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![毕业设计(论文)-图像canny边缘检测的程序设计[管理资料]](https://img.taocdn.com/s1/m/c31e12fc844769eae109edbb.png)
图像Canny边缘检测的程序设计摘要边缘检测是数字图像处理中的重要内容，边缘是图像最基本的特性。
在图像边缘检测中，微分算子可以提取出图像的细节信息，景物边缘是细节信息中最具有描述景物特征的部分,也是图像分析中的一个不可或缺的部分。
本文详细地分析了目前常用的几种算法，即：Roberts交叉微分算子、Sobel微分算子、Priwitt微分算子和Laplacian微分算子以及Canny算子，用C语言编程实现各算子的边缘检测，并根据边缘检测的有效性和定位的可靠性，得出Canny算子具备有最优边缘检测所需的特性。
关键词：图像处理，微分算子，Canny算子，边缘检测AbstractEdge detection is the important contents of digital image processing ,and the edge is the most basic characteristics of the the image edge detection ,differential operator can be used to extract the details of the images,features’edge is the most detai led information describing the characteristics of the features of the image analysis, and is also an integral part of the article gives the detailed analysis of several algorithms which is commonly used at present,such as Roberts cross-differential operator、Sobel differential operator、Priwitt differential operator、Laplacian differential operator and Canny operator,and we complete with the C language procedure to come ture edge to the effectiveness of the image detection and the reliability of the orientation,we can deduced that the Canny operator have the characteristics which the image edge has.Keywords: Image processing, Canny operator, differential operator, edge detection目录摘要 ......................................................................................................................................... Abstract .. (I)第一章绪论 0引言 0数字图像技术的概述 (1)边缘检测 (2)论文各章节的安排 (3)第二章微分算子边缘检测 (4)Roberts算子 (4)Sobel算子 (4)Priwitt算子 (5)Laplacian算子 (5)第三章Canny边缘检测 (7)Canny指标 (7)Canny算子的实现 (8)第四章程序设计与实验 (11) (11)实验结果及比较 (13)第五章结论与展望 (16)结论 (16)展望 (16)致谢 ........................................................................................................ 错误!未定义书签。
《基于FPGA的边缘检测系统设计》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，边缘检测作为图像处理中的关键技术，被广泛应用于众多领域。
然而，传统的边缘检测方法通常需要大量的计算资源和时间，难以满足实时性和高效性的要求。
因此，基于FPGA（现场可编程门阵列）的边缘检测系统设计成为了研究的热点。
本文旨在探讨基于FPGA的边缘检测系统设计，以提高图像处理的效率和准确性。
二、系统设计概述本系统设计以FPGA为核心，通过硬件加速的方式实现边缘检测算法。
系统主要包括图像输入、预处理、边缘检测、后处理和图像输出等模块。
其中，预处理模块对输入图像进行去噪、平滑等处理，以提高边缘检测的准确性；边缘检测模块采用高效的边缘检测算法，如Sobel、Canny等；后处理模块对检测到的边缘进行平滑、连接等处理，以得到更完整的边缘信息。
三、FPGA硬件加速设计FPGA具有并行计算、高带宽和低功耗等优点，非常适合用于加速图像处理算法。
在边缘检测系统中，我们通过设计专门的硬件电路，将边缘检测算法映射到FPGA上，实现并行计算和高速数据处理。
具体而言，我们采用了流水线设计，将边缘检测算法分解为多个模块，每个模块负责一部分计算任务，并通过数据流水线的方式实现高速数据处理。
