图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

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数字图像中边缘检测方法的研究.

数字图像中边缘检测方法的研究.

数字图像中边缘检测方法的研究1引言图像处理,包括图像增强、噪声滤除和边缘检测等部分;图像信息量巨大,而边缘信息是图像的一种紧描述,是图像最基本的特征,所包含的也是图像中用于识别的有用信息。

所谓边缘是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合,为人们描述或识别目标以及解释图像提供了一个有价值的和重要的特征参数,其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能。

理想的边缘检测应当正确解决边缘的有无、真假、和定向定位,长期以来,人们已付出许多努力,设法利用边界来寻找区域,进而实现物体的识别和景物分析,由于目标边缘、图像纹理甚至噪声都可能成为有意义的边缘,因此很难找到一种普适性的边缘检测算法,现有诸多边缘检测的方法各有其特点,同时也都存在着各自的局限性和不足之处,因此图像的边缘检测这个领域还有待于进一步的改进和发展。

而根据具体应用的要求,设计新的边缘检测方法或对现有的方法进行改进,以得到满意的边缘检测结果依然是研究的主流方向。

2边缘检测的分类及方法研究早在1965年就有人提出边缘检测算子,主要分为经典算子、最优算子、多尺度方法及自适应平滑滤波方法,近年来又提出了将模糊数学、神经元和数学形态学应用于边缘检测的思想。

2.1 经典算子传统的边缘检测算法通过梯度算子来实现,在求边缘的梯度时,需要对每个象素位置计算。

在实际中常用小区域模板卷积来近似计算,模板是N*N的权值方阵,经典的梯度算子模板:Sobel模板、Kirsch模板、Prewitt模板、Roberts模板、Laplacian模板等,表2.1给出了经典算子运算速度的比较。

表2.1 经典算子运算速度比较可以看出,Krisch算子的运算量比较大。

其次在边缘检测中边缘定位能力和噪声抑制能力方面,有的算子边缘定位能力强,有的抗噪声能力比较好:Roberts 算子利用局部差分算子寻找边缘,边缘定位精度较高,但容易丢失一部分边缘,同时由于没经过图像平滑计算,不能抑制噪声。

