canny算法综合考虑了边缘检测的准确性和噪声干扰的抑制，具有很高的边缘检测精度和较低的误检率。
Canny算法的主要思想是通过计算图像中像素点的梯度来确定边缘的强度和方向，并基于非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘信息。
Canny算法在医学图像的边缘检测中得到了广泛应用，例如在肿瘤分割、血管分析等方面取得了显著的成果。
另一个常用的边缘检测算法是Sobel算法。
Sobel算法采用卷积运算来计算图像中像素点的梯度，通过梯度的变化来确定边缘的位置。
Sobel算法在医学图像处理中具有良好的边缘检测效果和实时性能，被广泛应用于CT、MRI等医学图像的边缘提取和分析。
除了Canny和Sobel算法外，还有一些其他的边缘检测算法常用于医学图像处理中。
例如，拉普拉斯算法通过计算图像中像素点的二阶导数来确定边缘的位置，能够有效地提取图像中的细节信息。
Roberts算子则使用简单的差分运算来计算图像中像素点的边缘强度，适用于对图像的细微边缘进行检测。
在医学图像处理中，边缘检测算法的应用范围广泛。
首先，边缘检测可以用于分割医学图像中的感兴趣区域，例如识别和定位肿瘤区域。
其次，边缘检测可以用于图像的增强和降噪，通过提取边缘信息来改善医学图像的质量和观察效果。
此外，边缘检测还可以应用于医学图像的配准和对齐，辅助医生进行不同时间点或不同扫描模态图像的比较和分析。
图像处理中的边缘检测算法分析与优化
图像处理中的边缘检测算法分析与优化随着数字图像处理技术的不断发展，边缘检测在计算机视觉、模式识别和图像分割等领域中扮演着重要的角色。
边缘是图像中灰度变化较大的区域，通过检测边缘，我们可以提取图像的形状和结构信息，从而实现图像分析和理解。
本文将对常用的图像处理边缘检测算法进行分析，并探讨优化策略。
一、边缘检测算法概述1.1 Sobel算法Sobel算法是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过计算图像梯度的大小和方向来确定边缘位置。
Sobel算法具有计算简单、鲁棒性较高的优点，但对噪声比较敏感，在图像边缘不够明显或存在噪声时容易引入误检。
1.2 Canny算法Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它通过多个步骤来实现高效的边缘检测。
首先，通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。
然后，计算图像的梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制，以精确地定位边缘。
最后，通过滞后阈值法来进行边缘的连接和细化。
Canny算法具有良好的边缘定位能力和抗噪能力，在实际应用中被广泛使用。
1.3 Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算子，它通过计算图像的二阶导数来检测图像中的边缘。
Laplacian算子具有对灰度变化较大的边缘敏感的优点，但对噪声比较敏感，容易产生边缘断裂和误检。
为了提高Laplacian算子的效果，常常与高斯滤波器结合使用，以减少噪声的干扰。
二、边缘检测算法优化2.1 参数选择在边缘检测算法中，参数的选择对于最终的结果具有重要的影响。
例如，对于Canny算法来说，高斯滤波器的大小和标准差的选择直接影响到边缘的平滑程度和定位精度。
因此，在优化边缘检测算法时，需要根据具体的应用场景和图像特点选择合适的参数。
2.2 非极大值抑制非极大值抑制是Canny算法中的一种重要步骤，用于精确地定位边缘位置。
然而，在进行非极大值抑制时，会产生边缘断裂和不连续的问题。
为了解决这个问题，可以考虑使用像素邻域信息进行插值，从而减少边缘的断裂，并得到更连续的边缘。
边缘检测算法提取道路边缘的设计与实现
• 116•本文基于微缩无人驾驶汽车的控制平台，通过单片机MK60DN512ZVLQ10的DMA 通道，采用OV7725摄像头作为视觉传感器，通过双缓冲的采集方式，利用边缘检测算法完成对道路边缘的提取，从而实现无人驾驶汽车自主循迹的过程。
1.引言随着科学技术的发展，汽车已成为生活中必不可少的交通工具。
为此国内外科研人员以及各大高校开始以提高汽车的安全性、舒适性、稳定性等性能为目的，减少环境污染，交通事故等不利影响带来的财产损失为研究目标，对无人驾驶汽车进行研发。
无人驾驶汽车主要是通过车载传感器，检测周边的环境，提取道路信息，然后规划路径，控制电机转速，完成无人驾驶汽车自主循迹（曹煜晖,黄成,李鹏,张磊,晏涛.基于K60智能车的最优路径拟合及控制方法:机械工程与自动化,2018(06):153-154+156）的过程，实现安全、可靠的高速运行。
本文基于微缩无人驾驶汽车的系统平台，以MK60单片机为控制单元，以OV7725摄像头为视觉传感器，通过DMA 通道，采用双缓冲的采集方式，利用边缘检测算法提取道路边缘，完成无人驾驶汽车的道路信息的监测，从而实现微缩无人驾驶汽车的循迹过程，为后期无人驾驶汽车的高速运行打下基础。
2.系统软件设计原理2.1 DMA原理DMA （Direct Memory Access ，直接存储器访问）（汤达成,项华珍,刘海刚,唐伟轩,王贤豪.基于贵阳学院电子与通信工程学院 古 训 陈 红边缘检测算法提取道路边缘的设计与实现图1 图像采集流程图DMA 的图像采集与路径识别算法研究:实验室科学,2015,18(05):105-108），指外部设备能够不通过CPU 而直接与系统内存交换数据的接口技术。
DMA 传输数据主要是将地址1的数据“搬移”到地址2的位• 117•置，即将数据的地址空间复制到另一个地址空间，以此完成大量数据的“搬移”。
DMA的优势在于它在传输数据时不需要CPU控制传输，如此我们在使用DMA采集图像（乔亮,王建军.基于DMA技术单片机数字摄像头图像采集系统设计:机械与电子,2015(09):40-43）（葛俊杰,何志琴,吴逊.智能车图像采集及优化处理的研究:电子世界,2018(16):55+57）时，CPU可以处理其他“事务”，从而不占用CPU，释放CPU资源，大大提高控制系统的工作效率。
