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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。
边缘检测算法是一种常见的图像处理技术，用于检测图像中像素强度变化的区域，即边缘。
边缘是图像中物体与背景、物体与物体之间的边界线，是图像分割、识别、跟踪等后续处理的重要基础。
边缘检测算法的原理是通过分析图像的灰度值或颜色信息，利用图像的一阶或二阶导数等信息，检测出图像中的边缘点。
常用的边缘检测算法包括Canny算法、Roberts算法、Sobel算法、Prewitt算法等。
Canny算法是一种多阶段的边缘检测算法，包括噪声滤波、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值检测等步骤。
该算法能够检测出真正的边缘，并去除假边缘，同时保留边缘的精细部分。
Roberts算法是一种基于一阶导数的边缘检测算法，利用水平和垂直方向上的差分来计算边缘强度和方向。
该算法简单、快速，但容易受到噪声的干扰。
Sobel算法是一种经典的二阶导数边缘检测算法，通过计算图像中每个像素点在x和y 方向上的梯度强度和方向，来判断该像素点是否为边缘点。
该算法对噪声有一定的抑制作用，但计算较为复杂。
Prewitt算法是一种基于一阶导数的边缘检测算法，通过计算水平和垂直方向上的梯度来检测边缘。
该算法简单、快速，但容易受到噪声的干扰。
除了以上几种常见的边缘检测算法外，还有Laplacian算子、Hough变换等算法可用于边缘检测。
这些算法各有优缺点，可以根据实际需求选择合适的算法进行处理。
图像处理中的边缘检测算法研究综述摘要：边缘是图像中目标物体与背景之间的边界，边缘检测是图像处理中的重要任务之一。
通过检测边缘，可以提取图像的关键信息，并用于物体识别、图像分割、目标跟踪等应用。
本文将对图像处理中常用的边缘检测算法进行综述，包括基于梯度的算法、基于模板的算法以及基于机器学习的算法，并对它们的优缺点进行分析。
1. 引言图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的关键技术之一。
边缘信息携带了图像中物体的轮廓、纹理等重要特征，对于目标检测、图像分割、目标跟踪等应用具有重要意义。
边缘检测算法的准确性和效率对于图像处理的结果影响巨大，因此对于边缘检测算法的研究一直是学术界和工业界的热点。
2. 基于梯度的边缘检测算法基于梯度的边缘检测算法是最常用的方法之一。
该类算法通过计算图像灰度的一阶或二阶导数来找到图像中的边缘。
常见的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
2.1 Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过对图像的灰度值进行卷积操作，可以获取图像水平和垂直方向的梯度信息。
Sobel算子具有简单、快速的特点，对于噪声具有一定的抵抗能力，但在检测边缘细节方面存在一定的局限性。
2.2 Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法，类似于Sobel算子，但在计算梯度时使用了不同的模板。
Prewitt算子与Sobel算子相比，对噪声更加敏感，但能够更好地检测到细微的边缘。
2.3 Canny算子Canny算子是一种广泛应用的边缘检测算法，它通过多步骤的过程来检测边缘。
首先，Canny算子对图像进行高斯滤波以减少噪声；然后，利用Sobel算子计算图像的梯度；最后，通过非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘。
Canny算子具有较高的准确性和低的错误检测率，广泛应用于实际场景。
3. 基于模板的边缘检测算法基于模板的边缘检测算法是一种利用预定义模板对图像进行卷积操作来提取边缘的方法。
图像边缘检测技术综述张小琳(中国工程物理研究院流体物理研究所105室,四川绵阳 621900) 摘 要:介绍了经典的边缘检测算子和近年来出现的新的边缘检测方法,并对其性能和算法特点进行了分析。
分析结果表明,图像边缘检测是一个非良态问题,寻求算法较简单、能较好解决边缘检测精度与抗噪性能协调问题的算法一直是图像处理与分析的研究重点,许多工作有待进一步探讨。
关键词:边缘检测;小波变换;数学形态学;模糊理论1 引 言 边缘是图像最基本的特征[1]。
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,它存在于目标与背景、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。
因此,边缘可以分为两种:一种为阶跃性边缘,它两边的像素灰度值有着明显的不同;另一种为屋顶状边缘,它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。
