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数字图像的边缘检测研究论文

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.word版本.

本科毕业论文

数字图像边缘检测研究

RESEARCH ON EDGE DETECTION OF DIGITAL IMAGE

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.word版本. 毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明

原创性声明

本人重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了意。

作 者 签 名： 日 期：

指导教师签名： 日 期：

使用授权说明

本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部容。

作者签名： 日 期： .

.word版本. 学位论文原创性声明

本人重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名： 日期： 年 月 日

学位论文使用授权书

本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名： 日期： 年 月 日

导师签名： 日期： 年 月 日 .

.word版本. 注 意 事 项

1.设计（论文）的容包括：

1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）

2）原创性声明

3）中文摘要（300字左右）、关键词

4）外文摘要、关键词

5）目次页（附件不统一编入）

6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论

7）参考文献

8）致

9）附录（对论文支持必要时）

2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。

3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。

4.文字、图表要求：

1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写

2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规。图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画

3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印 .

.word版本. 4）图表应绘制于无格子的页面上

5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档

5.装订顺序

1）设计（论文）

2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订

3）其它 .

.word版本. 数字图像的边缘检测研究

摘要

边缘检测是数字图像处理技术中比较基础的一部分，其技术的本质上就是通过对图像特征中不连续的部分进行读取判断。在这门技术中有很多决定性的因素影响到数字图像处理的结果。边缘检测是属于图像分割技术的分支，也是数据图像处理中重要的一部分。边缘检测结果的好坏影响着接下来的图像分析理解过程，所以数字图像边缘检测在数字图像工程中有着十分重大的影响力。

本文结合实例对数字图像的边缘检测技术整体进行了介绍，重点的介绍了Roberts算子、Sobel算子、Laplacian算子和LOG算子几种梯度算子。详细的介绍了目前应用最普遍的Canny算法流程与原理。同时给出了各算子处理图像的效果图，直观的展示了各算子的检测边缘的效果。

经过实验对比得出结论，Roberts算子易于实现但检测效果不理想。Sobel算子对边缘的定位比较准确和完整，但是精确度下降。Laplacian算子边缘定位准确但受噪音影响较大。LOG算子受噪音影响较小但需要平衡滤波和精确定位边缘的问题。Canny算法能减少边缘的的中断，细化边缘，滤除噪声，检测效果强于梯度算子。

关键字：数字图像处理，边缘检测，高斯滤波，Canny算法

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.word版本. RESEARCH ON EDGE DETECTION OF DIGITAL IMAGE

Abstract

Edge detection is the basic part of digital image processing

technology.Essentially, edge detection technique is characterized by the image

of the discontinuous section reads and judgment. Therefore, edge detection is

part of image segmentation branch.Edge detection result is impact on the image

understanding process,and the digital image edge detection has a very important

influence in the digital image project.

This paper introduces the edge detection of digital image with the specific

example. We stress on introducing some gradient operator such as Roberts operator,

Sobel operator, Laplacian operator and log operator.Besides, we will discuss

the canny algorithm in detail about its process and principle. We will also show

the effect picture of each operator in order to display the result of each

operator visually.

After the comparison of the experiment, the conclusion is drawn that the

Roberts operator is easy to implement but the detection effect is not ideal..

The Sobel operator is more accurate and complete to the edge location, but the

accuracy is decreased.The edge location of Laplacian operator is accurate, but

it is affected by the noise. The LOG operator is less affected by noise but

requires a balanced filtering and precise positioning of the edge problem.Canny

algorithm can reduce the edge of the interruption, thinning edge, filtering noise,

detection results are stronger than gradient operator.

KEYWOEDS：Digital image processing, edge detection, Gaussian, Canny

algorithm .

.word版本. 目录

第1章 绪论 ............................................................... 1

1.1图像处理的历史背景 ................................................ 1

1.2数字图像处理的概念 ................................................ 1

第2章 边缘检测的概述 ..................................................... 4

2.1 边缘的概念 ........................................................ 4

2.2常见边缘类型 ...................................................... 5

2.3边缘检测过程 ...................................................... 6

第3章 常见的梯度算子边缘检测 ............................................. 7

合集下载

基于 Retinex 理论图像增强的边缘检测

基于 Retinex 理论图像增强的边缘检测

基于 Retinex 理论图像增强的边缘检测

袁洪;汤辉

【摘 要】分析了基于 Retinex 理论图像增强算法和传统的 Canny 边缘检测算法，提出将2种方法有效结合起来，应用于曝光不均匀、图像模糊不清或者对比度低图像的边缘检测中。实验表明该方法能准确检测图像中的目标边缘，比单一应用

Canny 算法检测到的边缘细节更丰富，且能较好地保持目标边缘的连通性。%In

this paper,the image enhancement algorithm based on Retinex theory and

the traditional Canny edge detection algorithm is analyzed.The new

method was proposed by effectively combined the two methods to apply

to the exposure of uneven,blurred images,or low contrast images.The

experimen-tal results show that the method can accurately detect the

image edge of the target,more abundant than the only application of the

Canny algorithm to detect the edge details,and can maintain good goal

edge connectivity.

