地形测量作业指导书(一)地形测量工艺流程图
（二）地形测量方法及要求
一、说明
本指导书只适用于工程施工中局部范围内的大比例尺地形图测量。地形测量控制网点是在施工控制网基础上加密得到的，坐标系统和高程系统应与施工坐标系、高程系统相一致。远离工区时，也可以采用北京坐标系或独立坐标系统。比例尺为1：200、1：500、1：1000和1：2000，按正方形或矩形法分幅。图式符号执行国家最新版本的《1:500 1:1000 1:2000地形图图式》。地形测量由于外业数据采集和内业成图所使用的仪器和软件不同而采用不同的方法，不论采用何种方法，成图都必须满足规范要求和用户要求。
本指导书中用字母M表示地形图比例尺分母。
二、图根控制点(包括测站点)的测量
1．一般规定
1.1图根点是直接供测图使用的平面和高程控制点，可在各等级控制点上采用经纬仪交会法、测距导线法、全站仪坐标法、三角高程、水准测量、GPS等方法测量。
1.2图根点或测站点的精度以相对于邻近控制点的中误差来衡量，其点位中误差不应超过图上±0.1㎜；其高程中误差不应超过测图基本等高距的1/10。
1.3为了节约，图根点可以采用临时地面标志。
1.4图根点的密度因测图使用的仪器不同要求也不同，只要能够保证碎部点的平面高程精度即可。
1.5测站点可以在测图过程中根据需要随时测放。
2．图根点测量(略)
三、地形测量测绘内容及取舍
地形图应表示测量控制点、居民地和垣栅、工矿建筑物及其他设施、交通及附属设施、管线及附属设施、水系及附属设施、境界、地貌和土质、植被等各项地物、地貌要素，以及地理名称注记等。并着重显示与测图用途有关的各项要素。
地物、地貌的各项要素的表示方法和取舍原则，除应按现行国家标准地形图图式执行外，还应符合如下有关规定。
1．测量控制点测绘
1.1测量控制点是测绘地形图和工程测量施工放样的主要依据，在图上应精确表示。
1.2各等级平面控制点、导线点、图根点、水准点，应以展点或测点位置为符号的几何中心位置，按图式规定符号表示。
2．居民地和垣栅的测绘
2.1居民地的各类建筑物、构筑物及主要附属设施应准确测绘实地外围轮廓和如实反映建筑结构特征。
2.2房屋的轮廓应以墙基外角为准，并按建筑材料和性质分类，注记层数。1：500与1：1000比例尺测图，房屋应逐个表示，临时性房屋可舍去；1：2000比例尺测图可适当综合取舍，图上宽度小于0.5mm的小巷可不表示。
2.3建筑物和围墙轮廓凸凹在图上小于0.4mm，简单房屋小于0.6mm时，可用直线连接。
2.4 1：500比例尺测图，房屋内部天井宜区分表示；1：1000比例尺测图，图上6mm2以下的天井可不表示。
2.5测绘垣栅应类别清楚，取舍得当。城墙按城基轮廓依比例尺表示，城楼、城门、豁口均应实测；围墙、栅栏、栏杆等可根据其永久性、规整性、重要性等综合考虑取舍。
2.6台阶和室外楼梯长度大于3M毫米，宽度大于1M毫米的应在图中表示。
2.7永久性门墩、支柱大于1M毫米的依比例实测，小于1M毫米的测量其中心位置，用符号表示。重要的墩柱无法测量中心位置时，要量取并记录偏心距和偏离方向。
2.8建筑物上突出的悬空部分应测量最外范围的投影位置，主要的支柱也要实测。
3．工矿建（构）筑物及其它设施的测绘
3.1工矿建（构）筑物及其它设施的测绘，图上应准确表示其位置、形状和性质特征。
3.2工矿建（构）筑物及其它设施依比例尺表示的，应实测其外部轮廓，并配置符号或按图式规定用依比例尺符号；不依比例尺表示的，应准确测定其定位点或定位线，用不依比例尺符号表示。
4．交通及附属设施测绘
4.1交通及附属设施的测绘，图上应准确反映陆地道路的类别和等级，附属设施的结构和关系；正确处理道路的相交关系及与其它要素的关系；正确表示水运和海运的航行标志，河流和通航情况及各级道路的通过关系。
4.2铁路轨顶（曲线段取内轨顶）、公路路中、道路交叉处、桥面等应测注高程，隧道、涵洞应测注底面高程。
4.3公路与其它双线道路在图上均应按实宽依比例尺表示。公路应在图上每隔15~20mm注出公路技术等级代码，国道应注出国道路线编号。公路、街道按其铺面材料分为水泥、沥青、砾石、条石或石板、硬砖、碎石和土路等，应分别以砼、沥、砾、石、砖、碴、土等注记于图中路面上，铺面材料改变处应用点线分开。
4.4铁路与公路或其它道路平面相交时，铁路符号不中断，而将另一道路
符号中断；城市道路为立体交叉或高架道路时，应测绘桥位、匝道与绿地等；多层交叉重叠，下层被上层遮住的部分不绘，桥墩或立柱视用图需要表示，垂直的挡土墙可绘实线而不绘挡土墙符号。
4.5路堤、路堑应按实地宽度绘出边界，并应在其坡顶、坡脚适当测注高程。
4.6道路通过居民地不宜中断，应按真实位置绘出。高速公路应绘出两侧围建的栅栏（或墙）和出入口，注明公路名称。中央分隔带视用图需要表示。市区街道应将车行道、过街天桥、过街地道的出入口、分隔带、环岛、街心花园、人行道与绿化带绘出。
4.7跨越河流或谷地的桥梁，应实测桥头、桥身和桥墩位置，加注建筑结构。码头应实测轮廓线，有专有名称的加注名称，无名称者注“码头”，码头上的建筑应实测并以相应符号表示。
4.8大车路、乡村路、内部道路按比例实测，宽度小于1M毫米时只测路中线，以小路符号表示。
5．管线测绘
5.1永久性的电力线、电信线均应准确表示，电杆、铁塔位置应实测。当多种线路在同一杆架上时，只表示主要的。城市建筑区内电力线、电信线可不连线，但应在杆架处绘出线路方向。各种线路应做到线类分明，走向连贯。
5.2架空的、地面上的、有管堤的管道均应实测，分别用相应符号表示。并注明传输物质的名称。当架空管道直线部分的支架密集时，可适当取舍。地下管线检修井宜测绘表示。
5.3污水篦子、消防栓、阀门、水龙头、电线箱、电话亭、路灯、检修井均应实测中心位置，以符号表示，必要时标注用途。
6．水系测绘
6.1江、河、湖、海、水库、池塘、泉、井等及其它水利设施，均应准确测绘表示，有名称的加注名称。根据需要可测注水深，也可用等深线或水下等高线表示。
6.2河流、溪流、湖泊、水库等水涯线，按测图时的水位测定，当水涯线与陡坎线在图上投影距离小于1mm时以陡坎线符号表示。河流在图上宽度小于0.5mm、沟渠在图上宽度小于1mm（1：2000在形图上小于0.5mm）的用单线表示。
6.3海岸线以平均大潮高潮的痕迹所形成的水陆分界线为准。各种干出滩在图上用相应的符号或注记表示，并适当测注高程。
6.4水位高及施测日期视需要测注。水渠应测注渠顶边和渠底高程；时令河应测注河床高程；堤、坝应测注顶部及坡脚高程；池塘应测注塘顶边及塘底高程；泉、井应测注泉的出水口与井台高程，并根据需要注记井台至水面的深度。
7．境界测绘
7.1境界的测绘，图上应正确反映境界的类别、等级、位置以及与其它要素的关系。
7.2县（区、旗）和县以上境界应根据勘界协议、有关文件准确清楚地绘出，界桩、界标应测坐标展绘。乡、镇和乡级以上国营农、林、牧场以及自然保护区界线按需要测绘。
7.3两级以上境界重合时，只绘高一级境界符号。
8．地貌和土质的测绘
8.1地貌和土质的测绘，图上应正确表示其形态、类别和分布特征。
8.2自然形态的地貌宜用等高线表示，崩塌残蚀地貌、坡、坎和其它特殊
地貌应用相应符号或用等高线配合符号表示。
8.3各种天然形成和人工修筑的坡、坎，其坡度在70°以上时表示为陡坎，70°以下时表示为斜坡。斜坡在图上投影宽度小于2mm，以陡坎符号表示。当坡、坎比高小于1/2基本等高距或在图上长度小于5mm时，可不表示，坡、坎密集时，可以适当取舍。
8.4梯田坎坡顶及坡脚宽度在图上大于2mm时，应实测坡脚。当1：2000比例尺测图梯田坎过密，两坎间距在图上小于5mm时，可适当取舍。梯田坎比较缓且范围较大时，可用等高线表示。
8.5坡度在70°以下的石山和天然斜坡，可用等高线或用等高线配合符号表示。独立石、土堆、坑穴、陡坡、斜坡、梯田坎、露岩地等应在上下方分别测注高程或测注上（或下）方高程及量注比高。