对于阶跃性边缘,二阶方向导数在边缘处呈零交叉;而对于屋顶状边缘,二阶方向导数在边缘处取极值。
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,然而边缘检测又是图像处理中的一个难题。
早期经典算法包括边缘算子法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。
近年来随着数学理论及人工智能的发展,又涌现出许多新的边缘检测方法,如小波变换和小波包的边缘检测法、基于数学形态学、模糊理论和神经网络的边缘检测法。
2 经典的边缘检测算子 经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。
常用的边缘检测方法有Roberts算子、Sobel算子、Pre witt算子、Kirsch算子、Lap lacian算子、LOG算子、Can2 ny算子等。
2.1 基于一阶微分的边缘检测方法 目前应用比较多的是基于微分的边缘提取算法[2],梯度算子是其中之一。
图像处理中的边缘检测与特征提取方法研究图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向，其中边缘检测和特征提取是图像处理的两个基础任务。
本文将介绍图像处理中的边缘检测和特征提取方法的研究进展。
1. 边缘检测方法的研究边缘是图像中像素灰度值发生剧烈变化的地方，通常用边缘来描述图像中的显著性信息。
经典的边缘检测算法有Roberts算子、Sobel算子和Canny算子等。
这些算子基于图像亮度的变化、梯度等信息来识别边缘。
近年来，随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的边缘检测方法也取得了很大的突破。
2. 特征提取方法的研究特征提取是将原始图像转换为能够表达图像特征的向量或矩阵的过程。
常见的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等。
这些方法通过对图像的局部区域进行描述，提取出图像的纹理、形状、颜色等特征。
3. 边缘检测与特征提取方法的结合边缘检测和特征提取方法在图像处理中往往需要相互结合。
特征提取可以基于边缘检测的结果来进行，也可以作为边缘检测的预处理步骤。
通过结合这两个方法，可以更准确地描述图像中的目标物体的边缘与特征信息。
4. 近年来的研究进展近年来，图像处理领域涌现出了许多创新的边缘检测和特征提取方法。
例如，基于深度学习的边缘检测方法通过学习大量的图像样本，可以在复杂背景下准确地检测出目标物体的边缘。
另外，基于生成对抗网络（GAN）的特征提取方法能够生成具有高度区分性的特征向量，提高图像处理任务的准确性和鲁棒性。
5. 未来的研究方向未来，图像处理中的边缘检测和特征提取方法将继续得到进一步的改进和扩展。
一方面，研究者可以探索更加高效、准确的边缘检测算法，以适应更加复杂多变的图像场景。
另一方面，深入研究特征提取方法的捕捉能力和表达能力，进一步提高图像处理任务的性能。
总结起来，图像处理中的边缘检测和特征提取方法是该领域的重要研究内容。
这两个方法相互结合，能够准确地描述图像中的目标物体的边缘与特征信息。
图像处理中的边缘检测算法综述与比较引言：图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的重要任务之一。
边缘检测有助于提取图像中的重要信息，用于分割、物体识别、目标跟踪等应用。
随着计算机技术的不断发展，边缘检测算法也得到了不断改进和发展。
本文将综述和比较常用的图像处理中的边缘检测算法，包括传统的算子方法和基于深度学习的方法。
一、传统的边缘检测算子方法1.1 Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子，通过计算图像灰度值在水平和垂直方向上的一阶导数来检测边缘。
Sobel算子简单易于实现，但容易受到图像噪声的干扰，且对边缘方向敏感性较差。
1.2 Prewitt算子Prewitt算子与Sobel算子类似，同样是一种基于梯度的边缘检测算子。
Prewitt算子与Sobel算子在计算上有所区别，但其效果相对较差，对噪声敏感。
1.3 Roberts算子Roberts算子是一种基于两个2x2的模板的边缘检测算子，通过计算图像中每个像素与其对角线相邻像素的差值来检测边缘。
Roberts算子简单但容易产生较多的噪声响应。
1.4 Canny边缘检测算法Canny算法是一种经典的边缘检测算法，具有较好的性能和鲁棒性。
相比于其他算子方法，Canny算法首先对图像进行高斯滤波，然后计算图像梯度和梯度方向，接着通过非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘。
二、基于深度学习的边缘检测方法2.1 基于全卷积神经网络（FCN）的方法全卷积神经网络是一种能够接受任意尺寸输入并输出相同尺寸的神经网络。