【期刊名称】《昆明冶金高等专科学校学报》

【年(卷),期】2015(000)003

【总页数】4页(P51-53,95)

【关键词】Retinex理论;图像增强;Canny算法;边缘检测

【作 者】袁洪;汤辉

【作者单位】昆明冶金高等专科学校智能化管理部，云南 昆明 650033;昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650051 【正文语种】中 文

基于Canny算法的自适应边缘检测方法

基于Canny算法的自适应边缘检测方法

基于Canny算法的自适应边缘检测方法

卞桂平;秦益霖

【摘 要】图像边缘检测是数字图像处理的重要组成部分.传统的Canny边缘检测算子存在高斯滤波函数方差和阈值选取上的缺陷,本文提出了一种基于改进canny算子的图像边缘检测算法.首先运用复合形态学滤波取代高斯滤波,然后运用Otsu算法进行高低双阈值的自适应选取;最后连接边缘并运用数学形态学对边缘进行细化.实验结果表明,改进算法具有良好的抗噪性能和较好的检测效果.%Image edge

detection is an important part of digital image processing. The traditional

Canny edge method without the adaptive ability in the variance of

Gaussian filtering and threshold, this paper proposes an image edge

detection algorithm based on improved Canny operator. Firstly, this

method uses compound morphology smoothing replaces Gaussian

filtering; then this method uses the Otsu method to calculates the optimal

high and low dual-threshold; finally, connecting edge and using the

morphology to thinning the image detection edge. Experimental results

prove that the improved algorithm has a good anti-noise function and a

外文翻译---基于模糊逻辑技术图像上边缘检测

外文翻译---基于模糊逻辑技术图像上边缘检测

译文二：

1基于模糊逻辑技术图像上边缘检测[2]

摘要：模糊技术是经营者为了模拟在数学水平的代偿行为过程的决策或主观评价而引入的。下面介绍经营商已经完成了的计算机视觉应用。本文提出了一种基于模糊逻辑推理战略为基础的新方法，它被建议使用在没有确定阈值的数字图像边缘检测上。这种方法首先将用33的浮点二进制矩阵将图像分割成几个区域。边缘像素被映射到一个属性值与彼此不同的范围。该方法的鲁棒性所得到的不同拍摄图像将与线性Sobel运算所得到的图像相比较。并且该方法给出了直线的线条平滑度、平直度和弧形线条的良好弧度这些永久的效果。同时角位可以更清晰并且可以更容易的定义。

关键词：模糊逻辑，边缘检测，图像处理，电脑视觉，机械的部位，测量

1.引言

在过去的几十年里，对计算机视觉系统的兴趣，研究和发展已经增长了不少。如今，它们出现在各个生活领域，从停车场，街道和商场各角落的监测系统到主要食品生产的分类和质量控制系统。因此，引进自动化的视觉检测和测量系统是有必要的，特别是二维机械对象[1,8]。部分原因是由于那些每天产生的数字图像大幅度的增加(比如，从X光片到卫星影像)，并且对于这样图片的自动处理有增加的需求[9,10,11]。因此，现在的许多应用例如对医学图像进行计算机辅助诊断，将遥感图像分割和分类成土地类别(比如，对麦田，非法大麻种植园的鉴定，以及对作物生长的估计判断)，光学字符识别，闭环控制，基于目录检索的多媒体应用，电影产业上的图像处理，汽车车牌的详细记录的鉴定，以及许多工业检测任务(比如，纺织品，钢材，平板玻璃等的缺陷检测)。历史上的许多数据已经被生成图像，以帮助人们分析(相比较于数字表之类的，图像显然容易理解多了)[12]。所以这鼓励了数字分析技术在数据处理方面的使用。此外，由于人类善于理解图像，基于图像的分析法在算法发展上提供了一些帮助(比如，它鼓励几何分析)，并且也有助于非正式确认的结果。虽然计算机视觉可以被总结为一个自动(或半自动)分析图像的系统，一些变化也是可能的[9,13]。这些图像可以来自超出正常灰度和色彩的照片，例如红外光，X射线，以及新一代的高光谱

