图像处理中的边缘提取算法及实现毕业设计论文

彩色图像边缘提取矢量化毕业论文目录第一章绪论 (6)1.1引言 (6)1.1.1 矢量的概念 (6)1.1.2课题的目的和研究意义 (6)1.2国外彩色图像轮廓提取和矢量化的现状及发展 (7)1.2.1彩色图像轮廓提取现状及发展 (7)1.2.2矢量化的已有的成果和未来 (7)1.3论文主要工作及章节安排 (8)第二章彩色图像边缘检测 (9)2.1彩色颜色模型 (9)2.2 彩色图像边缘检测算法 (9)2.2.1 传统的彩色图像边缘检测 (9)2.2.2 基于彩色信息区分度的彩色边缘检测 (11)2.2.3 利用颜色空间变换实现边缘检测 (13)2.2.4 四元数与彩色图像边缘检测 (14)2.3 本章小结 (15)第三章矢量化算法 (16)3.1 矢量化基本思想 (16)3.2 矢量化技术分类 (16)3.2.1基于细化的矢量化 (16)3.2.2 基于非细化的矢量化算法 (17)3.2.3 整体矢量化算法 (19)第四章轮廓提取和矢量化的具体实现 (22)4.1 BMP文件格式简介 (22)4.2 基于颜色三角形的彩色图像边缘检测 (22)4.2.1 基于三角形周长的边缘检测的原理 (23)4.2.2 利用Prewitt算子定义三角形周长和角度的梯度 (24)4.3.1 动态分割拟合原理和步骤 (29)4.3.2 图元颜色属性的确定 (29)4.3.3 矢量化图的显示 (30)第五章结论 (33)致谢 (34)参考文献 (35)第一章绪论1.1引言1.1.1 矢量的概念计算机中图像文件的格式主要有两大类：一类是位图文件格式，另一类是矢量图文件格式。

位图也称光栅图或点阵图，它把一幅图分成许多栅格图素，称每一个栅格为一个像素点，简称像素(pixel)。

位图就是一组描述每个图素点的数据。

位图图像文件格式适用于有复杂颜色和灰度级变化的图，如照片、绘画、数字化视频图像等。

矢量图用几何图形的特征数据及其属性来描述图像，如一条线用其两个端点的坐标来描述，一段圆弧用其起点和终点坐标、圆心坐标及半径来描述。

课程设计说明书题目：彩色图像的边缘检测研究与实现院（系）：电气工程学院基层教学单位：自动化仪表系说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。

2014年12月 12日摘要视觉是人类从大自然获取信息的主要来源。

据统计在人类获取的信息当中，视觉信息约占60%，图像正是人类获取视觉信息的主要途径。

边缘是图像最基本的特征之一。

边缘检测和分类最好能够模拟人类视觉处理机制，这样则可得到最好的结果。

而人类视觉倾向于用色调、饱和度（颜色信息）和亮度共同描述彩色物体，所以颜色信息不可或缺。

与灰度边缘检测算法相比，彩色图像边缘检测算法能够提供更多的边缘信息。

特别是对于有些物体边缘，亮度相同而颜色不同，用传统的灰色图像边缘检测算法将失去作用。

彩色边缘检测法能检测到灰度图像不能检测到的边缘。

研究发现，灰度边缘检测算法能得到90%的彩色图像边缘信息，但仍然剩下10%的边缘信息需要利用颜色信息才能得到。

因此非常有必要寻找更加有效的边缘检测算法以提高质量的边缘信息。

关键词：彩色图像边缘检测 SOBEL算子边缘检测输出融合摘要正文第一节…………………彩色图像的数据构成第二节…………………边缘检测算法1. Robert梯度算子(2*2) (5)2. Prewitt算子(3*3) (6)3.Sobel算子(3*3) (7)4八方向Kirsch算子(3*3) (7)5. Laplacian算子 (7)6. Canny边缘检测算子 (9)第三节…………………彩色图像的边缘检测1.灰度转换法 (10)2.输出融合方法 (11)A.在RGB彩色空间 (12)B．在CYM空间 (12)第四节…………………课设心得参考资料数字图像处理学电子工业出版社贾永红 2003数字图像处理（Matlab版）电子工业出版社冈萨雷斯 2006其他数字图像处理和matlab编程方面的书籍及相关学习资料和论文第一节．彩色图像的数据构成RGB空间：最典型最常用的面向硬设备的彩色模型是RGB模型。