8.6各种土质按图式规定的相应符号表示，大面积沙地应用等高线加注记表示。
9．植被的测绘
9.1地形图上应正确反映出植被的类别特征和范围分布。对耕地、园地应实测范围，配置相应的符号表示。大面积分布的植被在能表达清楚的情况下，可采用注记说明。同一地段生长有多种植物时，可按经济价值和数量适当取舍，符号配制不得超过三种（连同土质符号）。
9.2 旱地包括种植小麦、杂粮、棉花、烟草、大豆、花生和油菜等的田地，经济作物、油料作物应加注品种名称。有节水灌溉设备的旱地应加注“喷灌”、“滴灌”等。一年分几季种植不同作物的耕地，应以夏季主要作物为准配置符号表示。
9.3田埂宽度在图上大于1mm的应用双线表示，小于1mm的用单线表示。田块内应测注有代表性的高程。
10．注记
10.1要求对各种名称、说明注记和数字注记准确注出。图上所有居民地、道路、街巷、山岭、沟谷、河流等自然地理名称，以及主要单位等名称，均应调查核实，有法定名称的应以法定名称为准，并应正确注记。
10.2地形图上高程注记点应分布均匀，丘陵地区高程注记点间距为图上
2~3cm。
10.3山顶、鞍部、山脊、山脚、谷底、谷口、沟底、沟口、凹地、台地、河川湖池岸旁、水涯线上以及其他地面倾斜变换处，均应测高程注记点。
10.4城市建筑区高程注记点应测设在街道中心线、街道交叉中心、建筑物墙基脚和相应的地面、管道检查井井口、桥面、广场、较大的庭院内或空地上以及其他地面倾斜变换处。
10.5基本等高距为0.5米时，高程注记点应注至厘米；基本等高距大于0.5米时可注至分米。
11．地形要素的配合
11.1当两个地物中心重合或接近，难以同时准确表示时，可将较重要的地物准确表示，次要地物移位0.3mm或缩小1/3表示。
11.2独立性地物与房屋、道路、水系等其它地物重合时，可中断其它地物符号，间隔0.3mm，将独立性地物完整绘出。
11.3房屋或围墙等高出地面的建筑物，直接建筑在陡坎或斜坡上且建筑物边线与陡坎上沿线重合的，可用建筑物边线代替坡坎上沿线；当坎坡上沿线距建筑物边线很近时，可移位间隔0.3mm表示。
11.4悬空建筑在水上的房屋与水涯线重合，可间断水涯线，房屋照常绘出。
11.5水涯线与陡坎重合，可用陡坎边线代替水涯线；水涯线与斜坡脚线重合，仍应在坡脚将水涯线绘出。
11.6双线道路与房屋、围墙等高出地面的建筑物边线重合时，可以建筑物边线代替路边线。道路边线与建筑物的接头处应间隔0.3mm。
11.7境界以线状地物一侧为界时，应离线状地物0.3mm在相应一侧不间断地绘出；以线状地物中心线或河流主航道为界时，应在河流中心线位置或主航道线上每隔3~5cm绘出3~4节符号。主航道线用0.15mm黑实线表示；不能在中心线绘出时，国界符号应在其两侧不间断地跳绘，国内各级行政区划界可沿两侧每隔3~5cm交错绘出3~4节符号。相交、转折及与图边交接处应绘符号以示走向。
11.8地类界与地面上有实物的线状符号重合，可省略不绘；与地面无实物的线状符号（如架空管线、等高线等）重合时，可将地类界移位0.3mm 绘出。
11.9等高线遇到房屋及其它建筑物，双线道路、路堤、路堑、坑穴、陡坎、斜坡、湖泊、双线河以及注记等均应中断。
11.10当图式符号不能满足测区内测图要求时，可自行设计新的符号，但应在图廓外注明。
四、测图
1．平板仪白纸测图
1.1置平板仪于测站上，整平、对中、量取仪器高、定向，使照准仪的直尺边准确地通过图板上测站点的位置；用已测地物点或图要点检查定向。
1.2用照准仪瞄准碎部点上立的视距尺，读出碎部点的视距和中丝切尺数，读垂直角。
1.3用计算器计算水平距离和碎部点高程。公式(内调焦望远镜)如下：
测站点至立尺点水平距离：S=KL·COS2α；
立尺点高程:H=H
+I+ h’-B
其中h’=0.5Klsin2α
L：两视距丝间标尺读数差；
K：视距乘常数，通常为100；
：测站点高程；
H
+I即为视线高；
I：仪器高，H
B：中丝读得的切尺数；
α：垂直角（视准轴的倾斜角）。
1.4用卡规和斜分比例尺按测图比例尺截取碎部点在图上的长度，沿照准仪直尺边沿，使卡规一脚对准测站点，另一脚在图上刺点，即得到碎部点在图上的点位，并注记高程。
1.5一点测量完毕，指挥立尺员进行下一点的观测，直到本测站上应测的碎部点全部测完为止。
1.6每个测站上测出部分碎部点以后，应随时进行勾绘，尽量作到随测随绘，避免绘错或遗漏。
1.7在测站上勾绘地物地貌结束后,应立即进行巡视检查，发现漏、错或综合取舍不当，等高线与高程注记相矛盾，要立即纠正。务使成图清晰易读、主次分明、取舍恰当、图式运用正确。
1.8测图过程中和收站前要检查图板定向。
2．经纬仪配合小平板仪白纸测图
2.1将经纬仪置于测站旁2米左右处，整平，后视测站，计算视线高。
2.2将小平板仪置于测站上，整平、对中、定向、检查定向后，用测斜照准仪瞄准经纬仪的垂球线，量取到经纬仪的距离，按测图比例尺在图上定出经纬仪的位置。
2.3以测斜照准仪瞄准碎部点上的视距尺，通过图上测站点的位置，以测
斜照准仪的直尺边沿定出碎部点的方向。
2.4以经纬仪观测碎部点的标尺，读取视距和垂直角，计算碎部点的高程和碎部点到经纬仪的距离。
2.5按测图比例尺用卡规自经纬度仪在图上的位置截取经纬仪至碎部点的长度与直尺边相交，刺出碎部点的位置，并注记高程。
2.6重复2.3、2.4、2.5的过程，测出本站其它碎部点。
2.7勾绘，巡视检查。
2.8测图过程中每测20~30个点和收站前要检查图板定向是否变动。3．经纬仪配合量角器测图
3.1将经纬仪置于测站上，对中、整平、量仪器高，后视附近的一个控制点作为起始方向（零方向）。
3.2小平板置于测站附近的任意位置，固定测图板，在图上测站点位置插绣花针，并将量角器圆心小孔套在针上，画出测站点至后视点的方向线。
3.3经纬仪观测碎部点的水平角、立角、视距。
3.4计算碎部点高程和碎部点至测站点的水平距离。
3.5用量角器和比例尺，按水平角、水平距离刺点，标注高程。
3.6重复3.3、3.4、3.5操作，完成其它碎部点测量。
3.7检查后视方向是否变动，勾绘，巡视检查，本站测量结束。
3.8用此法进行小面积测图时，可记录经纬仪野外观测数据，并绘制草图，在室内展点勾绘。
3.9为了解决量角器估读误差太大和量角器圆心偏心问题，可根据观测的水平角、立角、视距计算出碎部点的坐标和高程，用三角板和直尺或坐标尺手工展点。
3.10当视距较短时，用钢尺或皮尺量距代替视距，可以大大提高测距的精
度。
3.11用经纬仪或经纬仪配钢尺（或皮尺）测量的测图数据可以计算、整理成坐标数据文件，用机助成图法成图。
4．经纬仪配合测距仪测图
4.1将经纬仪置于测站上，对中整平，后视一个邻近的控制点并配置方位角，量取仪器高，计算视线高。
4.2将测距头安装到经纬仪上，并连接电池，设置温度、气压、棱镜常数。
4.3经纬仪照准棱镜下方的标志中心，读记方位角。
4.4测距仪照准棱镜中心，测记水平距离和高差。
4.5计算碎部点的坐标和高程。
4.6在图板上用比例尺按坐标展点，加注高程。
4.7重复4.3、4.4操作过程，完成本站其它碎部点的测量。
4.8勾绘，巡视检查。
4.9观测过程中注意检查后视方位角，也可以在已知点上检核坐标或高程。
4.10用此法进行大面积测图，应现场勾绘。当范围较小时，可以野外测记数据，绘制草图，室内展绘或机助成图。
4.11无内存全站仪测图方法与经纬仪加测距仪测图方法基本相同，不同的是全站仪可以直接测出坐标和高程，无需计算。
5．全站仪配合电子平板测图
电子平板的工序：命名、控制点录入、测量、编辑、绘图。
5.1硬件检查：检查电子平板（便携机或掌上电脑）电池及接插设备，确保数字测图供电正常；通讯电缆室内联机检查，无论电缆故障，或仪器设置不对，均要发现在室内，及早作相应处理；检查光笔及鼠标器是否正常，确保生产过程中没有问题；准备编码表；携带软件狗。