基于数字图像在医学病灶检测方法的比较孔银昌

基于数字图像在医学病灶检测方法的比较孔银昌

ValueEngineering

行SA协商。密钥的周期性决定了超过一定时间限制，一定会生成新的密钥，这便大大增强了密钥的健壮性与可靠性。这也是在云计算中使用密钥交换的一个重要原因。建立通信：CE之间的连接通过标签边缘路由进行建立。在MPLS网络中，LSP（LabelbSwitchPath，标签交换路径）是由两个端点间的标记所决定的，分为动态LSP和静态LSP两类。动态LSP是由路由信息生成的，而静态LSP是指定的。逻辑分区使用AES算法对数据进行加密这种加密是基于ECB（ElectronicCodeBook，电子源码书）模式的，通过这种模式，数据流会快速传送给云用户。加密使用的是一次性密钥，即使数据包被探测到也很难对其解密，使得数据的安全性得到充分保证。会话终止：当云用户结束通信时，会话会自动终止，云供应商将根据云用户在会话期间使用的服务进行收费。同时，MPLS网络中的通信资源及虚拟处理器中的缓存数据将会释放。（图2）4总结和展望安全性是企业是否选择移师云计算所要考虑的首要问题。我们通过在IaaS层中增加CaaS子层来预防这些潜在的安全隐患，包括对DDoS攻击的预防。CaaS层也是按服务使用量来计费的，它用于保障云计算的服务质量及数据传输可靠性。目前，云安全仍处在发展阶段，相信随着云安全体系的不断发展及各大安全厂商的技术创新，云安全会进一步发展以满足用户的安全需求。参考文献：[1]刘鹏.云计算（第二版）.北京：电子工业出版社，2011.5.P1-3.[2]Lawrence,J.(2001)."Designingmultiprotocollabelswitchingnetworks."CommunicationsMagazine,IEEE39(7):134-142.[3]周景耀.多协议标签交换技术的发展[A].新世纪新机遇新挑战———知识创新和高新技术产业发展（上册）[C].2001.0引言随着医疗成像设备的广泛应用，医学图像信息在医疗诊断中有越来越重要的意义。图像边缘检测技术是医学图像处理的关键技术之一。它在肿瘤病灶确定、造影血管检测、冠心病诊断等方面占有很重要的地位。图像边缘是图像最基本的特征之一，边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。而边缘提取算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一。边缘检测主要采用各种算法来发现、强化图像中那些可能存在边缘的像素点。提取边缘能大大地减少所要处理的信息量但是又保留了图像中物体的形状信息。Robert算子、Sobels算子、Prewitt算子、Log算子，Canny算子等是常用到的图像边缘检测算子。本文通过对常用的这些图像边缘检测算子进行理论研究,举例分析了不同算子对医学图像边缘检测的效果。1常用医学图像边缘检测的几种算法1.1Roberts算子罗伯特（Roberts）边缘算子是一种斜向偏差分的梯度计算方法，梯度的大小代表边缘的强度，梯度的方向与边缘走向垂直。Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，其表达式如下：g（x，y）=f（x，y）姨-f（x+1，y+1）姨姨姨2+f（x，y）姨-f（x+1，y+1）姨姨姨2（1）其中f（x，y），f（x+1，y），f（x，y+1）和f（x+1，y+1）分别为四邻域的坐标，且是具有整数像素坐标的输入图像；由公式可见，梯度的近似值和相邻像素的灰度差成正比。Roberts算子是2×2算子模板，对具有灰度变化陡峭的低噪声图像响应最好，并且对边缘的定位准确，对噪声敏感，对边缘明显且噪声较少的图像效果较好，但由于2×2大小模板没有清楚的中心点所以很难使用。1.2Prewitt算子Prewitt边缘算子是利用像素点上下、左右相邻点灰度差，在边缘处达到极值检测边缘。它是一种边缘样板算子，优点在于对噪声不敏感，可对其起到平滑作用。该算子通常有下列计算公式在表示：f′x（x，y）=f（x+1，y-1）-f（x-1，y-1）+f（x+1，y）-f（x-1，y）+f（x+1，y+1）-f（x-1，y+1）（2）f′y（x，y）=f（x-1，y+1）-f（x-1，y-1）+f（x，y+1）-f（x，y-1）+f（x+1，y+1）-f（x+1，y-1）（3）G[f（x，y）]=f′2x（x，y）+f′2y（x，y）姨（4）———————————————————————基金项目：河南省科技攻关项目（项目号：122102310475）科研成果。作者简介：孔银昌（1978-），男，河南驻马店人，讲师，研究方向为多媒体信息处理。基于数字图像在医学病灶检测方法的比较研究ComparativeStudyontheMedicalFocusDetectionMethodsBasedonDigitalImageComparison孔银昌KongYinchang（黄淮学院，驻马店463000）（HuanghuaiUniversity，Zhumadian463000，China）摘要：数字图像边缘检测在实际应用中有很重要的作用，本文介绍了数字图像处理中的几种的边缘检测算子，利用这几种算子对医学图像进行边缘检测，并对各种边缘检测算子的优劣进行了比较，选择适当算子对确定病灶的大小、位置等信息有重要的意义。Abstract:Digitalimageedgedetectionisveryimportantinactualapplication.Thisarticleintroducedseveraledgedetectionoperatorsinthedigitalimageprocessing,usedthesetypesofoperatorstoconductedgedetectiontothemedicalimage,andcomparedtheprosandconsofavarietyofedgedetectionoperators.Itisimportanttoselecttheappropriateoperatortodeterminethesize,locationandotherinformationoflesion.关键词：算子；图像边缘；数字图像Keywords:operator；imageedge；digitalimage中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：1006-4311（2012）14-0189-02·189·价值工程