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。

基于数字图像处理技术的边缘特征提取摘要在计算机图像处理中，边缘检测是一项基本且重要的问题。

在本文中，我们讨论数字图像处理用于边缘特征提取的方法。

首先，利用小波变换去除采集图像中的噪声。

然后，对一些边缘检测算子，如微分边缘检测算子，Log边缘检测算子，Canny边缘检测算子和二值形态学算子进行分析。

然后根据仿真结果，比较这些边缘检测算子的优缺点。

研究结果表明，二值形态学算子能够获得更好的边缘特征。

最后，为了获得清晰的图像轮廓，给出了封闭边缘检测的方法。

经过试验，本文提出了可行的边缘检测方法。

关键词：边缘检测，数字图像处理，算子，小波分析一．引言边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，存在于对象和背景，对象和对象，区域和区域之间。

边缘总是存在于两个有不同灰度的区域之间，这是由于两个区域之间的灰度是不连续的。

边缘检测是一种基于图像分割的非连续性检测，图像的边缘检测是图像处理和分析的基础内容，也是迄今无法完全解决的一个问题。

当图像受到投影，混合和噪声等因素的影响时，图像特征会变得模糊和失真，使得图像特征的提取变得困难。

这些因素的存在使图像的边缘检测变得非常困难。

本文中图像边缘和轮廓特征的检测与提取的方法已在该领域的图像处理和分析技术中成为研究热点。

边缘特征提取已经在许多领域广泛应用。

本文主要讨论了几个边缘检测算子用于电缆绝缘参数测量时的优缺点。

为了获得清晰的图像轮廓，首先要对获得的图像进行滤波和去噪，在这个过程中使用小波变换去噪。

用于边缘检测的算子包括微分算子，LOG算子，Canny算子和二值形态学算子。

最后使用边界跟踪的方法对图像的边缘像素进行连接，最后将得到清晰和完整的图像轮廓。

二．图像去噪实际情况中的图像在采集、传输、接收和处理的过程中含有噪声叠加的过程。

噪声的存在影响图像的质量，使图像变得模糊，隐藏了许多重要的特征，这给分析带来很多困难。

因此，要对图像进行预处理以消除噪声。

传统的去噪方法是使用低通或带通滤波器去噪，其缺点是去噪时信号会变模糊，消除噪声和保持图像边缘细节这两个方面存在矛盾。

图像处理中的边缘检测与提取技术研究摘要：图像处理的边缘检测与提取技术是计算机视觉和图像处理领域的重要研究内容之一。

边缘提取技术可以帮助我们更好地理解图像中的结构和特征，从而实现更多应用，如目标检测、边缘增强和图像分割。

本文将对边缘检测与提取技术的研究进行探讨，包括边缘的定义、常见的边缘检测算法以及其应用。

一、引言随着数字图像处理技术的不断进步，边缘检测与提取技术在计算机视觉和图像处理领域扮演着重要的角色。

边缘是图像中灰度、色彩或纹理等变化比较明显的地方，通过检测和提取边缘可以更好地描述图像的结构和特征。

二、边缘的定义边缘是图像中亮度或颜色变化的区域，通常由灰度值或颜色的不连续度引起。

边缘可以是物体的边界，也可以是物体内部的纹理边界。

边缘通常包括强边缘和弱边缘两种类型。

强边缘是指灰度或颜色变化较为明显的区域，而弱边缘则是指灰度或颜色变化较为平缓的区域。

三、常见的边缘检测算法1. Roberts 算子Roberts 算子是最早使用的边缘检测算法之一，它通过对图像进行平方和开方运算来检测边缘。

Roberts 算子的主要优点是计算简单，但它对噪声比较敏感。

2. Sobel 算子Sobel 算子是一种基于图像梯度的边缘检测算法，它利用图像的一阶偏导数来检测边缘。

Sobel 算子的优点是对噪声具有较好的鲁棒性，并且可以同时检测水平和垂直方向的边缘。

3. Prewitt 算子Prewitt 算子是一种类似于 Sobel 算子的边缘检测算法，它也是基于图像的一阶偏导数。