5.2软件操作准备：设定工程名，确定准备作业的文件名及存贮空间；划定测区，确保屏幕显示与所测内容相适应；将控制点文件备份到当前工程名目录下。
5.3置全站仪于测站上，对中整平，量仪器高；开机，设置温度、气压、棱镜常数。
5.4在电子平板上进行测站设置，输入测站点号、后视点号、仪器高；经纬仪照准后视点并将水平度盘置零。
5.5测站检核：观测1~2个控制点或已测过的地物点（包括后视点）检核点位和高程，图上点位相差不大于0.3mm，高程之差不大于1/10基本等高距，便可开始测量。
5.6测量过程中，平板操作员与全站仪操作员要配合好，并指挥立镜人员立镜；当棱镜高改变时，立镜员要及时回报棱镜高。
5.7全站仪照准棱镜后测量确认；平板仪读取全站仪测量的数据；键入编码（或查询确认编码）；选线形与上一点连接（需要连接时）；需要高程的点，输入棱镜高。
5.8外业结束后对图面进行编辑，编辑操作因软件而不同，作业员应按使用说明进行操作。
5.9利用高程点数据文件建立三角网，生成等高线，并进行等高线编辑。
5.10图面检查、图廓整理、绘图。
5.11为防止数据丢失，外业测量数据应及时输入台式机，备份保存。6．全站仪测记法
6.1设站：对中整平，量仪器高；输入气温、气压、棱镜常数；建立（选择）文件名；输入测站坐标、高程及仪器高；输入后视点坐标（或方位角），瞄准后视目标后确定。
6.2检查：测量1个已知坐标的点的坐标并与已知坐标对照（限差为图上0.1mm）；测量1个已知高程的点的高程并与已知高程比较(限差为1/10基本等高距)；如果前两项检查都在限差范围内，便可开始测量，否则检查原因重新设站。
6.3立镜：依比例尺地物轮廓线折点，半依比例尺或不依比例尺地物的中心位置和定位点。
6.4观测：在建筑物的外角点、地界点、地形点上竖棱镜，回报镜高；全站仪跟踪棱镜，输入点号和改变的棱镜高，在坐标测量状态下按测量键，显示测量数据后，输入测点类型代码后存储数据。继续下一个点的观测。
6.5皮尺量距：对于那些本站需要测量而仪器无法看见的点，可用皮尺量距来确定点位；半径大于0.5m的点状地物，如不能直接测定中心位置，应测量偏心距，并在草图上注明偏心方向；丈量的距离应标注在草图上。
6.6绘草图：现场绘制地形草图，标上立镜点的点号和丈量的距离，房屋结构、层次，道路铺材，植被，地名，管线走向、类别等。草图是内业编绘工作的依据之一，应尽量详细。
6.7检查：测量过程中每测量30点左右及收站前，应检查后视方向，也可以在其它控制点上进行方位角或坐标、高程检查。
6.8数据传输：连接全站仪与计算机之间的数据传输电缆；设置超级中端的通讯参数与全站仪的通讯参数一致；全站仪中选择要传输的文件和传输格式后按发送命令；计算机接收数据后以文本文件的形式存盘。
6.9数据转换：通过软件将测量数据转换为成图软件识别的格式。
6.10编绘：在专业软件平台下进行地形图编绘，具体操作依照软件使用说明进行。
6.11建立测区图库，图幅接边，必要时输出成图。
6.12注意：每次外业观测的数据应当天输入计算机，以防数据丢失；外业绘制草图的人员与内业编绘人员最好是同一个人，且同一区域的外业和内业工作间隔时间不要太长。
五、全数字地面摄影测量测绘地形图（适普软件）
1．准备工作：
1.1检查好仪器、脚架、仪器的基座；
1.2装好摄影用的干板；
1.3准备像控点牌子，数量不能少于6个。
2．外业工作
2.1根据具体的地形条件、摄影范围、摄影距离安排好摄影的像对数；计算摄影基线长度，选好基线；
2.2在基线两端架摄影站，摄影站一定要整平，否则在内业处理时，一个像对难以一次处理完成；加大模型拼接的难度；
2.3在摄影的像对中布设好象控点，安排人员测出每个像控点的坐标及高程，测像控点的坐标及高程时，一定要正倒镜，以保证高程精度；摄影站上摄影时，一定要做好每个像对的记录，即像对次序、左右影像、像控点草图、像控点坐标和高程；
2.4每个像对在摄影时，像控点牌子一定要保持不动。
2.5相邻像对，重叠部分不能少于1/3，像控点不能少于3个。
3．内业数据采集
3.1干板冲洗凉干后进行扫描，再进行内业处理；
3.2首先建立一个测区，测区参数是在输入文件名时是生成的，按弹出的参数界面中填好测区目录、控制点文件名、模型控制点文件名、原始影像类型、摄影比例尺、成图比例尺、正射影像的输出分辨率等；一个测区可
由多个模型组成，每个模型需要建立一个模型参数文件，模型参数文件是在输入文件名时生成的，按弹出的参数界面中填好模型目录、左右影像名、临时文件目录、产品所在目录；
3.3在软件的File菜单中选择输入像控点文件；
3.4在软件的处理菜单中选择全自动内定向，待计算机处理完后，按传统方法在计算机中将像控点确定，然后选择绝对定向，在这个过程中，一定要调整好视差，将像控点定准，然后存盘退出；
3.5做好上述工作后，定义当前像对的作业区，即此像对需测图的有效区域，再进行自动生成核线影像，弹出菜单选择退出；
3.6在软件的主界面下，选择影像匹配，然后进入匹配编辑状态，需要编辑的地方有：影像的不连续、被遮盖及阴影、成片灌木、干扰、大面积的平地等。
3.7在软件的主界面下，选择产品，生成DEM、正射影像、等高线等，若测区有多个模型，还要进行模型拼接，再重新生成等高线；
3.8在数字影像测图界面下，建立测图矢量文件，打开模型，输入等高线，再进行地物、地貌等量测、编辑。
4．图廓编辑，输出地形图。
六、GPS水下地形测量（南方软件）
用GPS进行水下地形测量作业时应按以下步骤进行：
1．固定站设置：
1.1根据GPS上的端口标记将电台天线、GPS天线、电源线连接好。
1.2用电缆将计算机与GPS的RS232C串口连接好，先打开GPS的电源，再启动计算机。
1.3运行“海洋测量软件”的“图幅表”程序，根据待测量区域设置合适
的图幅范围。
1.4运行“海洋测量软件”的“基准站设置”程序，选择上一步设置好的图幅，将控制点的坐标输入至GPS中，并点击“更新”，然后退出程序，再关闭GPS电源，拔掉电缆线后再打开GPS电源，选择电台频道。
2.移动站设置：
2.1将换能器测深杆固定在测量船上，测深杆的吃水深度一般为50厘米左右，测量施测水域水面高程。用测锤或花杆在换能器旁边测量水深，与测深仪所测水深进行检核。
2.2便携式计算机应放在测量船驾驶室工作台上，便于导航。
2.3将测深仪（SDH—13D）放在计算机附近，将换能器的数据传输线与测深仪相连。校准测深仪的零位线和吃水线。
2.4在测深杆上安置GPS天线，在船上合适的位置安置电台天线，并将GPS 天线、电台天线、电源线与GPS连接好。
2.5在便携式计算机上插入PCMCIA串口卡，再将卡上的两个串口分别连接到测深仪的“测试II”端口和GPS的“计算机”端口。
2.6打开GPS电源，选择与固定站GPS电台相同的频道。
3．观测
3.1在计算机并口上插入软件狗并启动计算机。
3.2运行“海洋测量软件”的“测量”程序，选择固定站设置3定义好的图幅，设定数据采样率，按“F2”键即可开始测量。
3.3工作时应将测量开始时间、结束时间、及水位数据记录好，这是内业的基础。
3.4测深过程中，测深仪操作员要注意观察水深变化，及时变换测深档。
3.5测量完成后，要再次用花杆或测锤测量水深，检查测深仪测深误差大
小。然后按顺序关闭计算机电源，关闭测深仪电源，关闭GPS电源，拔掉各种连接电缆，拆卸测深杆。清点设备无遗漏后方可离开测量船。
3.6回到固定站，关闭GPS，并回收天线，放入仪器箱内。
4．内业编辑，输出水下地形图。
七、手工描图
1．首先把外业底图（铅笔图）整理好。
2．按照所测图形范围大小，根据实际需要进行分幅。