图像边缘检测方法的研究毕业论文
图像边缘检测方法的研究毕业论文目录第一章绪论 (1)1.1课题研究的目的和意义 (1)1.2图像边缘检测的发展与现状 (2)1.3本文的研究容 (5)1.4本文的结构安排 (5)第二章图像放大的基本方法 (6)2.1 边缘检测的容 (6)2.2基于微分算子的边缘检测方法 (6)2.2.1基于一阶微分的边缘检测算子 (6)2.2.2基于二阶微分的边缘检测算子 (9)2.3 Canny边缘检测算法 (11)2.4经典边缘检测方法的检测结果 (14)第三章小波变换理论基础 (19)3.1小波变换概述 (19)3.1.1连续小波变换 (19)3.1.2离散小波变换 (20)3.1.3二进小波变换 (21)3.2 多分辨率分析 (21)3.3快速小波变换算法( Mallat 算法 ) (22)第四章基于小波变换的边缘检测算子 (26)4.1基于边缘检测的小波基函数选取准则 (26)4.2 B 样条小波的定义与性质 (27)4.3 基于小波变换的图像边缘检测原理 (27)4.3.1局部模极大值边缘检测的原理 (28)4.3.2 基于二维图像小波分解细节的边缘检测 (30)4.4阈值T的选择 (32)4.5基于小波变换的边缘检测算法的检测结果 (33)结论 (35)致谢 (36)参考文献 (37)附录 (38)第一章绪论1.1课题研究的目的和意义边缘是图像的最基本特征，它包含了用于识别的有用信息，为人们描述或识别目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数。
物体的边缘是以图像局部特性的不连续性为形式出现的。
从本质上说，边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始，它普遍存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间，是图像分割所依赖的重要特征，也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础。
有了图像边缘，我们就可以确定物体的几何尺寸并进一步对其测量，确定物体在空间中的几何位置，确定物体的形状特征并对物体进行识别。
数字图像处理中的边缘检测与特征提取算法优化
数字图像处理中的边缘检测与特征提取算法优化边缘检测和特征提取是数字图像处理中重要的步骤，它们对于图像分析、模式识别和计算机视觉等领域都有着关键的作用。
然而，传统的边缘检测和特征提取算法在处理复杂图像时会出现一些挑战，比如噪声干扰、边缘不连续等问题。
因此，优化这些算法成为提高图像处理质量和效率的一个关键任务。
边缘检测是在图像中找到物体边界的过程。
其目标是寻找图像中明暗变化的位置。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt、Canny和Laplacian算子。
然而，这些算法在处理噪声干扰和边缘断裂等问题时容易产生误检，导致边缘检测结果不准确。
为了优化这些算法，可以采用以下几个方法。
首先，可以通过图像预处理来减少噪声干扰。
噪声是干扰边缘检测结果的主要因素之一。
常用的预处理方法包括高斯平滑、中值滤波和小波去噪等。
这些方法可以在边缘检测之前对图像进行平滑处理，有助于提高边缘检测的准确性。
其次，可以采用自适应阈值法来提高边缘检测的效果。
传统的边缘检测算法通常依赖于手动设置的阈值来决定边缘的提取。
然而，在不同图像中，边缘的明暗变化程度和噪声水平是不一样的，这就需要调整阈值的选择。
自适应阈值法可以根据图像的局部特征来选择合适的阈值，进而提高边缘检测的效果。
特征提取是从图像中提取出具有代表性和区分性的特征以进行后续处理的过程。
常见的特征包括纹理、形状、颜色等。
传统的特征提取算法主要基于人工设计和手工提取。
然而，这些方法需要依赖专业知识和经验，并且在处理复杂图像时往往不具备普适性。
为了优化特征提取算法，可以采用以下几个方法。
首先，可以利用深度学习方法进行特征提取。
深度学习模型具有强大的学习能力和表征能力，可以自动从图像中学习到更具代表性的特征。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和自编码器等。
这些模型可以通过大量的图像数据进行训练，从而在特征提取任务上取得更好的性能。
其次，可以采用多尺度特征提取来提高特征的表示能力。
毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码
毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码上海工程技术大学毕业设计(论文) 基于蚁群算法的图像边缘检测目录摘要 ...............................................................1 ABSTRACT .............................................................2 1 绪论 (3)1.1 研究背景 ...........................................................31.2 研究现状和发展方向 (4)6 1.3 研究目的和意义 .....................................................2 图像边缘检测概述 ..................................................... 7 2.1 边缘的定义及类型 ................................................... 8 2.2 常用的边缘检测方法 (10)2.3 其他边缘检测方法 .................................................. 15 2.3.1 基于小波变换的边缘检测 .......................................... 