发布时间 : 星期一 文章边缘检测 本科毕业设计论文 - 图文更新完毕开始阅读5c083bdf5022aaea998f0fbe
重庆邮电大学计算机科学与技术学院本科毕业设计(论文)
哈夫变换方法是利用图像全局特性而直接检测目标轮廓，即可将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种常见方法。利用哈夫变换得到边界曲线时，需预先知道该区域的大体轮廓，这制约哈夫变换的应用的范围。哈夫变换多应用与对某些已经知道形状的目标区域进行分割。广义的哈夫变换进一步推广的话，可以利用表格来建立未知轮廓的曲线或轮廓点与参考点间的关系，从而哈夫变换进行检测。
二、串行边缘分割技术
串行边缘分割技术指的是采用串行的方法通过对目标边缘的检测来实现图像分割的技术。在串行边缘方法中，前一个像素点的检测结果会影响当前像素点的检测结果。像素点的处理是通过某种搜索顺序逐个进行的。一个好的串行边缘检测算法必须选择好的搜索策略，确定起始检测点和设定检测终止的条件。相比与并行边缘分割技术，串行边缘分割技术受图像噪音影响较大，边缘的闭合效果会较差。如何选取更好的检测策略和选择更合适的起始点将是串行边缘检测提高准确性的关键所在。该技术主要由如下一些算法组成：
⑴ 边界跟踪
边界跟踪也称为边缘点的连接，是由一个边缘点出发，通过依次搜索，当发现满足条件的边缘点来，怎将其于上一个边缘点连接，以此检测出合理边缘的一种方法。连接点的选择取决于你所选择的检测模板的大小。
⑵ 曲线拟合
曲线拟合是通过已经确定的边缘点用直线或者是曲线函数来拟合获取边界段，进而获取完整的边界。常用的方法有迭代终点拟合。曲线拟合通常也可以根据一定的参数模型来进行。拟合后的曲线还必须借助其他方法来进行调节以使边界更为精确。
⑶ 状态空间搜索；
状态空间搜索也可称之为图搜索法或启发式搜索[18]。在图搜索法中，用图结果表示边界点和边界段，通过在图中搜索对应最小代价的通道以找到闭合边界。这种方法是一种全局的方法，在噪音较大的情况下依然能得到较好的效果。
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第三节 研究的目的及意义
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。边缘检测是机器视觉系统处理图像的第一个阶段，是机器视觉领域内最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。图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。而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处理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进行检测并提取出它的边缘。边缘检测算法则是图像处理问题中经典技术难题之一，它的解决对于我们进行高层次的特征描述、识别和理解等有着重大的影响[9]。又由于边缘检测在许多方面都有着非常重要的使用价值，所以人们一直在致力于研究和解决如何构造出具有良好性质及效果的边缘检测算子的问题。
边缘检测必须在噪声抑制和检测精度之间取得平衡，近20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。经典的、最简单的边缘检测方法是对原始图像的每个象素考察它某个邻域内灰度的变化，并利用边缘邻近一阶或二阶方向导数的变化规律构造边缘检测算子，例如梯度算子
[17]
、Robert 算子、Laplacian算子和 Sobel 算子等。它们的边缘定位比较好，检测
速度快，但是对噪声都十分敏感。
实际处理的图像一般都混有噪音，在提取边缘的同时亦需要考虑方法的抗噪性
能以消除噪音干扰带来的伪边缘。在噪音消除与边缘定位是两个相互矛盾的部分，是边缘检测中的“两难”问题。本文对一阶微分算子进行了改进，将理想低通滤波器和一阶微分算子进行了大胆的相结合，从而大大的改进了一阶微分算子的抗噪性，使其在进行边缘检测的时候能得到更好的效果。
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第四节 本文主要工作
1、研究利用经典一阶微分算子进行图像边缘检测，分析各类一阶微分算子算法设计的原理和各自的优缺点，给出它们各自的分割性能以及适用的分割对象，并对各类算子的进行综合的比较与分析。
2、针对一阶微分算子抗噪能力差的缺点，对一阶微分算子提出了改进算法。增加了一阶微分算子的抗噪的能力，使其具有了更好的检测效果，并使用VC++对其进行了实现。
3、研究拉普拉斯算子和马尔算子这两个经典二阶微分算子各自算法的设计原理，分析各自的优缺点，分割的性能以及适用的对象。最后对二者进行综合的比较与分析。
4、研究其他的算法在边缘检测中的应用，分析它们的基本的原理以及应用的前景。
5、对文中的提到的各类一阶和二阶微分算子进行编程实现，分析各类算子的实际处理的效果。
第五节 本文内容与结构
本文首先对图像分割技术进行了概述，对图像分割的基本原理进行了介绍，分析了了图像边缘检测当前国内外研究的现状。然后对利用微分算子进行边缘检测的原理进行了详细的讲解。接着，本文分别地对各类一阶微分算子和二阶微分算子进行了重点的分析，包括它们各自的实现原理，各自的优缺点，以及分割性能的比较。本文还另外补充了其他边缘检测算法的相关介绍。最后，本文对整篇论文进行了总结。
本文的具体结构如下：
1. 第一章介绍了课题的研究背景，以及边缘检测的发展现状。 2. 第二章阐述了利用微分算子进行边缘检测的原理。
3. 第三章对各类一阶微分算子和拉普拉斯和马尔这两个经典的二阶微分算子
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进行重点的介绍和分析。
4. 第四章介绍了边缘检测的后处理算法。
5. 第五章对各类一阶微分算子和二阶微分算子进行实现并给出相关分析。提
出改进的算法。
6. 第六章进行了论文总结并给出相应的建议。
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