3．如果外业底图是绘在一般计算纸（通常所说的厘米格网纸）上的话，可直接用描图纸蒙在底图上，按照地形图图式进行着墨描绘。如果外业测的图是直接绘在聚脂薄膜上，应先清洗图面，待图纸干后直接在聚脂薄膜上着墨。
4．相邻图幅接边完成后，就可以开始地形图的清绘。一般地形图清绘按照以下步骤进行：绘图廓、坐标格网、测量控制点、独立地物、居民地、管线及垣栅、水系及附属建筑物、道路及附属建筑物、境界、植被、地类界、地貌、注记及等高线。
5．自检、互检。
6．图廓整饰。
7．检查验收。
经典图像边缘检测(微分法思想)——Sobel算子 2008-05-15 15:29Sobel于1970年提出了Sobel算子，与Prewitt算子相比较，Sobel算子对检测点的上下左右进一步加权。其加权模板如下： 经典图像边缘检测(微分法思想)——Roberts交叉算子 2008-05-14 17:16 如果我们沿如下图方向角度求其交叉方向的偏导数，则得到Roberts于1963年提出的交叉算子边缘检测方法。该方法最大优点是计算量小，速度快。但该方法由于是采用偶数模板，如下图所示，所求的(x,y)点处梯度幅度值，其实是图中交叉点处的值，从而导致在图像(x,y)点所求的梯度幅度值偏移了半个像素（见下图）。
上述偶数模板使得提取的点（x,y）梯度幅度值有半个像素的错位。为了解决这个定位偏移问题，目前一般是采用奇数模板。 奇数模板： 在图像处理中，一般都是取奇数模板来求其梯度幅度值，即：以某一点（x,y）为中心，取其两边相邻点来构建导数的近似公式：
这样就保证了在图像空间点(x,y)所求的梯度幅度值定位在梯度幅度值空间对应的(x,y)点上(如下图所示)。 前面我们讲过，判断某一点的梯度幅度值是否是边缘点，需要判断它是否大于设定的阈值。所以，只要我们设定阈值时考虑到加权系数产生的影响便可解决，偏导数值的倍数不是一个问题。 经典图像边缘检测(微分法思想)——Prewitt算子 2008-05-15 11:29 Prewitt算子 在一个较大区域中，用两点的偏导数值来求梯度幅度值，受噪声干扰很大。若对两个点的各自一定领域内的灰度值求和，并根据两个灰度值和的差来计算x,y的偏导数，则会在很
科目：科学编号：02015 名称：打气筒柜号： 1 类别：一般 规格：单位：个产地：第 2 页 教学仪器分类明细账 科目：科学编号：02051 名称：放大镜柜号： 1 类别：一般 规格：手持式，有效通光孔径不小于30mm，5倍单位：个产地：第 4 页
科目：科学编号：02052 名称：放大镜柜号： 1 类别：一般规格：10倍，直径不小于40mm 单位：个产地：第 4 页 教学仪器分类明细账 科目：科学编号：02103名称：注射器柜号： 1 类别：一般 规格：100mL，塑料单位：支产地：第 5 页
科目：科学编号：02115名称：透明盛液筒柜号： 1 类别：一般 规格：φ100mm×φ300mm单位：个产地：第 5 页 教学仪器分类明细账 科目：科学编号：02116名称：透明水槽(圆形或方形)柜号： 1 类别：一般规格：φ270mm×高140mm，或300mm×300mm×高150mm 单位：个产地：第6 页
教学仪器分类明细账 科目：科学编号：03001名称：科学支架柜号： 1 类别：支架 规格：单位：套产地：第 6 页 教学仪器分类明细账 科目：科学编号：03002名称：方座支架柜号： 1 类别：支架 规格：单位：套产地：第7 页
教学仪器分类明细账 科目： 科学 编号：03003 名称：多功能实验支架 柜号： 1 类别： 支架 规格： 单位： 套 产地： 第 7 页 教学仪器分类明细账 科目： 科学 编号：04004 名称： 教学电源 柜号： 2 类别： 电源 规格： 交流：2～12V ,5A ，每2V 一档；直流：1.5V ～12V ,2A ，分为1.5V 、3V 、4.5V 、6V 、9V 、12V ，共六档；40A 、8s 自动关断 单位： 台 产地： 第 9 页
数字图像处理实验报告 题目：图像的阈值分割及边缘检测技术 班级： 姓名： 学号：
图像的阈值分割及边缘检测技术 一、实验目的 1、了解图像的分割技术，掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现； 2、了解图像的边缘检测，掌握梯度算子图像边缘检测方法。 二、实验内容 1、基于直方图的全局阈值图像分割方法； 2、Edge命令（roberts,perwitt,sobel,log,canny），实现边缘检测。 三、实验原理 1、全局阈值是最简单的图像分割方法。其中，直方图法的原理如下：想做出图 像的直方图，若其直方图呈双峰且有明显的谷底，则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T，然后根据该阈值进行分割，九可以讲目标从图像中分割出来。这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。 2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。 这三种检测算子中，Roberts算子定位精度较高，但也易丢失部分边缘，抗噪声能力差，适用于低噪声、陡峭边缘的场合。Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理，因此具有一定的抑制噪声的能力，但不能排除检测结果中的虚假边缘，易出现多像素宽度。
四、实验步骤 1、全局阈值分割： ①读取一张图像； ②生成该图像的直方图； ③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T； ④依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于 阈值，则将该像素改为0； 实验代码如下： I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像 subplot(221);imshow(I); %显示该图像 subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图 T=60; %根据直方图估计阈值T为60 [m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】 for i=1:m %依次读取图像各个点的像素，若大于阈 值，则将像素改为255，若小于阈值， 则将该像素改为0 for j=1:n if I(i,j)>=T I(i,j)=255; else I(i,j)=0; end end
课程设计报告 设计题目：数字图像处理中的边缘检测技术学院： 专业： 班级：学号： 学生姓名： 电子邮件： 时间：年月 成绩： 指导教师：
数字图像处理中的边缘检测技术课程设计报告I 目录 1 前言:查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 (1) 1.1理论背景 (1) 1.2图像边缘检测技术研究的目的和意义 (1) 1.3国内外研究现状分析 (2) 1.4常用边缘检测方法的基本原理 (3) 2 小波变换和小波包的边缘检测、基于数学形态学的边缘检测法算法原理 (7) 2.1 小波边缘检测的原理 (7) 2.2 数学形态学的边缘检测方法的原理 (7) 3 算法实现部分：程序设计的流程图及其描述 (9) 3.1 小波变换的多尺度边缘检测程序设计算法流程图 (9) 3.2 数学形态学的边缘检测方法程序设计算法描述 (10) 4实验部分：对所给的原始图像进行对比实验，给出相应的实验数据和处理结果 (11) 5分析及结论：对实验结果进行分析比较，最后得出相应的结论 (15) 参考文献 (17) 附录：代码 (18)