图像边缘检测方法的研究毕业论文

图像边缘检测方法的研究毕业论文

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。

图像边缘检测方法研究

图像边缘检测方法研究

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。

图像处理中的边缘检测算法研究与应用

图像处理中的边缘检测算法研究与应用

图像处理中的边缘检测算法研究与应用边缘检测是图像处理中一项重要的任务,它可以帮助我们准确地找出图像中的边缘信息。

在计算机视觉、模式识别和图像分析等领域,边缘检测算法被广泛应用于物体检测、图像分割、物体识别等任务中。

本文将通过对边缘检测算法的研究与应用介绍,探讨不同算法的优缺点以及其在实际应用中的效果。

在图像处理中,边缘可以定义为图像中像素强度的剧烈变化区域,通常表现为亮暗相间或颜色变化明显的地方。

通过检测边缘,我们可以提取出物体的形状、轮廓、纹理等特征信息,从而为后续的图像分析和目标识别提供基础。

边缘检测算法可以分为基于梯度的算法和基于模板的算法两大类。

基于梯度的算法通过计算图像亮度变化的梯度信息来检测边缘。

常用的梯度算子包括Sobel、Prewitt和Roberts等,它们通过计算像素点周围区域的灰度差异来确定边缘的位置和方向。

这些算法具有计算简单、运算速度快的优点,但容易受噪声的影响,边缘检测结果不够准确。

基于模板的边缘检测算法则通过定义特定的模板或滤波器来进行边缘检测。

其中,最常用的模板是Canny算子。

Canny算子结合了高斯滤波、非极大值抑制和双阈值处理等步骤,能够准确地检测出图像中的边缘,并抑制噪声的干扰。

Canny算子的优点在于提供了更好的边缘检测效果,准确度高,同时可以调整阈值来控制检测结果的质量。

除了基于梯度和模板的边缘检测算法外,还有其他一些常用的方法,例如基于灰度渐变的边缘检测、基于拉普拉斯算子的边缘检测等。

这些算法在特定的应用场景中表现出了不同的优势。

例如,基于灰度渐变的边缘检测算法对光照变化不敏感,适合应用于室外环境下的边缘检测。

而基于拉普拉斯算子的边缘检测算法则能够提取出更加细腻和连续的边缘信息。

边缘检测算法的研究与应用并不仅仅局限于静态图像处理,还涉及到视频流和实时图像处理领域。

例如,在视频监控系统中,边缘检测算法可以帮助检测物体的运动轨迹和速度,从而实现目标跟踪和行为分析。

图像边缘检测方法研究综述

图像边缘检测方法研究综述

引言
引言
图像边缘是图像中像素值发生显著变化的位置,它包含了图像的重要信息, 如物体的轮廓、边界等。图像边缘检测在许多领域都有广泛应用,如计算机视觉、 图像处理、模式识别等。本次演示将介绍图像边缘检测的基本原理、常见方法以 及实验设计与结果分析,最后讨论结论与展望。
背景知识
背景知识
图像编码是一种将图像转换为计算机可处理形式的技术。常见的图像编码方 法有灰度编码、彩色编码等。边缘检测是图像处理中的一种基本技术,它的目的 是在图像中找出物体的边缘位置。边缘检测算法通常分为两类:基于像素的边缘 检测和基于区域的边缘检测。其中,基于像素的边缘检测方法通过对每个像素的 周围像素进行比较来确定边缘,而基于区域的边缘检测方法则通过分析图像中的 区域特征来检测边缘。
结论
深度学习法具有强大的特征学习和抽象能力,可以提高边缘检测的准确性和 鲁棒性,但需要大量的训练数据和计算资源,且解释性较差。
未来研究方向
未来研究方向
尽管在图像边缘检测方面已经取得了一定的进展,但仍存在许多需要进一步 研究和探索的问题。未来的研究方向可以包括以下几个方面:
未来研究方向
1、改进现有算法:针对现有算法的不足,提出更加有效的边缘检测算法,提 高边缘检测的准确性和鲁棒性。
文献综述
文献综述
在过去的几十年中,研究者们提出了许多图像边缘检测方法。其中,一些经 典的方法包括 Sobel、Prewitt、Roberts和 Canny等。Sobel方法通过计算像素 点周围像素的差分值来检测边缘,具有简单的计算过程和较好的检测效果。 Prewitt方法通过计算像素点周围像素的加权差分值来检测边缘,可以更好地捕 捉横向边缘。
文献综述
Roberts方法通过计算像素点周围像素的二进制差分值来检测边缘,具有更高 的计算效率。Canny方法则通过多级阈值处理和连通域分析来检测边缘,具有较 高的检测准确性和召回率。

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

青岛大学专业课程设计院系: 自动化学院专业: 电子信息工程班级: 08级电子信息工程3班学生姓名: 刘法指导教师: 王汉萍庄晓东日期: 2011年12月23日题目:图像边缘检测方法的研究与实现一、边缘检测以及相关概念1.1边缘,边缘检测的介绍边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分.边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间,是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础.图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection).边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值(灰度)空间方向梯度大的边、线特征的过程。

在讨论边缘算子之前,首先给出一些术语的定义:边缘点:图像中具有坐标],[ji且处在强度显著变化的位置上的点.边缘段:对应于边缘点坐标]i及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角.,[j边缘检测器:从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法.轮廓:边缘列表,或是一条表示边缘列表的拟合曲线.边缘连接:从无序边缘表形成有序边缘表的过程.习惯上边缘的表示采用顺时针方向序.边缘跟踪:一个用来确定轮廊的图像(指滤波后的图像)搜索过程.边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号,也可以在子像素分辨率水平上表示.边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示,但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示,因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放.边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义,或用具有方位属性的一个点定义.请注意,在实际中,边缘点和边缘段都被称为边缘.边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于:边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入,输出一个有序边缘集;边缘跟踪则是将一幅图像作为输入,输出一个有序边缘集.另外,边缘检测使用局部信息来决定边缘,而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘.1.2 边缘检测算子边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键.边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。