基于FCN的边缘检测方法将图像视为一个整体，通过多层卷积和上采样操作来提取边缘特征并生成边缘图像。
2.2 基于U-Net的方法U-Net是一种使用对称的编码器-解码器结构进行图像分割的神经网络。
基于U-Net的边缘检测方法将图像分割任务转化为像素级分类问题，并通过使用跳跃连接来融合浅层和深层特征，提高了边缘检测的准确性。
2.3 基于深度Lab颜色空间的方法Lab颜色空间是一种将颜色分离和亮度信息分离的颜色空间，具有较好的色彩分辨率。
基于机器视觉技术的表面缺陷在线检测系统设计吴晓君;唐婷;张林;蔡君义【摘要】针对某企业在硅钢片辊弯成型加工过程中,人工检测硅钢片表面缺陷实时性和准确率较差的缺点,该文设计了一套基于机器视觉技术的表面缺陷在线检测系统.该系统先将CCD相机采集到的生产线上的硅钢片表面图像传送到工控机,再通过改进的Canny算法提取故障边缘信息,最后根据提取出的图像特征参数,利用BP 神经网络对表面缺陷进行严重程度分类.该检测系统已成功应用到生产线中,且运行效果良好,检测准确率达到92％.【期刊名称】《自动化与仪表》【年(卷),期】2016(031)004【总页数】5页(P72-76)【关键词】辊弯成型;机器视觉;表面缺陷;改进的Canny算法;BP神经网络【作者】吴晓君;唐婷;张林;蔡君义【作者单位】西安建筑科技大学机电工程学院,西安710055;西安建筑科技大学机电工程学院,西安710055;西安启源机电装备股份有限公司,西安710018;西安建筑科技大学机电工程学院,西安710055【正文语种】中文【中图分类】TP391.41辊弯成型（roll forming，又称冷弯成型）是指通过顺序配置的多道次成型轧辊，把卷材、带材等金属板带不断地进行横向弯曲，以制成特定断面的型材[1]。
随着工业化水平的不断发展，对钢材表面质量的要求也越来越高，如何快速准确地检测出表面缺陷成为钢板轧制过程中非常关键的一个环节。
传统的表面缺陷检测主要依赖于人工目测和抽检，检测结果易受检验人员的经验水平等主观因素影响，且劳动强度大，误检、漏检现象严重。
近年来，以图像处理为基础的机器视觉技术不断应用于工业生产的表面缺陷检测过程中，其较高的检测精度、较低的检测成本和易于自动化处理的特点受到众多厂家的青睐。
西安某大型国有企业拥有一套国际先进的数控式散热器辊弯成型生产线。
实际生产中，由于硅钢片平均片长为2000 mm，片宽为520 mm，板厚为1.0 mm～1.2 mm，边部较窄，经辊弯成型加工后，极易产生边浪。
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技术研究图像处理技术在现代社会中得到了广泛应用。
而边缘检测作为图像处理的重要环节之一，对于图像的分析和识别具有重要意义。
在本文中，我们将探讨边缘检测技术的研究现状、应用场景以及未来发展方向。
一、研究现状边缘检测技术是图像处理的基础，它通过寻找图像中灰度值变化比较大的区域来确定边缘的位置。
目前，边缘检测技术已经取得了很大的进展，主要包括基于梯度的方法、基于模板的方法以及基于机器学习的方法。
基于梯度的方法是最常用的边缘检测技术之一，它通过计算图像灰度值的变化率来确定边缘的位置。
Sobel算子和Canny算子是常用的基于梯度的方法，它们可以有效地检测出图像中的边缘并消除噪声。
基于模板的方法是另一种常用的边缘检测技术，它通过定义一些特定的模板来寻找图像中的边缘。
例如，拉普拉斯算子和LoG算子都是基于模板的方法，它们可以在不同尺度下检测出图像中的边缘。
基于机器学习的方法是近年来边缘检测技术的发展方向之一，它通过训练大量的图像样本来学习模型，然后利用学习到的模型来检测图像中的边缘。
深度学习技术在这一领域取得了显著的成就，例如卷积神经网络（CNN）可以对图像进行端到端的处理，从而实现更加准确的边缘检测。
二、应用场景边缘检测技术在图像处理领域有着广泛的应用场景。
首先，边缘检测技术在计算机视觉中起着重要的作用，它可以帮助机器识别和理解图像中的物体和结构。
例如，在自动驾驶中，边缘检测可以帮助车辆判断道路的位置和边界，从而实现精准的行驶。
其次，边缘检测技术在医学图像处理中也有广泛的应用。
医学图像中包含了丰富的信息，如X光片、CT扫描和MRI图像等，边缘检测可以提取出图像中各种组织和器官的边缘信息，帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
此外，边缘检测技术还应用于图像分割、图像增强以及计算机图形学等领域。
在图像分割中，边缘检测可以将图像分割为不同的区域，从而实现图像的目标区域提取；在图像增强中，边缘检测可以提高图像的清晰度和对比度，使其更加逼真；在计算机图形学中，边缘检测可以帮助渲染引擎更加真实地渲染出场景中的物体边缘。
图像处理中的边缘检测算法综述图像处理是计算机视觉中非常重要的一个领域，边缘检测算法是其中的一个关键步骤。
在图像处理中，边缘提取与边缘检测是两个不同但相关的概念。
边缘提取是指通过一系列运算，将图像中的有用信息提取出来；而边缘检测则是将这些提取出的信息进行分析，并定位出图像中的边缘。