1前言 查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 1.1 理论背景 图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。 图像处理在遥感技术，医学领域，安全领域，工业生产中有着广泛的应用，其中在医学应用中的超声、核磁共振和CT等技术，安全领域的模式识别技术，工业中的无损检测技术尤其引人注目。 计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。 (2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2 图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像处理是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像处理也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像处理中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速
d t n l 教学目标 1、1、会读、认清四个声母d t n l 2、会写d t n l,知道正确位置。 3、学会d t n l 与单韵母的拼读 教学重难点 1、n l的辨音 2、会说相关的词语 教学方法 多媒体教学、互动式教学 教学过程 第一课时 一、创设情景，复习导入 1.摘苹果。出示一幅苹果树挂图，树上结着6个单韵母苹果和6个声母苹果。引导学生仔细看看：这些苹果分别叫什么名字自己轻声读一读。因为ɑ、o、e、i、u、ü是韵母，所以把它们放在1号盘子里，b、p、m、f、y、w是声母，所以把它们放在2号盘子里。 2.指名读声母。 3.引入新课：声母是个大家庭，它们共有23个兄弟呢！这节课，我们学习汉语拼音第4课中的4个声母d、t、n、l。 二、图文结合，学习音、形 1.课件出示字母d、t、n、l。 2.指名试着读一读，然后提问：你能在图片里找到他们吗（指名说） 3.师范读，生跟读d、t、n、l。教师相机讲解发音要领：发d时，感觉不到气流冲出。发t时，有较强的气流冲出。发n时，气流是从鼻腔出来。发l时，气流从舌头两边出来。
4.继续引导学生观察，发现了什么 （图中立起来的鼓和旁边的鼓棒组成了声母d。跳舞的姐姐拿的伞把像声母t。舞台上艺术节的彩门像声母n。打架子鼓的小哥哥手中拿的鼓棒像声母l。） 5.教师引导学生根据图画编一首字母歌。 （敲小鼓ddd，小伞把ttt，一个门洞nnn，小鼓棒lll。） 6.课件出示儿歌，指名领读、同桌对读、男女生对读。 7.引导学生说说还有什么方法能记住它们。 8.课件出示d和b、p；n和m；t和f；l和i。引导学生比较每组字母之间有什么不同。 9.课件出示“左下半圆ddd，右下半圆bbb，右上半圆ppp，小伞一把ttt，一根拐棍fff，一个门洞nnn，两个门洞mmm，一根小棍lll”。学生自由读、同桌对读、小组对读。 三、观察思考，学习书写 1.指导学生观察书中d、t、n、l四个拼音娃娃分别住在哪里指名说。 2.指导书写d。 (1)师演示声母d的笔顺，学生书空。 (2)指名说说d的笔顺。 (3)教师在四线格里范写d，重点讲解半圆要占满中格，竖从上格三分之二处起笔，到三线收笔。 (4)学生在四线格内独立仿写两个d。 3.指导书写t、n。 按照指导书写d的方法“教师范写——学生仿写——互相评价——再练写”指导学生书写t、n，引导学生注意每个字母的占格、笔顺、笔画位置等。 4.学生独立仿写l。 四、作业
图像边缘检测算法体验步骤 图像边缘检测算法体验步骤（Photoshop，Matlab）1. 确定你的电脑上已经安装了Photoshop和Matlab2. 使用手机或其他任何方式，获得一张彩色图像（任何格式），建议图像颜色丰富，分辨率比较高，具有比较明显的图像边界（卡通图像，风景图像，桌面图像）3. 将图像保存到一个能够找到的目录中，例如img文件夹（路径上没有汉字）4. 启动Photoshop，打开img文件夹中的图像5. 在工具箱中选择“矩形选择”工具，到图面上选择一个区域（如果分辨率比较高，建议不要太大，否则计算过程比较长）6. 点击下拉菜单【文件】-【新建】，新建一个与矩形选择框同样尺寸的Photoshop图像，不要求保存该图像7. 将该彩色图像转换为亮度图像，即点击下拉菜单【图像】-【模式】-【灰度】，如提示是否合并，选择“Yes”8. 将该单色的亮度图像另存为Windows的BMP文件，点击下拉菜单【文件】-【存储为】，在“存储为”窗口中，为该文件起一个名字，例如test1（保存为test1.bmp）9. 启动Matlab，将当期路径（Current Directory）定位到图像文件夹，例如这里的img文件夹10. 使用imread命令读入该图像，在命令行输入：>> f = imread(test1.bmp);11. 在Matlab中显示该图像，在命令行输入：>> figure, imshow(f)12. 然后，分别使用Matlab图像工具箱中的Edge函数，分别使用Sobel算法，高斯-拉普拉斯（Log）算法和Canny算法得到的边缘图像：在命令行输入：>> g_sobel = edge(f, sobel, 0.05); >> g_log = edge(f, log, 0.003, 2.25); >> g_canny = edge(f, canny, [0.04 0.10], 1.5);13 得到边缘图像计算结果后，显示这些边缘图像： >> figure, imshow(g_sobel) >> figure, imshow(g_log) >> figure, imshow(g_canny)14 可以用不同的图像做对比，后续课程解释算法后，可以变换不同的阈值，得到不同的边缘图像
基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真 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 第2章传统边缘检测方法及理论基础 2 2.1 数字图像边缘检测的现状与发展 2 2.2 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 3 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 4 2.5 基于二阶微分的边缘检测算子 7 第3章编程和调试 10 3.1 edge函数 10 3.2 边缘检测的编程实现 11 第4章总结 13 第5章图像边缘检测应用领域 13 附录参考文献 15
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自适
数字图像处理实验报告 学生姓名王真颖 学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄 专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日
计算机科学与技术系信息科学与工程学院
目录 实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。 一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。 二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。 三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测 一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法；