Prewitt 算子的优点是计算简单，但它对噪声也比较敏感。

4. Canny 边缘检测算法Canny 边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它综合考虑了图像的灰度值变化、强度和连续性等因素。

Canny 算法通过多步骤的操作来检测边缘，包括高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值检测等。

四、边缘检测算法的应用1. 目标检测边缘检测算法可以帮助我们检测图像中的物体边界，从而实现目标检测。

图像处理中的边缘提取算法综述图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，而边缘提取是图像处理中的基本操作之一。

边缘提取算法的目标是从图像中提取出物体的轮廓边缘，从而为后续的图像分析、目标检测等任务提供基础。

本文将对常见的图像处理中的边缘提取算法进行综述，并分析各算法的特点和适用场景。

在图像处理中，边缘通常指的是亮度或颜色发生较大变化的地方。

边缘提取算法可以分为基于梯度的方法和基于模板匹配的方法两大类。

基于梯度的方法是常用的边缘提取算法之一。

梯度是指图像中亮度或颜色变化最快的方向。

常见的基于梯度的边缘提取算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。

Sobel算子是一种基于离散差分的边缘提取算法。

它通过将原图像与两个差分算子进行卷积运算，分别求得图像在水平和垂直方向的梯度值，然后通过求模运算得到最终的梯度幅值图像。

Sobel算子的优点是计算简单，但容易受到噪声干扰，边缘检测结果不够准确。

Prewitt算子也是一种基于离散差分的边缘提取算法，其原理与Sobel算子类似。

Prewitt算子通过在水平和垂直方向分别扫描图像，求得图像在两个方向的梯度值，进而通过求模运算得到最终的边缘图像。

Prewitt算子与Sobel算子相比，对噪声干扰的鲁棒性更好，但边缘检测精度相对较低。

Canny算子是一种基于多阈值自适应的边缘提取算法。

Canny算法首先通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像的梯度幅值和梯度方向，接着应用非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘。

Canny 算子的优点是能够提取出较完整、连续的边缘，且对噪声干扰较为鲁棒，是目前应用最广泛的边缘提取算法之一。

除了基于梯度的方法，基于模板匹配的方法也常用于边缘提取。

基于模板匹配的方法通过设计一系列的模板，来寻找与模板匹配程度较高的像素点，从而确定边缘位置。

常见的基于模板匹配的边缘提取算法包括Roberts算子、Laplacian算子和LoG算子等。

摘要边缘检测在图像理解，分析识别领域中是十分重要的研究课题，边缘检测的效果将直接影响到图像理解和识别的性能。

在图像处理领域，边缘是图像的基本特征。

所谓边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合，它存在于目标和背景，目标与目标，区域与区域，基元与基元之间。

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；垂直于边缘走向，像素值变化比较剧烈，可能呈现阶跃状，也可能呈现斜坡状。

Canny算子提取算法采用二维高斯函数任一方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过卷积运算对图像滤波，然后寻找滤波后图像梯度的局部极大值，以确定图像边缘。