边缘检测算法的目的是从图像中检测出边缘信息，以便后续的分析和处理。
边缘通常是指图像中灰度或颜色的变化比较剧烈的位置，它们对于图像的分析、识别和描述具有重要的作用。
在图像处理的边缘检测算法中，经典的算子有Sobel、Prewitt、Roberts等。
这些算子利用了图像灰度值在边缘位置发生剧烈变化的特点，通过对图像进行滤波操作，找出图像中的边缘。
Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它通过计算图像灰度值在x 和y方向上的差分来检测边缘。
Sobel算子以3×3的卷积核作为基础，对图像进行卷积运算。
其中，对于图像中每个像素点，通过计算其周围像素的灰度值与卷积核进行乘积，再对乘积结果求和，即可得到该像素点的边缘强度。
Prewitt算子与Sobel算子类似，也是通过计算图像灰度值在x和y 方向上的差分来检测边缘。
不同的是，Prewitt算子采用了更为简单的2×2的卷积核，通过计算边缘像素点的灰度值与卷积核的乘积，再对乘积结果求和，得到边缘强度。
Roberts算子是一种比较早期的边缘检测算法，它通过计算图像中相邻像素点的差值来检测边缘。
Roberts算子以2×2的卷积核作为基础，分别计算两个相邻像素点的差值，再对差值的绝对值求和，即可得到边缘强度。
除了经典的算子之外，还有一些基于梯度的算法，如Laplacian算子和Canny边缘检测算法。
Laplacian算子主要通过计算图像灰度值的二阶导数来检测边缘。
它的优点在于对噪声具有较强的抑制能力，但由于对灰度的二阶导数的计算，Laplacian算子容易受到图像中的噪声干扰。
图像边缘检测一、实验目的1.掌握图像边缘检测的方法。
2.掌握AiCam框架的部署和使用。
二、实验内容1、算法原理1.1基本描述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。
图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
本实验中使用的是canny边缘检测算子，除此之外还有Sobel、Laplacian算子等。
2、功能设计2.1功能描述AiCam人工智能轻量化应用框架是一款面向于人工智能边缘应用的开发框架，采用统一模型调用、统一硬件接口、统一算法封装和统一应用模板的设计模式，实现了嵌入式边缘计算环境下进行快速的应用开发和项目实施。
AiCam为模型算法的调用提供RESTful调用接口，实时返回分析的视频结果和数据，同时通过物联网云平台的应用接口，实现与硬件的连接和互动，最终形成各色智联网产业应用。
AiCam框架如下图所示：四、实验步骤1.工程部署1.1硬件部署1）准备人工智能边缘应用平台，给边缘计算网关正确连接Wi-Fi天线、摄像头、电源。
2）按下电源开关上电启动边缘计算网关，将启动ubuntu操作系统。
3）系统启动后，连接局域网内的Wi-Fi网络，记录边缘计算网关的IP地址，1.21）运行MobaXterm工具，通过SSH登录到边缘计算网关（参考附录2）。
2）在SSH终端创建实验工作目录：3）通过SSH将本实验工程代码和aicam工程包上传到对应目录下。
4）在SSH终端输入以下命令解压缩实验工程。
2.工程运行1）在SSH终端输入命令运行实验工程：3.图像边缘检测1）点击应用左侧的菜单选择“图像边缘检测”，应用将会返回图像边缘的实时视频图像。
图像边缘检测综述1 边缘检测定义机器视觉主要是利用计算机实现人类的视觉功能,对客观世界的三维场景感知、识别和理解。
在机器视觉中，识别目标的几何或物理性质的突变如深度、反射或表面方向的不连续性等，总是以图像中灰度突变的形式出现的，这些灰度突变构成了图像中的边缘。
所谓边缘，就是指图像局部亮度变化最显著的部分。
因为边缘包含了丰富的信息，所以最基本的图像识别就是以边缘为图像特征。
边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域、基元与基元之间，是图像分割、纹理特征提取及形状特征提取和图像分析的基础。
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。
图像分析和理解的第一步常常是边缘检测,它在图像处理与计算机视觉中占有特殊位置。
边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线，其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。
通过边缘检测可以保留有关物体边界形态的结构信息，而且极大地降低了图像处理的数据量，从而简化图像的分析过程。
正是由于边缘提取的好坏程度直接影响了模式识别的后续处理工作，所以长期以来人们付出了许多努力寻找更优化的边缘检测算法。
2 边缘检测步骤边缘检测主要包括以下四个步骤：（1）图像滤波。
边缘检测算法主要是基于图像亮度的一阶和二阶导数，但是导数的计算对噪声很敏感。