生物医学工程电子教学仪器介绍 生物医学工程学20世纪60年代崛起于美国，近年来得到了快速发展，生命科学与工程相结合，在推动自身进步的同时，又促进了社会经济的发展，创造了可观的社会效益，因而受到了发达国家的普遍重视，甚至纳入国家目标。我国于1977年创建了生物医学工程本科专业，截止到2006年底，已有80多所高校开设了从本科到博士层次的生物医学工程专业。 生物医学工程专业的目标是采用工程手段解决医学上人体信息的获取，研究这些信息与疾病的关系，为临床医生提供医学诊断的手段。其学科特点是理、工、医紧密结合、多学科向生物与医学渗透和相互交叉，已成为生命科学的重要支柱。专业知识的终极应用在于设计制造出新型的医学仪器。为此，学生在本科学习阶段，医学仪器的设计、制作及调试是生物医学工程专业必须牢固掌握的专业技能之一。由于具有极强的实践性及知识的综合性，只有课堂教学没有实践动手训练，就象学人体解剖课而不实际动刀操作一样。很难达到理想教学效果。由于国内多数高校专业开办时间较短，目前尚缺乏成熟的实验设备和手段，给学生实验造成一定的困难。为此，依据相关教学大纲的要求和部分高等院校对教学实验设备的需求和建议，我们与高校合作开发了《YJ系列医学电子教学仪器综合实验箱》。 一、特点 1.通用性强：本实验箱综合了目前国内医学电子工程专业的实验内容，故能满足这些专业 相应课程的实验教学，实验的深度可根据需要灵活调整。 2.直观性强：各个部分的实验电路在印制板上均有原理性图示，布局合理，方便学生理解， 有利于提高学生实际动手能力。 3.配套性强：实验箱从方便实验出发，配备了必需的实验附件。同时实验箱以USB方式 与微机连接，为学生提供了软件实验平台，通过自己编程，不仅可以提高程序设计能力，同时能加深对整个实验的理解。 4.可靠性强：实验箱采用的各类元器件如插座、阻容件、电位器、信号连接线、插孔等均 具有高性能的指标，保证接触可靠，不易损坏。 二、系统组成 本实验箱由主板和若干模块组成，如图一所示。主板含有单片机cpu、存储器、通讯电路、信号发生电路、A/D、D/A电路等。另外，主板上还包含有心电测试和血压测试电路。模块板目前主要有：温度测试、肺功能测试、心血管参数测试、握力测试、血氧饱和度测试、脉搏波速度测试。模块板采用电缆线与主板相连。
边缘检测原理的论述
摘要 数字图像处理技术是信息科学中近几十年来发展最为迅速的学科之一。图像边缘是图像最基本的一种特征，边缘在图像的分析中起着重要的作用。边缘作为图像的一种基本特征，在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，其目的就是精确定位边缘，同时更好地抑制噪声。目前，数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。图像边缘提取的手段多种多样，本文主要通过MATLAB语言编程分别用不同的算子例如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch 算子、Laplacian算子、Log算子和Canny算子等来实现静态图像的边缘检测，并且和检测加入高斯噪声的图像进行对比。阐述了不同算子在进行图像边缘提取的特点，并在此基础上提出利用小波变换来实现静态图像的边缘检测。 【关键字】图像边缘数字图像边缘检测小波变换 背景 图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年
代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。 计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。(2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 边缘是图象最基本的特征.边缘检测在计算机视觉、图象分析等应用中起着重要的作用,是图象分析与识别的重要环节,这是因为子图象的边缘包含了用于识别的有用信息.所以边缘检测是图像分析和模式识别的主要特征提取手段。 所谓边缘是指其周围像素灰度后阶变化或屋顶状变化的那些像素的集合,它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域,基元与基元之间。因此它是图象分割所依赖的重要的特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础;而图象的纹理形状特征的提取又常常依赖于图象分割。图象的边缘提取也是图象匹配的基础,因为它是位置的标志,对灰度的变化不敏感,它可作为匹配的特征点。 图象的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来 的.边缘具有方向和幅度两个特征.沿边缘走向,像素值变化比较平缓;而垂直与边缘走向,则像素值变化比较剧烈.而这种剧烈可能呈
课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名*** 班级学号09******* 课程设计题目图像边缘检测算子 课程设计目的与要求: 设计目的： 1.熟悉几种经典图像边缘检测算子的基本原理。 2.用Matlab编程实现边缘检测，比较不同边缘检测算子的实验结果。设计要求： 1.上述实验内容相应程序清单，并加上相应的注释。 2.完成目的内容相应图像，并提交原始图像。 3.用理论对实验内容进行分析。 工作计划与进度安排: 2012年 06月29 日选题目查阅资料 2012年 06月30 日编写软件源程序或建立仿真模块图 2012年 07月01 日调试程序或仿真模型 2012年 07月01 日结果分析及验收 2012年 07月02 日撰写课程设计报告、答辩 指导教师： 2012年 6月29日专业负责人： 2012年 6月29日 学院教学副院长： 2012年 6月29日
摘要 边缘检测是数字图像处理中的一项重要内容。本文对图像边缘检测的几种经典算法（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子）进行了分析和比较，并用MATLAB实现这几个算法。最后通过实例图像对不同边缘检测算法的效果进行分析，比较了不同算法的特点和适用范围。 关键词：图像处理；边缘检测；Roberts算子；Sobel算子；Prewitt算子
目录 第1章相关知识.................................................................................................... IV 1.1 理论背景 (1) 1.2 数字图像边缘检测意义 (1) 第2章课程设计分析 (3) 2.1 Roberts(罗伯特)边缘检测算子 (3) 2.2 Prewitt(普瑞维特)边缘检测算子 (4) 2.3 Sobel(索贝尔)边缘检测算子 (5) 第3章仿真及结果分析 (7) 3.1 仿真 (7) 3.2 结果分析 (8) 结论 (10) 参考文献 (11)
图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066
青岛大学专业课程设计 院系: 自动化学院 专业: 电子信息工程 班级: 08级电子信息工程3班学生姓名: 刘法 指导教师: 王汉萍庄晓东 日期: 2011年12月23日