图像处理中的边缘检测算法研究

图像处理中的边缘检测算法研究

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。

图像边缘检测算法探究及实现毕业设计论文

图像边缘检测算法探究及实现毕业设计论文

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。

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。

图像处理中的边缘检测算法研究与效果分析

图像处理中的边缘检测算法研究与效果分析

图像处理中的边缘检测算法研究与效果分析边缘是图像中不同区域之间的分界线,它能够提供关于物体形状、轮廓以及纹理等信息。

在图像处理领域,边缘检测是一项重要的研究内容,它有助于在图像中定位和提取出感兴趣的目标物体。

本文将对图像处理中的边缘检测算法进行研究与效果分析。

在图像处理中,边缘检测的目标是寻找图像中像素值变化明显的区域。

根据不同的原理和算法,常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子等。

下面将分别对这几种算法进行研究与效果分析。

1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法,它利用了图像中像素值的变化率来检测边缘。

Sobel算子分别通过对图像进行水平和垂直方向的卷积运算来计算像素的梯度,然后利用梯度的幅值来确定边缘位置。

Sobel算子简单易实现,能够对图像中各个方向的边缘进行检测,但在边缘细节、边缘连接以及噪声干扰方面存在一定的不足。

2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法,它与Sobel算子类似,一般用于检测垂直和水平方向的边缘。

Prewitt算子通过对图像进行卷积运算来计算像素的梯度,然后利用梯度的幅值来确定边缘位置。

Prewitt算子比Sobel算子计算更简单,但在边缘检测的准确性和稳定性方面略有不足。

3. Roberts算子Roberts算子是一种基于差分的边缘检测算法,它利用了图像中像素值的差异来检测边缘。

Roberts算子通过对图像进行特定的差分运算来计算像素的差值,然后利用差值的绝对值来确定边缘位置。

Roberts算子计算简单快速,但在边缘定位和边缘精度方面相对较弱。

4. Canny算子Canny算子是一种经典而且广泛应用的边缘检测算法。

它通过综合利用梯度信息、非最大值抑制、滞后阈值等步骤来实现边缘的检测。

Canny算子具有较好的边缘连接性、精度和抗噪性能,对于复杂图像中的边缘检测有较好的效果。

基于图像处理技术的边缘检测算法研究与实现

基于图像处理技术的边缘检测算法研究与实现

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。

图像边缘检测

图像边缘检测
(3)公安军事方面的应用,公安业务图片的判读分析,指纹识别,人脸鉴别,不完整图片的复原,以及交通监控、事故分析等。目前己投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别(主要是汽车牌照的边缘检测与提取技术)都是图像边缘检测技术成功应用的例子。在军事方面图像边缘检测和识别主要用于导弹的精确制导,各种侦察照片的判读,对不明来袭武器性质的识别,具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统,飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;
(4)交通管理系统的应用,随着我国经济建设的蓬勃发展,城市的人口和机动车拥有量也在急剧增长,交通拥挤堵塞现象日趋严重,交通事故时有发生。交通问题已经成为城市管理工作中的重大社会问题,阻碍和制约着城市经济建设的发展。因此要解决城市交通问题,就必须准确掌握交通信息。目前国内常见的交通流检测方法有人工监测、地埋感应线圈、超声波探测器、视频监测4类。其中,视频监测方法比其他方法更具优越性。
经典的边界提取技术大都基于微分运算。首先通过平滑来滤除图像中的噪声,然后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,最后选取适当的阈值来提取边界。本文主要介绍几种经典的边缘提取算法,选取两种用MATLAB语言编程实现,对提取结果进行比较和分析。

