图像边缘检测方法研究毕业设计(论文)

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。

本科毕业论文数字图像边缘检测研究RESEARCH ON EDGE DETECTION OF DIGITAL IMAGE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：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。

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。

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。

图像边缘检测⽅法研究⼀、边缘检测步骤：1.图像滤波-------使⽤滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能2.图像增强-------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-------有许多不是边缘的点的梯度幅值⽐较⼤，使⽤梯度幅值阈值判断哪些是边缘点4.图像定位-------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⼆、边缘检测⽅法：1.传统边缘检测算⼦1.1.基于灰度直⽅图的边缘检测 直⽅图是表⽰依附图像灰度分布的情况的统计特性图表, 从数学上来说图像直⽅图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数, 它统计⼀幅图像中各个灰度级出现的次数或概率, 从图形上来说, 它是⼀个⼆维图, 横坐标表⽰图像中各个像点的灰度级, 纵坐标为各个灰度级上图像各个像素点出现的次数或概率。

图像的灰度直⽅图简称直⽅图。

直⽅图是⽤⼀系列宽度相等、⾼度不等的矩形表⽰数据的分布的图形。

矩形的宽度表⽰数据范围的间隔, 矩形的⾼度表⽰在给定间隔内的数据频数。

1.2.基于梯度的边缘检测(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。

Roberts边缘检测算⼦采⽤对⾓线⽅向相邻像素之差近似检测边缘，定位精度⾼，在⽔平和垂直⽅向效果较好，但对噪声敏感。

(2) Sobel边缘检测算⼦ 将图像中的每个像素的上、下、左、右四邻域的灰度值加权差，与之接近的邻域的权最⼤。

Sobel算⼦利⽤像素的上、下、左、右邻域的灰度加权算法，根据在边缘点处达到极值这⼀原理进⾏边缘检测。

该⽅法不但产⽣较好的检测效果，⽽且对噪声具有平滑作⽤，可以提供较为精确的边缘⽅向信息。

但是，在抗噪声好的同时增加了计算量，⽽且也会检测伪边缘，定位精度不⾼。

如果检测中对精度的要求不⾼，该⽅法较为常见。

毕业设计（论文）题目：图像边缘检测方法研究英文题目：Research on Image Edge DetectionMethods独创声明本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。

尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

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。

本声明的法律后果由本人承担。

作者签名:二〇一〇年九月二十日毕业设计（论文）使用授权声明本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。

本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学校保存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计（论文）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布设计（论文）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。

（保密论文在解密后遵守此规定）作者签名:二〇一〇年九月二十日摘要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大地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。

经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplaee等方法，基本上都是对原始图像中像素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的闭值提取边界。

但这些算法均存在对噪声敏感、不能自适应选择闭值、检测效果不太理想等缺点。

本文对边缘检测理论和算法作了深入的研究，在具体分析各类传统的边缘检测算法的基础上，重点研究了Canny算法，并结合改进的MTM算法及Otsu算法对Canny算法中的滤波方法和双门限选取方法进行改进。

毕业设计（论文）基于DSP器件的图像边缘检测的分析研究毕业设计（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：基于DSP器件的图像边缘检测的分析研究摘要：边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一，是至今仍没有得到圆满解决的一类问题，也一直是图像处理与分析技术领域中的研究热点。