题目：图像边缘检测方法的研究与实现 一、边缘检测以及相关概念 1．1边缘，边缘检测的介绍 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)． 边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： 边缘点：图像中具有坐标] ,[j i且处在强度显著变化的位置上的点．边缘段：对应于边缘点坐标] i及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角． ,[j 边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法． 轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线． 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序． 边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程． 边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘．边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子 边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。 边缘检测的原理是：由于微分算子具有突出灰度变化的作用，对图像进行微分运算，在图像边缘处其灰度变化较大，故该处微分计算值教高，可将这些微分值作为相应点的边缘强度，通过阈值判别来提取边缘点，即如果微分值大于阈值，则为边缘点。
数字图像边缘检测技术的研究 Research on the Techniques of Digital Image Edge Detection 作者姓名张洁 学位类型学历硕士 学科、专业 （工程领域）计算机应用技术 研究方向计算机辅助设计与图形学 导师姓名檀结庆教授 2009年4月
合肥工业大学 本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。 答辩委员会签名（工作单位、职称） 主席： 委员： 导师：
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数字图像边缘检测技术的研究 摘要 随着计算机技术的飞速发展，图像边缘检测已成为图像处理的重要内容，它是图像分析的基本问题，是图像分割、特征提取和图像识别的前提。本文的主要内容如下。 首先，介绍了数字图像处理的概念及其应用领域、边缘检测研究的背景意义，历史现状，以及边缘检测的一些基本概念。 然后，分别介绍了经典的图像边缘检测算子，如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等，并通过理论分析和仿真计算比较了他们各自的优缺点及适用性。接着概述了几种新的边缘检测方法，如小波理论、数学形态学、模糊理论等。在本文的第四章里，讨论了基于线性滤波技术的边缘检测算法：Marr-Hildreth方法和Canny算法。 最后，提出了一种基于各向异性扩散方程的Canny边缘检测算法。Canny 边缘检测算法由于使用高斯滤波对图像进行平滑，往往使得算法的信噪比和定位精度下降，从而产生一些虚假边缘，使角点变圆。针对Canny算法所出现的问题，运用各向异性扩散方程代替高斯滤波，并对扩散后的图像做图像增强。实验结果表明，改进后的算法有效地提高了边缘检测的准确性，得到了比较理想的边缘检测效果。 关键词: 边缘检测；Canny算法；高斯滤波；各向异性扩散方程；非线性滤波
任务书
主要分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、Kirsch 边缘算子以及Laplacian 算子等对图像及噪声图像的边缘检测,根据实验处理结果讨论了几种检测方法的优劣. 关键词：数字图像处理;边缘检测;算子
图像的边缘是图像的重要特征之一, 数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础, 其目的是精确定位边缘, 同时较好地抑制噪声, 因此边缘检测是机器视觉系统中必不可少的重要环节。然而, 由于实际图像中的边缘是多种边缘类型的组合, 再加上外界环境噪声的干扰, 边缘检测又是数字图像处理中的一个难题。
目录 第一章边缘的概念 (3) 第二章边缘检测 (4) 第三章边缘检测算子的应用 (8) 第四章边缘检测方法性能比较 (12) 参考文献料 (15)
第1章：边缘检测 1．1 边缘的介绍 图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的作用。所谓边缘是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称为边缘，例如：灰度级的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)．由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一．本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题． 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： 边缘点：图像中具有坐标],[j i 且处在强度显著变化的位置上的点． 边缘段：对应于边缘点坐标],[j i 及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角． 边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法． 轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线． 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序． 边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程． 边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘． 边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子 边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的 边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。