Canny算子提取算法得到的目标图像，具有信噪比大和检测精度高的优点，因此得到广泛的应用。

动态阈值Canny算法根据图像的具体情况而选择阈值，该方法具有更广的自适应能力，保证了图像边界提取的准确性。

关键词：边缘检测，Canny算子，动态阈值ABSTRACTEdge detection is an important topic in image understanding and identifies areas. The effect of edge detection will directly affect the image understanding and performance recognition.Edge is the most basic features of image. The so-called edge is around the pixel grayscale image with a step change or roof-like changes in the set of pixels. It exists in target and background, goals and objectives, regional and regional, unit and unit. There are two characteristic of edge, which are direction and magnitude. Along with edge, changes of pixel value are small, and in another direction changes are dramatically large. Sometimes it may shows step-like and sometimes it may be presented sloping.Canny edge detection employs 2-dimentional Gaussian filter function to eliminate noise. And then find out the maximal value of filtered image in local. There was high signal- noise ratio and accurate location of edges detected by Canny. So it is widely used in the world. Dynamic threshold of Canny method selects the threshold by every image, so it has a more adjustable and accurately.KEY WORDS:edge detection, canny operator, dynamic threshold目录第1章前言 (1)研究背景 (1)Canny算子边缘提取算法的研究现状 (1)经典算法 (2)新兴算法 (3)本文的研究内容与章节安排 (5)本文的研究成果与意义 (5)第2章 Canny算子边缘检测的基本理论 (6)图像边缘的定义[12] (6)边缘检测的基本原理与衡量指标[13] (7)边缘检测的基本原理 (8)边缘检测的衡量指标[14][15] (9)Canny算子边缘检测 (9)Canny算子的实现步骤[16] (10)Canny算子的约束准则[18][19] (11)固定双阈值的Canny算法 (12)Canny算子存在的问题及改进的方法[20] (13)Canny算子存在的问题 (13)改进的Canny算法[21] (13)第3章动态双阈值Canny算子边缘提取算法与实现 (17)算法框图 (17)动态阈值的实现 (17)Matlab函数的意义: (18)Matlab函数实现 (18)改变测试图像 (21)第4章实验对比与分析 (24)测试图像参数说明 (24)图像的测试结果与分析 (24)Tsukuba图像的测试结果与分析 (24)Mart图像的测试结果与分析 (26)IlkayJohn图像的测试结果与分析 (29)实验总结 (31)第5章结论与展望 (32)全文工作总结 (32)未来展望 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录1 英文原文 (35)附录2 中文译文 (44)第1章前言研究背景在图像处理、模式识别、计算机视觉、生物医学、遥感器视觉、气象预测等诸多领域的图像预处理中，特征提取起着举足轻重的作用。