15 2.3.2 基于数学形态学的边缘检测 (16)17 2.4 传统边缘检测的不足 ................................................3 蚁群算法 ............................................................ 17 3.1蚁群算法的基本原理 (18)3.2 基于蚁群算法的图像边缘检测 ........................................21 4 实验结果及分析 ...................................................... 22 4.1 基于蚁群算法的图像边缘检测流程 .................................... 22 4.2 实验结果与性能分析 (26)4.2.1 参数对边缘检测的影响 ............................................ 294.2.2 与传统方法的比较 ................................................ 35 5 总结与展望 .......................................................... 37 参考文献 .............................................................. 39 附录 ................................................. 错误～未定义书签。
图像处理中的边缘检测算法研究
图像处理中的边缘检测算法研究在图像处理领域中，边缘检测算法是非常重要的技术。
通过边缘检测，我们可以识别图像中的对象轮廓，从而进行目标识别、跟踪、分类等应用。
本文将就边缘检测算法进行研究与探讨。
一、边缘检测算法概述边缘检测的目的是在图像中寻找图像的边缘，通常采用响应特定滤波器来实现。
边缘检测算法可以分为两类：基于梯度的算法和基于模型的算法。
其中，基于梯度的算法是最常用的方法，主要基于图像灰度值的变化来寻找边缘。
二、经典的边缘检测算法1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的算法，其运算核有两个，分别对应水平和竖直方向，计算公式如下：Gy = [[1,2,1] Gx = [[1,0,-1][2,0,-2][1,0,-1]]其中，Gx和Gy分别是x和y方向上的梯度，G为图像灰度值，*表示卷积运算。
通过将算子对图像进行卷积操作，我们可以得到每个像素点的梯度值，从而找到图像的边缘。
2. Canny算子Canny算子是一种基于梯度的算法，其主要思想是将图像中的边缘提取出来，并对其进行连接，形成完整的边缘。
Canny算法的主要步骤包括高斯滤波、计算梯度值和方向、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接等。
3. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶微分的算法，其运算核如下：L = [[0,-1,0][-1,4,-1][0,-1,0]]其中，L是Laplacian算子，与图像卷积后可得到二阶导数，反映了图像中梯度的变化程度。
通过Laplacian算子，我们可以快速、有效地检测图像中的边缘。
三、改进的边缘检测算法1. 基于分形理论的边缘检测算法分形理论是一种用于描述自然界中各种不规则、复杂的现象的数学理论。
基于分形理论的边缘检测算法可以很好地处理图像中的不规则、复杂边缘。
2. 基于小波变换的边缘检测算法小波变换可以将复杂的信号分解成若干个简单的分量，并可恢复原始信号。
基于小波变换的边缘检测算法可以更加准确地描述图像中的边缘。
图像处理中的边缘检测算法研究与效果分析
图像处理中的边缘检测算法研究与效果分析边缘是图像中不同区域之间的分界线，它能够提供关于物体形状、轮廓以及纹理等信息。
在图像处理领域，边缘检测是一项重要的研究内容，它有助于在图像中定位和提取出感兴趣的目标物体。
本文将对图像处理中的边缘检测算法进行研究与效果分析。
在图像处理中，边缘检测的目标是寻找图像中像素值变化明显的区域。
根据不同的原理和算法，常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子等。
下面将分别对这几种算法进行研究与效果分析。
1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它利用了图像中像素值的变化率来检测边缘。
Sobel算子分别通过对图像进行水平和垂直方向的卷积运算来计算像素的梯度，然后利用梯度的幅值来确定边缘位置。
Sobel算子简单易实现，能够对图像中各个方向的边缘进行检测，但在边缘细节、边缘连接以及噪声干扰方面存在一定的不足。
2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法，它与Sobel算子类似，一般用于检测垂直和水平方向的边缘。
Prewitt算子通过对图像进行卷积运算来计算像素的梯度，然后利用梯度的幅值来确定边缘位置。
Prewitt算子比Sobel算子计算更简单，但在边缘检测的准确性和稳定性方面略有不足。
3. Roberts算子Roberts算子是一种基于差分的边缘检测算法，它利用了图像中像素值的差异来检测边缘。
Roberts算子通过对图像进行特定的差分运算来计算像素的差值，然后利用差值的绝对值来确定边缘位置。
Roberts算子计算简单快速，但在边缘定位和边缘精度方面相对较弱。
4. Canny算子Canny算子是一种经典而且广泛应用的边缘检测算法。
它通过综合利用梯度信息、非最大值抑制、滞后阈值等步骤来实现边缘的检测。
Canny算子具有较好的边缘连接性、精度和抗噪性能，对于复杂图像中的边缘检测有较好的效果。
图像边缘提取的简单算法及应用
! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
第 20 卷
第4期
计
算
机
仿
真
2003 年 4 月
图像边缘提取的简单算法及应用
吕同富， 刘宝军， 毕秀芝