此外，我们还优化了算法的硬件实现方式，降低了功耗和硬件资源消耗。
四、边缘检测算法设计在边缘检测算法设计中，我们采用了Canny算法作为主要算法。
Canny算法具有高准确性和鲁棒性，能够有效地检测出图像中的边缘信息。
在FPGA上实现Canny算法时，我们采用了分级处理的思路，将算法分解为多个级联的模块，每个模块负责一部分计算任务。
通过优化算法的硬件实现方式，我们提高了系统的处理速度和准确性。
五、系统实现与测试我们采用Verilog HDL语言编写了FPGA的程序代码，并通过仿真和实际测试验证了系统的可行性和性能。
在测试中，我们使用了多种不同的图像数据，包括自然场景、人像等。
简议如何做好边缘检测的载带压痕检测方法摘要：伴随着社会科学发展需求，各行各业都在快速发展，下文主要针对检测编带后的烫封质量，提出了一种基于边缘检测的载带压痕检测方法；首先通过直线拟合以及参数化获得压痕直线方程，其次直线方程计算出压痕尺寸；最后通过大量的实验，研究出该算法能够有效地实现载带压痕的检测问题，并具有较好的实施性。
关键词：边缘检测；载带；压痕检测；研究前言一般来说，在集成电路中最为关键的一项操作流程就是产品的外观检测。
笼统的目检由于自身的缺点，例如：成本偏高、效率又低、统一性差、容易受主观因素影响，不适合现代化生产。
故具备非接触、精度高、速度快且操作简便等许多优势的电子集成元件外观光电自动检测技术的开发就显得越来越关键。
一、当今直线检测算法分类通常分为两种方法：第一：通常是对图像的处理得到目标的边界点集合，其次采用霍夫变换提取目标边界上的直线基于霍夫变换的直线检测方法的优点在于它对图像中的噪声不敏感，个别非边界像素点不影响直线检测结果。
但缺点是传统的霍夫变换计算量大、内存占用大且不利于实时实现；检测到的直线参数受参数空间的量化间隔制约等缺陷。
虽然有研究者提出了改进算法，但迄今为止，在提高此类算法的实时性方面，未见取得重大突破。
第二：在对图像预处理后，直接获取目标的边界线集合，然后在该集合中进行直线段识别此方法一般是先对目标边界进行链码跟踪，然后在得到的链码串集合中进行直线段提取。
这类方法的优点是具有较低的计算复杂度，实时性强；此外，由于在直线检测之前首先进行了边界跟踪，因此这类算法能比较方便地得到线段的长度、方向等信息。
在实时应用中，该类方法越来越受到重视。
二、边缘检测目前而言，直线检测一般指的是：在灰度图像边缘检测的前提上进行的，边缘检测算法在极大程度上决定着直线检测的成效。
研究得出，使用roberts算子、prewitt算子和sobel算子检测到的边缘不够完整，存在边缘缺失现象， canny算子检测的边缘比较完整，但边缘“杂点”太多，而log边缘检测方法效果较好。
Canny边缘检测分析毕业论文目录引言 (1)第一章图像分割与边缘检测 (2)1.1图像分割简介 (2)1.2图像分割定义 (2)1.3图像分割基本原理 (3)第二章基于边界的分割——边缘检测 (6)2.1边缘的类型 (6)2.2边缘的类型 (6)2.3边缘的判定 (7)第三章常见边缘检测算法的研究与分析 (9)3.1边缘检测过程概述 (9)3.2典型一阶边缘检测算子 (9)3.2.1梯度算子 (10)3.2.2 Roberts边缘算子 (10)3.2.3 Sobel算子 (11)3.2.4 Prewitt算子 (13)3.3 典型二阶边缘检测算子 (14)WORD版本.3.3.1 Laplacian算子 (14)3.3.2 LOG算子 (16)3.4 各边缘检测算子的仿真结果分析 (18)第四章 Canny边缘检测算子 (20)4.1 Canny边缘检测基本原理： (20)4.2 Canny边缘算子评价指标： (20)4.2.1 Canny提出检测三准则【5】 (20)4.2.2边缘检测滤波器对性能指标的影响【10】 (22)4.2.3 尺度对性能指标的影响【10】 (23)4.3 Canny边缘检测流程 (24)4.4 Canny边缘检测仿真结果及分析 (28)第五章 Canny算子改进 (29)5.1对传统Canny算法局限性分析 (29)5.2滤波改进 (30)5.3阈值改进——自适应的阈值 (31)5.3.1最大熵原算法过程 (31)5.3.2最大熵算法的改进 (32)5.4改进的Canny算法的仿真实验 (33)第六章本实验结果及展望 (36)6.1 本算法的实验结果 (36)WORD版本.6.2实验结果分析 (39)6.3 展望 (39)结论 (40)致谢 (41)参考文献 (42)WORD版本.WORD版本.引言20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。
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FPGA的边缘检测系统设计》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，边缘检测已成为图像处理领域中一个重要的研究方向。
边缘检测是图像处理的基本任务之一，能够有效地提取图像中的轮廓和特征信息。
传统的边缘检测算法在计算上往往存在耗时、复杂度高的问题，而基于FPGA （现场可编程门阵列）的边缘检测系统设计，能够显著提高算法的运算速度和效率。
本文将介绍一种基于FPGA的边缘检测系统设计，以实现高效、快速的边缘检测。
二、系统设计概述本系统设计以FPGA为核心，通过硬件加速的方式实现边缘检测算法。
系统主要包括图像输入模块、预处理模块、边缘检测模块、后处理模块以及图像输出模块。
各模块之间通过FPGA内部的逻辑控制单元进行协调工作，实现图像的实时处理和输出。