本文分析研究了梯度、Roberts、Prewitt、Sobel、Kirsch、Laplacian、Marr等算法，同时还给出了一种新型的边缘检测算法。

文中各边缘检测算法均在DSP软件仿真工具CCS中进行了仿真实现，并根据仿真结果对各算法加以了比较。

本文正是考虑到DSP器件特有的稳定性、可重复性、高速性，尤其是可编程性和易于实现自适应处理等优点，才采用这一新颖的方法。

此外，文中还介绍了一种最基本的模式识别算法-模板匹配，并对该算法进行了CCS仿真实现。

关键词：边缘检测 DSP CCS 模板匹配Analysis of Image Edge Detection Based on DSP DevicesSong DengliangAbstract:Edge detection is one of the most fundamentals in image processing and analyzing, which is still unsolved so far, and has been research hot in the domain of image processing and analysis technique. In this thesis, the edge detection algorithms researched include Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel, Kirsch, Laplacian and Marr. At the same time, a new detection algorithm is put forward. All the edge detection algorithms involved have been simulated using the DSP software simulation tools of CCS, and compared with each other based on their simulation results. Just taking the unique features of DSP devices into account, such as: stability, repeatability, high-speed, in particular programmable and easy to achieve adaptive processing, thus this thesis adopts the new approach. Moreover, the most basic pattern recognition algorithm - template matching algorithm is introduced and simulated using CCS.Key words: Edge detection DSP CCS Pattern recognition目录引言 (3)第1章边缘检测及BMP位图介绍 (3)1.1 边缘概述 (3)1.2 边缘检测 (4)1.3 边缘检测的重要性 (4)1.4 BMP位图 (4)1.4.1 BMP位图概述 (4)1.4.2 BMP位图的文件结构 (5)1.4.3 BMP位图的数据结构 (5)1.4.4本文用于边缘检测的图像 (7)第2章 DSP及其软件开发工具CCS (8)2.1 DSP概述 (8)2.1.1 DSP芯片的特点 (8)2.1.2 DSP芯片的开发工具 (8)2.1.3 DSP的现状及未来发展 (9)2.2 DSP的软件开发工具CCS (10)2.2.1 CCS概况 (10)2.2.2 CCS的工作模式 (11)2.2.3 CCS的系统配置 (11)2.2.4 CCS的开发流程 (12)2.2.5 CCS集成开发环境的功能 (12)2.2.6 软件开发时需注意的问题 (14)第3章边缘检测算法 (16)3.1 边缘检测的一般步骤 (16)3.2 常见的边缘检测算子 (17)3.2.1梯度算子 (17)3.2.2 Roberts算子 (18)3.2.3 Prewitt算子 (19)3.2.4 Sobel算子 (20)3.2.5 Kirsch算子 (20)3.2.6 Laplacian算子 (21)3.2.7 Marr算子 (21)3.3基于模板的边缘检测算子 (22)3.4算法的具体实现过程 (23)3.5算法仿真结果 (24)3.5.1 针对(a)图像的算法评价之边缘的细化程度 (25)3.5.2 针对(b)图像的算法评价之边缘的连续性 (26)3.5.3 针对(c)图像的算法评价之边缘的光滑性 (27)3.5.4 算法比较结果统计 (27)第4章模板匹配 (29)4.1模板匹配的概念 (29)4.2 模板匹配的方法 (29)4.3 算法实验仿真 (31)4.4 实验仿真结果 (32)结论 (33)参考文献 (34)后记 (35)附录A 程序清单 (36)附录B 外文资料翻译 (45)外文资料翻译原文部分： (45)外文资料翻译译文部分： (51)引言边缘是图像的最基本特征[1]。

图像边缘提取方法研究摘要图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点。

边缘提取是图像处理的基础工作，如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题，由此产生的各种边缘检测算法层出不穷并且得到了广泛的应用。

该文对传统的具有代表性的各种图像边缘提取方法进行了阐述、对比和分析了各自的优缺点，为了更清楚地看出各种算法的效果，给出了一些常用算法对同一副标准测试图像进行边缘提取的实验结果。

本文对现代的一些边缘检测方法如小波分析、形态学等也作了简要的介绍，重点分析了以上各种算法在图像边缘检测中的发展状况和优缺点。

最后提出在实践中要根据待解决的问题的特点和要求决定采取何种方法。

关键词图像处理,小波变换,图像边缘检测ABSTRACTImage edge detection is always study focus in the field of image processing and analysis. Edge extraction is foundation work of image processing, how accurate and efficient extract edge is heated discussed by the scholars who are related to image processing area , and various of edge detection methods emerge endlessly and got very wide application . The representative traditional methods in old days for image edge detection have been presented and the advantages and disadvantages of every method are contrasted and analized in this paper. In orderexperiments in which the common methods are used to detect image edge of the same standard testing image are given between the text. In this thesis,there are also some brief introduction about modern methods of edge detection,such as wavelet and theemphases is the development and characters of these methods in detecting image edge. Finally , I point out that choosing which method largely depends on the nature of the matter.Key Words：Image process,Wavelet transform,Image edge detection目录第1章绪论 (1)图像边缘检测概述 (1)图像边缘检测研究现状 (2)主要研究内容 (3)第2章经典图像边缘提取算法 (3)一阶微分算子 (4)梯度算子 (4)方向算子 (7)实验仿真 (7)二阶微分算子和Canny算子 (10)拉普拉斯算子 (10)LOG算子 (11)Canny算子 (12)实验仿真 (14)各微分算子的具体实现 (17)图像预处理 (17)实验仿真及结果分析 (19)基于微分算法的改进算法 (20)元胞自动机提取 (20)程序设计及仿真 (21)本章小结 (23)第3章现代边缘检测方法 (24)基于数学形态学的边缘检测 (24)形态学边缘检测概述 (24)边缘提取算法 (25)Matlab仿真 (26)基于小波变换多尺度分析的边缘检测 (27)基于小波包分解的边缘检测 (28)本章小结 (29)第4章全文总结 (29)总结 (29)展望....................................................................................................................... 错误!未定义书签。