（佳木斯大学， 黑龙江 佳木斯 154007） 摘要： 图像边缘识别在实际中有很重要的应用， Roberts、 SobeI、 Prewitt、 Krisch、 Gauss - LapIace 边缘检测算子及轮廓提取或轮廓 跟踪、 利用平滑技术提取图像边缘、 利用差影技术提取图像边缘、 利用小波分析技术提取图像边缘等方法是常用的方法。 关键词： 图像处理； 边缘提取； 边缘检测算子； 小波分析 中图分类号： TP317 . 4 文献标识码： B
图7 轮廓跟踪算法
l -l 2 （ x， y ）= eik0 y exp - （ x + y2 ） !M 2 " 在三个方向上的小波基函数为：
{
} } } }
（l）
#l l -l 2 （ x， y ）= ei6 . 9 y exp - （ x + y2 ）
2 （ x， y ）= ei !M
值和它周围的 8 个像素的灰度值相加， 求得平均值作为新图 中该点的像素值。图 9 为图 l 用上述模板操作的结果， 效果 还不错。 3.3 利用差影技术 先将 原 图 l 向 中心 腐 蚀， 将腐蚀
-l -l -l
边缘检测算子 （见表 4） ， 图像中的每个像素都用这两个核作 卷积， 两个卷积的最大值作为该点的输出值。对图 l 用高斯 运算结果如图 6。 - 拉普拉斯边缘检测算子检测，
图像处理中的边缘检测算法及其应用
图像处理中的边缘检测算法及其应用一、引言图像处理是指利用计算机对数字图像进行编辑、处理和分析的过程，具有广泛的应用领域。
在图像处理中，边缘检测是一项最为基础的任务，其目的是通过识别图像区域中像素强度突变处的变化来提取出图像中的边缘信息。
本文将介绍边缘检测算法的基本原理及其应用。
二、基本原理边缘是图像中像素值发生跳变的位置，例如黑色区域与白色区域的交界处就可以看作是一条边缘。
边缘检测的主要任务是将这些边缘信息提取出来。
边缘检测算法一般可以分为基于梯度的算法和基于二阶导数的算法。
其中基于梯度的算法主要包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子；而基于二阶导数的算法主要包括Laplacian算子、LoG（Laplacian of Gaussian）算子和DoG（Difference of Gaussian）算子。
1.Sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，是一种基于梯度的算法。
该算法在x方向和y方向上都使用了3x3的卷积核，它们分别是：Kx = |-2 0 2|-1 0 1-1 -2 -1Ky = | 0 0 0|1 2 1Sobel算子的实现可以通过以下步骤：①将输入图像转为灰度图像；②根据以上卷积核计算x方向和y方向的梯度；③根据以下公式计算梯度幅值和方向：G = sqrt(Gx^2 + Gy^2) (梯度幅值)θ = atan(Gy/Gx) (梯度方向)其中Gx和Gy分别为x方向和y方向上的梯度。
可以看到，Sobel算子比较简单，对噪声具有一定的抑制作用，但是在边缘细节处理上不够精细。
2.Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法。
其卷积核如下： -1 0 1-1 0 1-1 -1 -1Ky = | 0 0 0|1 1 1实现方法与Sobel算子类似。
3.Canny算子Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法，是目前应用最广泛的边缘检测算法之一。
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作者签名：日期：图像处理中的边缘提取算法及实现图像处理中的边缘提取算法及实现摘要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降低后续图像分析和处理的数据量。
本文主要阐述基于Matlab的图像边缘检测技术。
以Matlab为开发平台和编程语言，设计出图像边缘检测软件，并且设计了图形用户界面GUIDE，在图形用户界面中添加了与各种算子相对应的处理程序，以及图形文件的获取、保存等功能，完成了图像边缘检测软件。
最终图形界面可实现打开图片并对其进行边缘处理，并可以将处理好的图片保存。
全文内容安排组织如下：第一章，对图像边缘处理的意义进行了概述；第二章，对软件平台的选择及其特点做了简要的介绍；第三章，叙述了几种常用的边缘检测算子的原理；第四章，通过实例分析了各种算子的定位性以及稳定性；第五章，借助Matlab中的GUI功能设计了图像边缘检测的图形用户界面，并在GUI界面中完成了对各种算子的调用，完成了基于MATLAB的图形化图像边缘检测软件；第六章，对已经完成的图像检测软件进行测试。
本文写作的主要目的是对常用的图像边缘提取算法进行研究和对比，了解常用边缘提取算法的原理及其特点，为以后深入学习图像分析领域的其它知识打下基础。
关键词：图像边缘处理，MATLAB，GUI，Log算子，Canny算子XXX本科毕业设计Edge extraction algorithm in image processing andits implementationAbstractDigital image edge detection plays an import part in image analysis, such as image segmentation, interested region recognition and region shape extraction.And it’s an import method in image feature extraction of image recognition.The edge includes the valuable infotmation of the image which can be use in image understanding and analysis.And through edge detection,we can reduce the calculation of image analysis and processing