医学图像处理中的边缘提取方法使用技巧分析在医学图像处理中，边缘提取是一项关键技术，它能够帮助医生和研究人员准确地检测和分析图像中的有关病变和解剖结构的边界。

本文将分析医学图像处理中常用的边缘提取方法，并介绍一些使用技巧。

边缘提取是医学图像处理中的重要任务之一，它可以通过检测图像中亮度变化的位置来确定物体的边界，并将其转化为黑白二值图像。

边缘提取不仅可以提供有关病变和解剖结构的定量信息，还可以帮助医生在图像中寻找感兴趣区域，从而辅助诊断和治疗。

在医学图像处理中，常用的边缘提取方法包括基于梯度的方法、基于模板的方法和基于模糊集理论的方法等。

基于梯度的方法是最常用的边缘提取方法之一，它通过计算图像灰度值的梯度来检测边缘。

常用的梯度算法包括Robert算子、Sobel算子和Canny 算子。

Robert算子和Sobel算子是一阶导数算子，通过对图像进行平滑和差分操作来提取边缘。

Canny算子是一种多阶段边缘检测算法，它通过计算梯度幅值和方向来确定边缘像素，并使用非极大值抑制和双阈值处理来提高边缘检测的准确性。

基于模板的方法是另一种常用的边缘提取方法，它通过定义一个特定的模板来检测边缘。

常用的模板包括拉普拉斯算子和高斯拉普拉斯算子。

拉普拉斯算子是二阶导数算子，通过计算图像灰度值的二阶导数来检测边缘。

高斯拉普拉斯算子是拉普拉斯算子和高斯滤波器的结合，它可以提高边缘检测的稳定性和准确性。

基于模糊集理论的方法是一种基于图像强度值和梯度信息的边缘提取方法，它通过将图像属性和边缘属性建模为模糊集来进行边缘检测。

基于模糊集理论的方法能够更好地处理图像中的噪声和模糊信息，并提高边缘检测的准确性。

在使用边缘提取方法时，有一些技巧可以帮助提高边缘检测的效果和准确性。

首先，选择合适的边缘提取方法和参数是至关重要的。

不同的边缘提取方法适用于不同类型的医学图像和应用场景。

根据具体的需求，选择合适的方法和参数可以提高边缘检测的效果。

毕业设计论文图像边缘检测算法探究及实现目录引言 (1)第1章绪论 (2)1.1课题的研究背景及意义 (2)1.2课题的发展现状 (3)1.3论文的主要工作和背景 (5)1.4论文的总体结构 (5)第2章经典边缘检测算法的实现 (7)2.1图像平滑处理 (7)2.1.1平滑方法 (7)2.1.23×3均值滤波 (8)2.1.3产生噪声 (9)2.2边缘检测 (10)2.2.1边缘检测概述 (10)2.2.2梯度 (11)2.3梯度边缘检测算子 (12)2.3.1Roberts算子 (13)2.3.2Prewitt算子 (13)2.3.3Sobel算子 (14)2.4拉普拉斯算子 (14)2.5LoG算子 (15)2.6几种经典边缘检测方法的实现与结果 (16)第3章图像描述 (20)3.1模拟图像的描述 (20)3.2数字图像的描述 (20)3.3数字图像的颜色表示方法 (21)第4章彩色图像边缘检测 (23)4.1彩色边缘检测的定义 (23)4.2基于Sobel算子的彩色图像边缘检测 (24)4.2.1彩色边缘检测 (24)4.2.2彩色模型 (25)4.3RGB与YUV (27)结论 (29)致谢 (30)参考文献 (1)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郑重承诺：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谢的地方外，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谢意。

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基于图像处理技术的边缘检测算法研究与实现随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理已经成为了一个重要的领域。

其中，边缘检测是图像处理中最重要的基础技术之一，它可以帮助我们在处理图像时快速准确地分离出图像中的物体和背景，为后续的图像分析和处理提供了重要的依据。

图像边缘是指图像中不同区域之间强度或颜色变化比较明显的部分，它是图像中最重要的特征之一。

在图像处理中，必须首先进行边缘检测，然后才能进行目标识别、分割等更高级的图像处理。

近年来，随着计算机硬件和软件的不断更新和发展，图像处理技术已经发展到了一个新的高度。

图像处理技术的快速发展，也带动了边缘检测算法的不断更新和发展。

目前，边缘检测算法分为多种，例如基于灰度变化、方向梯度、二阶导数等方法，每种方法都有其适用场合。

本文将以Canny算法为例，对基于图像处理技术的边缘检测算法进行研究与实现。

一、Canny算法概述Canny算法是一种基于灰度变化的边缘检测算法，被广泛应用于图像处理领域。

Canny算法以边缘位置最大值的概率为判定方法，通过多轮计算，将图像中的边缘检测出来。

Canny算法的主要步骤包括四个部分：高斯滤波、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值处理。

二、Canny算法的实现1、高斯滤波Canny算法的第一步是高斯滤波。

高斯滤波是一种线性平滑滤波器，可以去噪声的同时保留图像的主要特征。

高斯滤波器是一个由多个值组成的核，该核函数越接近于高斯分布，滤波器去噪的效果越好。

2、计算图像梯度图像梯度可以用于刻画边缘的方向和变化强度。

在Canny算法中，使用的是Sobel算子，它是一种常见的边缘检测算子，既能检测垂直边缘，又能检测水平边缘。

3、非极大值抑制非极大值抑制是用来消除图像中的所有非极大值点，只保留与边缘方向相同的极大值点。

这样可以保证边缘线更加的细腻。

4、双阈值处理双阈值处理是Canny算法的最后一步，主要用于边缘的提取。

具体地，将图像中所有像素点的梯度计算出来，并将其按照大小排序。