图像边缘检测技术及其应用研究一、本文概述图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的一项关键技术，它旨在识别图像中物体的轮廓和边界，从而提取出图像的重要特征。

边缘检测不仅有助于简化图像数据，提高处理效率，而且对于后续的图像识别、理解和分割等任务也起着至关重要的作用。

随着计算机技术和的飞速发展，图像边缘检测技术在各个领域中都得到了广泛应用，如医学影像分析、自动驾驶、安防监控、机器视觉等。

本文首先介绍了图像边缘检测的基本原理和常用方法，包括基于梯度的边缘检测算法、基于阈值的边缘检测算法、基于区域的边缘检测算法等。

随后，文章深入探讨了各种边缘检测算法的性能特点、适用场景以及优缺点，为读者提供了全面的理论支撑和实践指导。

在理论探讨的基础上，本文还着重介绍了图像边缘检测技术在各个领域中的实际应用案例。

通过案例分析，文章展示了边缘检测技术在解决实际问题中的有效性和实用性，同时也指出了当前边缘检测技术在应用中面临的挑战和未来的发展趋势。

本文总结了图像边缘检测技术的发展现状，并对未来的研究方向进行了展望。

希望通过本文的介绍和分析，能够为广大从事计算机视觉和图像处理研究的工作者提供有益的参考和启示，共同推动图像边缘检测技术的创新与发展。

二、边缘检测的基本原理边缘检测是计算机视觉和图像处理中的一个重要概念，其基本原理在于识别图像中像素强度（或颜色、亮度等）发生剧烈变化的位置，这些位置通常对应于目标物体的轮廓或边缘。

边缘检测的目标在于简化图像信息，提取出最有用的特征，以便进行后续的分析和处理。

滤波：由于图像在获取和传输过程中可能会受到噪声的干扰，因此在进行边缘检测之前，通常需要对图像进行滤波处理，以减少噪声对边缘检测结果的影响。

常见的滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器等。

增强：增强步骤的目的是将图像中的边缘信息凸显出来，以便后续的检测步骤能够更准确地识别出边缘。

常用的边缘增强方法包括梯度算子（如Prewitt算子、Sobel算子等）和拉普拉斯算子等。

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Sobel算子的图像边缘检测研究一、本文概述图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的关键任务之一，其目标在于识别并提取图像中物体的轮廓和边界，以便进行进一步的分析和理解。

在众多边缘检测算法中，Sobel算子因其简单、高效和鲁棒性强的特点而备受关注。

本文旨在深入研究基于Sobel算子的图像边缘检测算法，分析其原理、特点、应用以及存在的挑战，并提出相应的改进策略。

本文将介绍Sobel算子的基本原理和计算过程，包括卷积核的构建、图像梯度的计算以及边缘的判定等。

然后，通过对比实验，分析Sobel算子在不同类型图像（如灰度图像、彩色图像、噪声图像等）上的边缘检测效果，评估其性能优劣。

接着，本文将探讨Sobel算子在实际应用中的优缺点，分析其在不同场景下的适用性和限制。

在此基础上，本文还将介绍一些改进Sobel算子的方法，如结合其他边缘检测算法、引入多尺度分析、利用机器学习技术等，以提高边缘检测的准确性和鲁棒性。

本文将对基于Sobel算子的图像边缘检测算法进行总结和展望，指出未来的研究方向和应用前景。

通过本文的研究，希望能够为图像边缘检测领域的发展提供有益的参考和启示。

二、Sobel算子理论基础Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它基于图像亮度的一阶或二阶导数变化来检测边缘。