in the following step.This article discusses the Matlab-based image edge detection .Discussed in Matlab as the development platform and programming language, designed edge detection software , the design of the graphical user interface GUIDE , combining the portrait maps ,text maps, fractal images to illustrate the positioning of these operators; combined increase noise images to illustrate the stability of the operator .Add in the graphical user interface with a variety of operators corresponding to the processing procedures, and graphics files for the acquisition, preservation and other functions the completion of the image edge detection software. The final graphical interface allows the edge to open the picture and its treatment, and may well save the picture processing. Arrangement of this paper is as follows：The first chapter introduces the significance of the image edge processing. The second chapter introduces the software platform of choice in this paper .The third chapter introduces some common principle of marginal operator. The fourth chapter, by example, analysis of the various algorithms’s relocatability and stability; The fifth chapter, resort to GUI inside Matlab, design the image edge detection interface, and completion of the various algorithm is invoked by GUI, eventually completed the graphical edge detection software based on Matlab; The sixth chapter, testing the finished software of image edge detection.In this paper，the main purpose of writing is that studying of the commonly used edge extraction algorithm, understand principle of edge extraction algorithm and whose characteristic. To studying image analysis field of other knowledge to lay the foundation.Keywords: Edge Treatment , MATLAB, GUI, Log operator, Canny operator图像处理中的边缘提取算法及实现目录第一章绪论------------------------------------------------------------------- 21.1 数字图像简介 ------------------------------------------------------------------------------------------- 21.2 数字图像的处理 ---------------------------------------------------------------------------------------- 31.3 图像边缘处理的意义---------------------------------------------------------------------------------- 41.4 本章小结-------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 第二章开发平台的选择--------------------------------------------------------- 52.1 开发平台的选择 ---------------------------------------------------------------------------------------- 52.2 Matlab简介 ----------------------------------------------------------------------------------------------- 52.3 本章小结-------------------------------------------------------------------------------------------------- 6 第三章常用的图像边缘检测算法------------------------------------------------- 