三、模块设计1. 图像输入模块：负责接收原始图像数据，并将其传输至预处理模块。
该模块可采用高速图像传输接口，如PCIe或HDMI 等，以保证图像数据的实时传输。
2. 预处理模块：对输入的原始图像进行预处理，包括去噪、灰度化等操作，以提高边缘检测的准确性和效率。
预处理模块可采用FPGA内部的硬件加速器进行加速处理。
3. 边缘检测模块：本系统的核心模块，负责实现边缘检测算法。
该模块采用硬件加速的方式，通过FPGA内部的逻辑控制单元和专用硬件加速器实现边缘检测算法的快速运算。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等，可根据实际需求选择合适的算法。
4. 后处理模块：对边缘检测结果进行后处理，包括阈值处理、形态学处理等，以进一步提高边缘检测的准确性和效果。
后处理模块同样可采用FPGA内部的硬件加速器进行加速处理。
5. 图像输出模块：将处理后的图像数据输出至显示设备或存储设备。
该模块可采用高速图像传输接口，如HDMI、DVI或USB等，以满足不同场景下的需求。
四、硬件平台设计本系统设计的硬件平台主要包括FPGA芯片、内存模块、电源模块等。
其中，FPGA芯片是系统的核心，负责实现边缘检测算法的硬件加速。
癌细胞边缘检测（基于迭代算法和腐蚀算法的轮廓提取）摘要提起癌症很多人都会感到恐惧，癌症是当今世界上最常见的致命疾病之一，世界上每年都有很多人死于癌症，并且发病率仍在逐年上升。
癌症的治疗取决于对他早期的诊断，早期是治疗癌症的最佳时期。
现在大多数癌症病例确诊的时候已经属于晚期，失去了治愈的最佳时机，因此进行准确的早期诊断和治疗已成为迫切需要解决的问题。
因为癌细胞和非癌细胞对于病理专家在传统的显微镜下观察切片或涂片的方法下很难进行区分，借助现代计算机技术结合病理专家实践经验，采用图像处理技术对医学图像进行处理，可以提高判断的有效性和图像信息的使用效率，从而对癌细胞进行更加准确的识别。
这对医学科研与教学，以及临床诊断方面有着现实的意义和广阔的前景。
数字图像处理技术已被广泛应用到生物医学领域，运用计算机对图像进行处理和分析，并进一步完成癌细胞的检测与识别，能有效的协助医生对肿瘤癌症做出诊断。
在识别癌细胞时，需要做出定量的结果，人眼很难准确的完成这类工作，而利用计算机图像处理完成显微图像的分析和识别已经取得了很大的进展。
近年来国内外医学图像研究者对癌细胞的检测识别提出了很多理论和方法，对癌细胞的诊断具有十分重要的意义和实践价值。
细胞边缘的检测是进行细胞面积圆度个数和颜色等形态及色度学的计算和分析的基础，其检测结果直接影响病情的分析和诊断结果。
经典的边缘检测算子如Sobel算子，Laplacian算子等利用图像的每个像素邻域内灰度的变化来检测边缘。
虽然这些算子计算简单、速度较快，但存在对噪声干扰敏感，得到孤立或分小段连续边缘像素，重叠相邻细胞边缘等缺陷，而利用最佳阀值分割和轮廓提取相结合的方法进行边缘检测，通过迭代算法求得图像分割的最佳阈值，再利用轮廓提取算法，挖去细胞内部像素点，最后剩余部分图像就是细胞的边缘，改变了传统边缘检测算法的处理顺序，通过MATLAB编程实现后，实验结果表明能有效抑制噪声干扰影响，同时能够客观地、正确地选取边缘检测的门限值，从而进行精确的细胞边缘检测。
摘要数字图像的轮廓提取是数字图像处理中的一个重要方面，目的是在一幅图像中提取对象的外部轮廓，为下一步的形状分析和目标识别做准备，是许多有关图像研究的重要中间环节。
本文讲述了怎样对数字图像进行简单的轮廓提取, 包括图像的预处理过程和轮廓提取的一般方法。
首先要对原始图像进行预处理，处理方法主要有图像平滑、中值滤波、梯度锐化和拉普拉斯锐化等。
图像平滑处理能去除部分噪声干扰，但同时也弱化了图像的边缘轮廓，而中值滤波处理去除噪声的效果相对来说要好。
梯度锐化、拉普拉斯锐化等处理方法能增强图像的边缘轮廓，也相对的弱化了噪声对轮廓提取的干扰。
通过对图像进行一些预处理后，就可以用不同的边缘检测算法检测出不同图像的边缘轮廓，然后通过软件实现掏空目标区域的内部点，来提取出图像的轮廓。
从图像中提取出来的轮廓可以用于进一步的图像识别、数学特征计算等研究。
它的应用是很广泛的，比如医学图像、电影、电视、出版物、摄影等等。
本文是基于Visual C++环境实现的数字图像的轮廓提取，所用编程工具为Visual Studio 2005，它能帮助用户直观的、可视地设计程序的用户界面，可以方便的编写和管理各种类，维护程序源代码，因此能有效的提高开发效率。
关键词:图像预处理；边缘检测；轮廓提取AbstractDigital image processing contour extraction is an important aspect in Digital Image Processing.It’s purpose is to extract objects in an image of the external contour. Preparing for the next shape analy sis and object recognition. It’s the image of many of the important intermediate links.This article describes how to extract the contour of digital images simply. Including image pre-processing process,and the general contour extraction