Sobel算子通过计算图像中每个像素点周围区域的亮度梯度，来确定该像素点是否位于边缘上。

这种方法对于检测图像中的水平和垂直边缘特别有效。

Sobel算子是一种离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。

它包含两组3x3的卷积核，分别用于检测水平和垂直方向上的边缘。

当将这两组卷积核与图像进行卷积运算时，可以得到两个输出图像，分别表示水平和垂直方向上的亮度梯度。

在Sobel边缘检测算法中，首先使用高斯滤波器对原始图像进行平滑处理，以减少噪声对边缘检测结果的影响。

然后，使用Sobel算子对平滑后的图像进行卷积运算，得到水平和垂直方向上的亮度梯度。

目录中英文摘要 (3)前言 (5)第一章概述 (6)第一节数字图像处理概念及其特点 (6)第二节数字图像处理研究的主要内容 (6)第三节课题研究的背景和意义 (7)第四节论文的总体结构 (9)第二章边缘检测的基本概念 (9)第一节数学基础 (9)1．微分算子 (9)2．有限区域的卷积 (9)第二节边缘定义及类型分析 (11)1．定义 (11)2．类型分析 (11)第三节边缘检测的一般步骤 (11)第三章边缘检测算法综述 (13)第一节概述 (13)第二节一阶导数边缘检测算法 (13)1. Roberts梯度算子 (13)2. Prewitt和Sobel算子 (14)3. 方向算子-Kirsch 算子 (16)第三节二阶导数边缘检测算法 (17)1. laplace算子 (17)2. 高斯拉普拉斯算子 (18)第四章算法的VC++实现和结果分析 (20)第一节Visual C++ MFC 编程的简单说明 (20)第二节算法的结果 (21)第五章结论 (24)参考文献 (25)致谢 (26)附录A Template() (27)附录B 主界面程序 (34)摘要数字图像处理技术起源于20世纪20年代，经过近一个世纪的发展，目前已经广泛地应用于工业、医疗保健、航空航天、军事的各个领域，在国民经济中发挥着越来越大的作用。

在图像处理技术中，许多场合都要求用计算机进行图像描述并对图像进行分析和理解。

例如，对于大规模集成电路的自动检测过程，要求对图像进行分析以得到芯片图像中有关疵点的描述；对于医学癌细胞识别来说，要求能够从显微镜中得到有关癌细胞形状的描述。

诸如此类的图像处理应用领域都要用到图像的分析和理解技术。

边缘在边缘检测、图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。

边缘是边缘检测的重要基础，也是外形检测的基础。

边缘检测算子检查每个像素的领域并对灰度变化率进行量化，也包括方向的确定。

大多数使用基于方向导数掩模求卷积的方法。

常用图像边缘检测方法研究摘要：数字图像边缘检测在实际应用领域中有很重要的作用。

常用的边缘检测算法有Roberts、Sobel、Prewitt、Laplace、Log滤波器、Canny边缘检测算子等。

论文主要分析了各种算子的基本原理，并对各种算子进行了实验，根据结果，对不同算法进行了比较研究。

关键词：图像处理；边缘检测；检测算子1 引言利用计算机进行图像处理有两个目的：一是产生更适合人观察的图像，二是希望能由计算机自动识别和处理图像信息。

无论为了那种目的，图像处理中的关键一步是对包含有大量各种各样景物信息的图像进行分解，提取一些具有某种特征的图像信息。

边缘是图像的一个重要特征，两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘。

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。

边缘的形成是由于物体的材料不同或表面的朝向不同，引起图像中的边缘处存在明暗、色彩、纹理的变化，因此反过来在图像中检查不同灰度、色彩等特性区域的交界处就可得到边缘。

边缘是灰度不连续的结果，这种不连续常可利用求导数方便地检测到，一般常用一阶和二阶导数来检测边缘。

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。

图像边缘蕴含了图像丰富的内在信息（如方向，跃阶性质与形状等），并广泛应用于图像分割、图像分类、图像配准和模式识别中。

2 常见的边缘及检测的基本步骤2.1 常见的边缘常见的边缘有三种。

第一种是阶梯形边缘(Step-edge),即从一个灰度到比它高好多的另一个灰度。

第二种是屋顶型边缘(Roof-edge),它的灰度是慢慢增加到一定程度然后慢慢减小。

还有一种是线性边缘(Line-edge),它的灰度从一级别跳到另一个灰度级别之后然后回来。

（a）阶梯型边缘（b）屋顶型边缘（c）线形边缘图1 边缘的类型Fig.1 edge types2.2 图像边缘检测的基本步骤（1）滤波。