第 42 卷增刊 1 中南大学学报(自然科学版) V ol.42 Suppl. 1 2011 年 9 月 Journal of Central South University (Science and Technology) Sep. 2011 图像边缘检测技术综述 王敏杰 1 ，杨唐文 1, 3 ，韩建达 2 ，秦勇 3 (1. 北京交通大学 信息科学研究所，北京，100044； 2. 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳，110016； 3. 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京，100044) 摘要：边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。首先介绍了几种经典的边缘检测方法，并对其性能进行 比较分析；然后，综述了近几年来出现的一些新的边缘检测方法；最后，对边缘检测技术的发展趋势进行了展望。 关键词：数字图像；边缘检测；综述 中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1672?7207(2011)S1?0811?06 Review on image edge detection technologies W ANG Min-jie 1 , Y ANG Tang-wen 1,3 , HAN Jian-da 2 ,QIN Y ong 3 (1.Institute of Information Science，Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China? 2.State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academic of Science,Shenyang 110016, China? 3.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) Abstract: Edge detection is one of the most fundamental topics in the research area of image processing and analysis. First, several classical edge detection methods were introduced, and the performance of these methods was compared? then, several edge detection methods developed in the latest years were reviewed? finally, the trend of the research of the image edge detection in the future was discussed. Key words:digital image?edge detection?review 图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 [1?2] 。 图像信息最主要来自其边缘和轮廓。所谓边缘是指其 周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像 最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之 间 [3?4] ，它是图像分割所依赖的最重要的依据。边缘检 测 [5?8] 是图像处理和计算机视觉中的基本问题， 图像边 缘检测是图像处理中的一个重要内容和步骤，是图像 分割、目标识别等众多图像处理的必要基础 [9?10] 。因 此，研究图像边缘检测算法具有极其重要的意义。 边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的一项基 本内容。准确、高效地提取出边缘信息一直是该领域 研究的重点内容 [11] 。最初的经典算法可分为边缘算子 法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。近年来， 随着数学理论和人工智能的发展，又出现了一些新的 边缘检测的算法 [12?13] ，如基于数学形态学的边缘检 测 [14] 、小波变换和小波包变换的边缘检测法 [15] 、基于 模糊理论的边缘检测法 [16?17] 、基于神经网络的边缘检 测法 [18] 、基于分形几何的边缘检测算法 [19] 、基于遗传 算法的边缘检测法 [20?21] 、漫射边缘的检测方法 [22] 、多 尺度边缘检测技术 [23] 、亚像素边缘的定位技术 [24] 、 收稿日期：2011?04?15；修回日期：2011?06?15 基金项目：轨道交通控制与安全国家重点实验室开放基金资助项目(RCS2010K02)；机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(RLO200801)；北 京交通大学基本科研业务费资助项目(2011JBM019) 通信作者：王敏杰(1988－)， 女， 黑龙江五常人， 硕士研究生， 从事图像处理和计算机视觉研究； 电话： 010-51468132； E-mail: wangminjie1118@https://www.doczj.com/doc/5718714970.html,
图像边缘检测方法比较研究 作者：关琳琳孙媛 来源：《现代电子技术》2008年第22期 摘要：边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用。系统分析目前具有代表性的边缘检测方法，并用IDL6.3软件实现各种算法。实验结果表明，各种方法均有各自的优缺点和适用条件，在做图像边缘检测之前，应对图像进行分析，针对图像的特点和应用需求选用合适的方法。 关键词：边缘检测；检测算子；高通滤波；小波变换 中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1004-373X(2008)22-096-03 Comparison of Image Edge Detection Methods GUAN Linlin1,SUN Yuan2 (1.Department of Resource Science and Technology,Beijing Normal University,Beijing,100875,China; 2.96656 Unit of Second Artillery F orces,Chinese People′s Liberation Army,Beijing,100820,China) Abstract：Edge detection plays an important role in digital image processing.This paper comprehensively analyze the representative methods of edge detection at present,and realizes each algorithm with the IDL6.3 software.Results indicate that each method has some advantages and limitations.It should be carefully selected according to the characteristics of the image as well as application needs before conducting edge detection. Keywords：edge detection;detective operators;high-pass filtering;wavelet transform 1 引言 边缘检测技术是图像特征提取中的重要技术之一，也是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析方法的基础。近年来，边缘检测技术被广泛地应用在各个领域，例如工程技术中零件检查［1］、医学中器官病变状况观察［2］、遥感图像处理中道路等典型地物的提取［3］以及估算遥感平台的稳定精度［4］等。这使得如何快速、准确地获得边缘信息成为国内外研究的热点。边缘检测方法在空间域和频域中均可以实现，而且不断涌现出新技术新方法。这些方法