method. First of all is the original image pre-processing. Treatment methods have Image smoothing, median filtering, gradient sharpening and Laplacian sharpening etc.Image smoothing could remove part of the noise, But it also weakened the image edges,and median filtering can remove noise better. Gradient sharpening and Laplacian sharpening can enhance the image edges, they also have a relative weakening of the interference noise on the contour extraction.After some pre-processings to the digital image, we can use different edge detection algorithms to detect different egde of images,then empting the internal point of the target area to extract the contour of images.Contours extracted from the feature can be used for further image recognition, mathematical calculation of characteristic. Its application is very broad, such as medical images, movies, television, publications, photography, etc.This article is based on Visual C++ implementation of the digital image contour extraction. Programming tool used to Visual Studio 2005. They can help to design the user interface of a process intuitive and visually, to preparate and manage classes easily,and to maintain the program source.Therefore,to improve the development efficiency effectively.Key words: Image pre-processing; Edge Detection;Contour extraction目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理基础 (1)1.1.1 图像的概念 (1)1.1.2 图像处理 (1)1.2 数字图像处理的发展及应用 (2)1.2.1 数字图像处理发展前景 (2)1.2.2 数字图像处理的应用 (3)1.3 Visual Studio 2005简介 (5)第二章图像的预处理 (7)2.1 图像的平滑滤波 (7)2.1.1 图像平滑 (7)2.1.2 图像中值滤波 (9)2.2 图像增强 (11)2.2.1 拉普拉斯锐化 (11)2.2.2 平移和差分边缘增强 (14)2.2.3 梯度锐化 (15)2.3本章小结 (15)第三章图像的边缘检测 (17)3.1 边缘检测 (17)3.1.1 边缘类型及模板 (17)3.1.2 Sobel边缘算法 (18)3.1.3 Roberts边缘算法 (20)3.1.4 Prewitt边缘算法 (20)3.1.5 Kirsch边缘算法 (21)3.1.6 Gauss-Laplacian边缘算法 (22)3.2本章小结 (23)第四章图像的轮廓提取 (24)4.1轮廓提取原理 (24)4.2轮廓提取算法 (24)4.2.1 一般算法 (24)4.2.2 轮廓边界跟踪法 (25)4.3轮廓提取效果 (27)4.4本章小结 (29)第五章工作总结及未来展望 (30)5.1工作总结 (30)5.2未来展望 (30)参考文献 (31)附录A 设备无关类DIB (33)附录B 轮廓提取 (35)致谢 ........................................................................................................... 错误!未定义书签。
哈尔滨工程大学本科生毕业论文图像边缘检测与修复技术研究哈尔滨工程大学本科生毕业论文毕业设计（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。
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内容。
作者签名：日期：哈尔滨工程大学本科生毕业论文摘要数字图像处理被广泛应用于生物医学、材料、遥感、通信、交通管理、军事侦察、文档处理和工业自动化等众多领域。
数字图像边缘检测是图像分割、目标识别和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。