因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。
（2）图形增强。
增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值，增强算法可以将邻域强度值有显著变化的点突出显示。
（3）图像检测。
在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，应该用某些方法来确定那些是边缘点，最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。
（4）图像定位。
如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可以在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。
3 边缘检测要求对于图像的边缘检测来说，一般在识别过程中有如下的要求：（1）首先能够正确的检测出有效的边缘。
图像边缘检测算法研究及在地震裂缝检测中的应用的开题报告一、选题背景与意义地震是一种重要的自然灾害，经常会导致建筑物的倒塌、交通堵塞等问题，对人们的生命和财产造成严重的伤害。
而地震裂缝则是地震灾害中一种重要的地质灾害，其带来的危害也不容忽视。
因此，地震裂缝的快速、准确的检测对于地震灾害的预警、防控以及救援工作都具有非常重要的意义。
而在地震裂缝的检测中，图像处理技术可以发挥非常大的作用。
图像边缘检测作为图像处理中的重要技术，它可以在图像中找到边缘、轮廓等特征，对于地震裂缝的检测具有很大的帮助。
因此，本研究将使用图像边缘检测算法，研究并探讨其在地震裂缝检测中的应用。
二、研究内容和方法1. 研究内容本研究将主要探讨以下内容：（1）常用的图像边缘检测算法及其优缺点。
常用的图像边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等，本研究将分析比较这些算法的优缺点，为后续的研究奠定基础。
（2）基于图像边缘检测算法的地震裂缝检测。
本研究将运用上述算法对地震图像进行边缘检测，从而得到图像中的裂缝轮廓，进一步分析和识别裂缝。
同时，将探讨不同算法在地震裂缝检测中的优缺点，以及如何针对不同情况选择不同的算法。
（3）利用机器学习算法提高地震裂缝检测的准确率。
研究利用机器学习算法对裂缝进行特征提取和分类，以提高地震裂缝检测的准确率。
将探讨利用支持向量机（SVM）算法对裂缝进行特征提取和分类的方法。
2. 研究方法（1）实验数据采集。
本研究将收集到多个地震图片数据，并对其进行预处理，以便进行后续的算法处理和分析。
（2）实验算法实现。
本研究将实现常用的图像边缘检测算法，包括Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等，并将研究这些算法的优缺点，并针对不同情况使用不同的算法。
（3）机器学习算法实现。
本研究将实现支持向量机（SVM）算法，对裂缝进行特征提取和分类，以提高地震裂缝检测的准确率。
三、预期目标和进度安排1. 预期目标本研究旨在探究图像边缘检测算法在地震裂缝检测中的应用，具体目标包括：（1）深入研究常用的图像边缘检测算法及其优缺点，为运用这些算法进行地震裂缝检测打下基础。
第31卷第3期2005年5月 光学技术OP T ICA L T ECHN IQ U EV ol.31No.3M ay 2005 文章编号:1002-1582(2005)03-0415-05图像边缘检测方法研究综述段瑞玲,李庆祥,李玉和(清华大学精密仪器及机械学系,北京 100084)摘 要:图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。
边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。
图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。
边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。
其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。
对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛收到关注的边缘检测算法进行了简单介绍。
综述中只涉及到检测方面,而没有讨论滤波、边缘定位、算法的复杂程度和边缘检测器性能的评价。