数字图像边缘检测技术起源于20世纪20年代,当时受条件的限制一直没有取得较大进展,直到20世纪60年代后期电子技术、计算机技术有了相当的发展,数字图像边缘检测处理技术才开始进入了高速发展时期。经过几十年的发展,数字图像边缘检测处理技术目前己经广泛应用于工业、微生物领域、医学、航空航天以及国防等许多重要领域,多年来一直得到世界各科技强国的广泛关注。
2.通过摄像机将道路交通流图像捕捉下来,再将这些捕捉到的序列图像送入计算机进行图像边缘检测、图像分析和图像理解,从而得到交通流数据和交通状况等交通信息,这是系统的基本工作流程:

图像边缘检测技术的实现及应用

图像边缘检测技术的实现及应用

图像边缘检测技术的实现及应用CRC编码原理、实现及性能研究RoboCup3D中通信模型的设计及其在仿真球队中的应用 ?图像边缘检测技术的实现及应用07月 30, 2008 - Posted by 若谷Edge is the most basic feature of images, so edge detection is an important content of image processing. In the past decades, the rapid development of the theory of wavelet has brought new theory and method for image processing. As wavelet transform has good local quality and multi-scale identity, it can satisfy the need of edge detection in multi-scales. Detecting edge using wavelet transform is recognized an efficient way.This thesis first introduces several current widely used edge detection algorithm such as Sobel, Roberts, Laplacian. The core idea of these algorithms is that the edge points correspond to the local maximal points of original image’s gray-level gradient. We perform all experiments based on these widely used edge detection algorithm under the Visual C++ environment, However, when there are noises in images, these algorithms are very sensitive to noises, and may detect noise points as marginal points, and the real edge may not be detected because of the noises’ interference. The general idea of edge detection using wavelet transform is: choose a kind of suitable wavelet function, use the function to transform images in multi-scale, detect the wavelet transform module local maximum and gain the image edge. We perform the experiments based on wavelet transform under the MATLAB environment, the results indicate that these methods are effective. Moreover, we analysis the advantages and shortcomings of these methods.human face detection is the base of human face recognition. At the last chapter the experiment results are used to confirm the different methods which are employed to test the edge detection results of the human face image. It discusses the possible factors, which makes the different results. Finally, it introduced the application of the edge detection in human face detection and recognition.KEY WORDS: edge detection,wavelet transform,human face recognition,human face detection目录摘要 IIABSTRACT III第一章绪论 41.1边缘与边缘检测 41.2边缘检测的研究背景及意义 11.3课题发展现状 31.4论文结构 5第二章经典的边缘检测方法及实现 72.1基于梯度的边缘检测方法 72.1.1Roberts算子 82.1.2Prewitt算子 82.1.3Sobel算子 82.1.4Kirsch算子 92.2拉普拉斯边缘检测算子 102.3高斯拉普拉斯边缘检测算子 112.4经典边缘检测算子的设计及实验结果分析比较 132.4.1经典的边缘检测算子的实现步骤 132.4.2经典算子的Visual C++实现及结果比较 15第三章小波变换的边缘检测方法及实现 173.1引言 173.2小波的来源 183.3小波变换简介 203.3.1小波变换定义 203.3.2连续的小波变换 203.3.3离散小波变换 203.3.4二维小波变换 213.4小波变换边缘检测的设计和实现 213.4.1小波变换边缘检测的优点 213.4.2小波变换模局部极大值边缘检测的原理和步骤 223.4.3小波边缘检测的实验结果比较 25第四章边缘检测在人脸识别中的应用 264.1生物识别技术 264.2人脸识别技术研究的背景及意义 264.3 人脸检测的程序实现界面 274.4 不同算法实现人脸检测及其结果分析 29第五章结论与展望 34参考文献 35致谢 37附录 38摘要边缘是图像最基本的特征,因而边缘检测是图像处理中的重要内容。