边缘中包含图像中目标有价值的边界信息，这些信息可以用于图像理解和分析。
通过边缘检测可以极大地降低后续图像分析和处理的数据量。
本文对边缘检测理论和算法作了深入的研究，在具体分析传统的边缘检测算法的基础上，重点研究了Canny算子。
通过引进高斯函数计算局部梯度对传统Canny算子进行了改进。
经过边缘检测得到的边缘图，通常会出现不同程度边缘断裂的现象。
本文提出了一种基于路径形态学的断裂边缘修复技术。
综合考虑等照度线曲率、梯度值、边缘端点前进方向等条件，通过对三个条件加权来定义邻接关系，以确定后继，构建形态学闭算子，对边缘图进行路径闭运算，完成对断裂边缘的连接。
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）学院名称：计算机科学与技术学生姓名：a专业：软件工程班级：学号：指导教师：a答辩组负责人：填表时间：年月重庆邮电大学教务处制摘要在图像分割技术的研究与应用中，图像边缘检测是一项最基本也是最重要的方法。
近年来图像边缘检测得到了广泛而持续的关注和研究，是数字图像处理研究的热点和难点之一。
本文以微分算子为研究对象，针对图像边缘检测，对利用微分算子进行边缘检测进行了详尽的分析，对一阶微分算子进行了改进，提高了一阶微分算子的抗噪性，通过本文的研究，在以下几方面取得了进展：1.对当前图像边缘检测的现状以及利用微分算子进行边缘检测的原理进行了探讨。
2.对经典的一阶微分算子主要包括Roberts算子，Prewitt算子，Sobel算子以及方向算子实现原理进行了描述。
用VC++对各类一阶算法进行了程序的实现，并根据实验的结果对各类一阶微分算子的优缺点进行了比较分析，其中，Roberts算子和Prewitt算子的抗噪能力没有Sobel算子的抗噪能力强，Sobel算子是综合性能较好的一阶微分算子。
3.对一阶微分算子提出了改进算法，将除噪操作和一阶微分算子进行相结合，从而有效地提高了一阶微分算子的抗噪能力，使一阶微分算子得到了更好的检测效果。
4.对经典的二阶微分算子主要包括了拉普拉斯算子和马尔算子实现原理进行了描述。
用VC++对算法进行了程序的实现，并根据实验的结果对这两个二阶微分算子的优缺点进行了比较分析。
【关键词】边缘检测一阶微分算子二阶微分算子ABSTRACTIn Segmentation Study and Application of Technology, the image edge det ecti-on is a most fundamental and important way. Edge detection in recent ye ars broad and sustained attention and study, is the digital image processing on a differential operator for the study, for edge dete-ction, the use of differ ential edge detection operator to carry out a detailed analy-sis of the first or der differential operator to improve and enhance the first-order differential o perator of the anti-noise, through this research, the following progress made:1.On the current status of the image edge detection and the use of differen-tial operator for the edge detection theory was discussed.2.This paper first-order differential operators includes Roberts edge detection, Prewitt edge detection, Sobel edge detect-ion and direction edgedetection. In this paper, the realization theory is d-escribed in detail;the algorithm is realized by programming, and doing a comparison among the first-order differential operators.3.The first order of the differential operator to improve the algorithmwill operate in addition to noise and the first differential operator forthe comb-ination, which the second-order differential op-ertor includes Laplacian edge detection and Marr edge detection. The alg-orithm is realized by programming with VC++, and doing a compares-on among the second-order differential coefficient.