关键词:图像处理;边缘检测;梯度算法;差分边缘检测中图分类号:T P751 文献标识码:ASummary of image edge detectionDU AN Rui_ling,LI Qin g_xiang,LI Yu_he(Department of P recisio n I nstrument and M echanology,Tsing hua University,Beijing 100084,China) Abstract:Edg e is one of the most fundamental and sig nificant features.Edge detection is alw ay s one of the most classical studying projects o f computer vision and image processing field.T he fist step of image analy sis and understanding is edg e de tec-tion.T he g oal of edge detection is to recover information about shapes and reflectance o r transmittance in an image.I t is one of the fundamental steps in image processing,mage analy sis,image patter recognition,and computer vision,as well as in human vision.T he correctness and reliability of its results affect directly the comprehension machine system made fo r objective w orld. T he summary for basic edge de tection metho ds was made.It involv ed the detection methods only but no t filtering,edge loca-tion,analy sis of algorithm complexity and functional evaluation about a detecto r.Key words:image processing;imag e detection;gradient arithmetic;1 引 言早在本世纪初,人类为了用图片及时传输世界各地发生的新闻事件,便开始了对图像处理技术的研究。
用计算机进行图像处理,改善图像质量的有效应用开始于1964年美国喷气推进实验室对太空传回的大批月球照片进行处理,并收到了明显的效果。
然而,图像处理技术的真正发展还是在上世纪60年代末,其原因一方面是由于受到航天技术发展的刺激,另一方面是作为图像处理工具的数字计算机和各种不同类型的数字化仪器及显示器的突飞猛进发展。
迄今为止,数字图像作为一门崭新的学科,日益受到人们的重视,并且在科学研究、工农业生产、军事技术和医疗卫生等领域发挥着越来越重要的作用。
机器视觉主要是利用计算机实现人类的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。
边缘是图像的最基本特征,边缘检测通常是机器视觉系统处理图像的第一个阶段,是机器视觉领域内经典的研究课题之一,其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。
2 图像边缘定义图像的大部分信息都存在于图像的边缘中,主要表现为图像局部特征的不连续性,即图像中灰度变化比较剧烈的地方。
因此,我们把边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。
根据灰度变化的剧烈程度,通常将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型[1]。
阶跃边缘两边的灰度值变化明显,而屋顶边缘位于灰度值增加与减少的交界处。
那么,对阶跃边缘和屋顶边缘分别求取一阶、二阶导数就可以表示边缘点的变化。
因此,对于一个阶跃边缘点,其灰度变化曲线的一阶导数在该点达到极大值,二阶导数在该点与零交叉;对于一个屋顶边缘点,其灰415收稿日期:2004-06-01;收到修改稿日期:2004-10-20 E-mail:duanrl03@mails.ts 作者简介:段瑞玲(1979_),女,山西人,清华大学博士研究生,从事装配系统及微观图像处理研究。
度变化曲线的一阶导数在该点与零交叉;二阶导数在该点达到极大值。
3 边缘检测步骤及要求3.1 边缘检测的步骤边缘检测主要包括以下四个步骤:(1)图像滤波边缘检测算法主要是基于图像亮度的一阶和二阶导数,但是导数的计算对噪声很敏感,因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。
(2)图形增强增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。
增强算法可以将邻域强度值有显著变化的点突出显示。