73.1 引言-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 73.2 边缘检测与提取过程---------------------------------------------------------------------------------- 83.3 边缘检测与提取常用算法---------------------------------------------------------------------------- 93.3.1 Roberts边缘算子----------------------------------------------------------------------------- 93.3.2 Sobel边缘算子------------------------------------------------------------------------------ 103.3.3 Prewitt边缘算子--------------------------------------------------------------------------- 103.3.4 Log边缘算子--------------------------------------------------------------------------------- 113.3.5 Canny边缘算子------------------------------------------------------------------------------ 123.4 本章小结------------------------------------------------------------------------------------------------- 14 第四章常用算法的实现与比较-------------------------------------------------- 154.1 常用算法的Matlab实现----------------------------------------------------------------------------- 154.2 算子之间的比较 --------------------------------------------------------------------------------------- 194.1.1算子的定位性---------------------------------------------------------------------------------- 194.1.2算子的稳定性---------------------------------------------------------------------------------- 204.3 本章小结------------------------------------------------------------------------------------------------- 23 第五章图像边缘提取的GUI设计------------------------------------------------ 245.1 主要函数的介绍 --------------------------------------------------------------------------------------- 245.2 GUI的实现 ---------------------------------------------------------------------------------------------- 255.3 本章小结------------------------------------------------------------------------------------------------- 31 第六章系统测试-------------------------------------------------------------- 326.1 打开图像模块测试 ------------------------------------------------------------------------------------ 326.2 保存图像模块 ------------------------------------------------------------------------------------------ 326.3 执行模块测试 ------------------------------------------------------------------------------------------ 326.4 本章小结------------------------------------------------------------------------------------------------- 33 结论 ------------------------------------------------------------------------ 34参考文献--------------------------------------------------------------------- 35致谢 ------------------------------------------------------------------------ 36第一章绪论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，它在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等领域中有较为广泛的应用。