【Keywords】edge detection first-order differential opertor second-order differential opertor目录摘要........................................................................................................................... I I 第一章 ................................................................................................................................ 绪论1第一节 .................................................................................. 图像分割技术概述1第二节 .............................................................. 图像边缘检测的研究现状2一、并行边缘检测技术 (3)二、串行边缘分割技术 (4)第三节 .................................................................................. 研究的目的及意义5第四节 ................................................................................................ 本文主要工作6第五节本文内容与结构 .. (6)第二章 .............................................................................微分算子边缘检测原理8第一节 .............................................................. 图像边缘分类及特征分析8第二节 ........................................................................... 微分算子的检测原理9第三章 ........................................................................................................ 经典微分算子12第一节经典一阶微分算子 (12)一、Roberts 算子 (13)二、Prewitt 算子 (14)三、Sobel算子 (17)四、方向算子 (20)第二节经典二阶微分算子 (23)一、拉普拉斯（Laplacian）算子 (23)二、马尔（Marr-Hildreth）算子 (26)第四章微分算子边缘检测的后处理 (32)第一节 ........................................................................... 形态学方法细化边缘32第二节 ........................................................................... 边界闭合与边界跟踪34第三节哈夫（H OUGH）变换 .. (36)第五章 ................................................................................... 实验结果分析与改进39第一节一阶微分算子的实现与改进 (39)一、一阶微分算子的VC++实现。
(39)二、一阶微分算子的算法改进与性能分析 (47)第三节 ......................................... 二阶微分算子的实现与性能分析50一、二阶微分算子的算法实现 (51)二、二阶微分算子的性能分析 (52)第六章 ................................................................................................................................ 结论57第一节 .........................................................................................................................总结57致谢.. (59)参考文献 (60)附录 (62)一、英文原文 (62)二、英文翻译 (65)三、源代码 (67)参考文献的标注仍然不对。
没有从大到小一次标出，部分标注没有，很多地方都引自于文献[1],实际情况是不是这样？好好修改仍有很多图名缺失，如五章各图，自己全文检查修改。
第一章绪论第一节图像分割技术概述图像技术（如图像处理技术，图像分析技术等等）种类繁多，而且在不同学科之间的跨度很大，从广义上来说它是对各种图像相关技术的一个总称。
图像分割技术属于图像处理技术的一种，它指的是把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣目标的技术和过程[1]。
这里的特性可以是像素的灰度、颜色、纹理等等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