(3)图像检测在图像中有许多点的梯度幅值比较大,而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘,应该用某些方法来确定那些是边缘点。
最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。
(4)图像定位如果某一应用场合要求确定边缘位置,则边缘的位置可以在子像素分辨率上来估计,边缘的方位也可以被估计出来。
3.2 边缘检测要求对于图像的边缘检测来说,一般在识别过程中有如下的要求:(1)首先能够正确的检测出有效的边缘;(2)边缘定位的精度要高;(3)检测的响应最好是单像素的;(4)对于不同尺度的边缘都能有较好的响应并尽量减少漏检;(5)对噪声应该不敏感;(6)检测的灵敏度受边缘方向影响应该小。
这些要求往往都很矛盾,很难在一个边缘检测器中得到完全的统一。
判断边缘检测器性能的方法是先看边缘图像,再评价其性能,边缘检测器的响应中主要有三种误差:丢失的有效边缘、边缘定位误差和将噪声误判断为边缘。
为了定量的评价边缘检测器的性能,1991年Pratt提出了一种综合考虑上述三种因素的品质因数因素公式—Pratt品质因数[2]FM=1max(I A,I I)∑IAi=111+αd2i(1)其中I A,I I,d,α分别是检测到的边缘、理想边缘、实际边缘与理想边缘间的距离和用于惩罚错误边缘的设计常数。
但是由于包括了丢失的边缘点、边缘点的位置和错误的边缘,因此,只能用于有限的几种图像。
4 传统边缘检测算子边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中的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,因此我们可以利用局部图像微分技术获得边缘检测算子。
经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。
以下是对几种经典算子[3—7]的理论介绍以及各自性能特点的比较与评价。
4.1 基于灰度直方图的边缘检测基于灰度直方图门限法的边缘检测是一种最常用、最简单的边缘检测方法。
对检测图像中目标的边缘效果很好。
图像在暗区的像素较多,而其他像素的灰度分布比较平坦。
为了检测出图像物体的边缘,把直方图用门限T分割成两个部分,然后对图像f(i,j)实施以下操作[5]:(1)扫描图像f(i,j)的每一行,将所扫描的行中每一个像素点的灰度与T比较后得g1(i,j);(2)再扫描图像f(i,j)的每一列,将所扫描的列中每一个像素点的灰度与T比较后得g2(i,j);(3)将g1(i,j)与g2(i,j)合并,即得到物体的边界图像g(i,j)。
在以上过程中,门限T的选择将直接影响边缘检测的质量。
由于直方图往往很粗糙,再加上噪声的影响更是参差不齐。
这样就使得求图像极大、极小值变得困难。
因此,可以用两条二次高斯曲线对目标和景物所对应的峰进行拟合,然后求二者的交点,并作为谷底,选取对应的灰度值为门限T,或用一条二次曲线拟合直方图的谷底部分,门限T可取为T=-b/2a。
4.2 基于梯度的边缘检测梯度对应一阶导数,梯度算子就是一阶导数算子。
在边缘灰度值过渡比较尖锐,且在图像噪声比较小时,梯度算子工作的效果较好,而且对施加的运算方向不予考虑。
对于一个连续图像函数f(x, y),其梯度可表示为一个矢量f(x,y)=[G x,G y]T=fxfyT(2) 这个矢量的幅度和方向角分别为|f(2)|=mag(f)=fx2+fy21/2(3)416光 学 技 术 第31卷(x ,y )=arctanfxf y(4) 以上各式的偏导数需对每个像素的位置计算,在实际中常用小区域模板进行卷积来近似计算。
对G x 和G y 各用一个模板,将两个结合起来就构成一个梯度算子。
根据模板的大小和元素值的不同,已提出许多不同的算子,常见的有Roberts 边缘检测算子、Sobel 边缘检测算子、Prewitt 边缘检测算子、Robinson 边缘检测算子等。
4.2.1 Roberts 边缘算子Roberts 边缘检测算子是根据任意一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻像素之差Δx f =f (i ,j )-f (i +1,j +1)(5)Δy f =f (i ,j +1)-f (i +1,j )(6)R (i ,j )=Δ2x f+Δ2y f(7)对图像f (x ,y )求Roberts 梯度为G R f (x ,y )=max {f (x ,y )-f (u ,v )}(8)式中(u ,v )为点(x ,y )的四邻域。
或用差分近似为G R f (x ,y )=max [f (x ,y )-f (x +1,y +1)]2+[f (x +1,y )-f (x ,y +1)]21/2(9)图1 Rober ts 边缘算子 它的两个2×2卷积模板见图1,有了这两个卷积算子就可以计算出Roberts 梯度幅值R (i ,j ),再取适当门限TH ,如果R (i ,j )≥TH 则为阶跃边缘点。