图像边缘检测方法的研究毕业论文

图像边缘检测方法的研究毕业论文

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。

图像边缘检测

图像边缘检测

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。

图像边缘检测算法的分析与实现

图像边缘检测算法的分析与实现

图像边缘检测算法的分析与实现2.1 图像检测边缘图像是指原始图像采用边缘检测算法进行边缘提取之后得到的图像,图像最基本的特征就是边缘错误!未找到引用源。

边缘是图像中有着最大不确定性的地方;是发生区域属性突变的地方;也是图像中信息最丰富的地方。

在计算机图像系统的初级处理中图像的边缘提取担当着很重要的角色,但是目前来说图像的边缘提取仍然存在一些无法解决的问题。

对于数字图像来说,边缘检测技术是非常重要的,其决定了如何将目标和背景分为两部分。

对图像检测的基本要求是:正确的边缘可以被检测到,同时减少错误的边缘检测到的几率;其次,高精度的边缘定位也是需要的;最后,优选单像素响应。

即,检测到的边缘要求是唯一的;要能够应对不同规模的边缘和减少错过检查;并且不受到噪声的干扰。

但没有这些要求都达到完全统一中的边缘检测器,因为它们相互矛盾,只能达到相对的最佳。

因此,边缘检测算法的选择将根据实际应用的要求一般设计新的或改进的现有算法。

对检测到的边缘图像如何进行质量评价现在没有统一评价图像的标准,所以一般会选择肉眼观察再加一些参数来判断边缘检测图像的质量。

图像边缘检测的流程图,如下:图2.1边缘检测的流程图图像边缘检测的基本步骤:12(1)图像滤波。

传统边缘检测算法是基于微分的算法。

虽然能够实现边缘的检测,然而,对倒数的计算是会对噪声敏感且会影响图像的质量。

所以,需要使用滤波器,以提高那些受噪音影响的边缘检测器的性能。

滤波器会对同时表现为高信号噪声和边缘进行滤波,这样虽然达到了降低噪声的目的,但也导致部分边缘丢失。

因此,在图像滤波之后需要对边缘增强,合理的滤波和增强的使用是一个好的算法所必要的。

(2)图像增强。

图像增强需要找出邻域或局部强度值变化显著的点,确定图像各点的邻域强度的变化数值是图像边缘增强的基础。

增强算法利用计算梯度的幅值来达到图像增强的目的。

(3)图像检测。

即如何确定图像中梯度幅值较大的点在特定应用中是否为边缘的方法。

图像边缘检测的分析与研究

图像边缘检测的分析与研究

图像边缘检测的分析与研究【摘要】本文主要对图像边缘检测技术进行分析与研究,通过分析图像边缘特征,从图像边缘的基本特征出发,对衍生出的边缘检测技术的性能进行分析与总结。

【关键词】图像边缘; 边缘检测; 微分算子1、引言:边缘检测是图像处理中的重要内容。

它如此重要主要有以下几个理由:首先,人眼通过追踪位置物体的轮廓而扫视一个未知的物体。

第二,经验告诉我们:如果我们能够成功的得到图像的边缘,那么图像分析就会大大的简化,图像识别就会容易多。

第三,很多图像并没有具体的物体,对这些图像的理解取决于他们的纹理性质,而提取这些纹理性质与边缘检测有及其密切的关系[1]。

计算机视觉处理实质上就是简化信息的一个过程。

这就意味着要扔掉一些不必要的信息而尽可能的利用物体的不变性质,而边缘就是最重要的性质。

因此边缘检测是图像处理中最基础和最重要的任务之一[2]。

因此,边缘检测在图像分割、模式识别、计算机视觉等众多方面都有着非常重要的地位[3]。

2、图像边缘特征图像边缘存在于图像灰度剧变处,能够反映出图像边界。

通常图像边缘分为阶跃边缘和屋顶边缘(也称为线状边缘)。

这些图像边缘是根据图像灰度变化特征来划分的,在图2.1(a)中,灰度值呈现阶跃性变化,在边缘点的左右两侧,灰度信息明显从一个级别跳到另一个级别,灰度信息变化非常明显。

图2.1(b)中是线性边缘,从图上显示可知,在边缘附近,灰度信息逐渐增加,直到另一个级别以后又开始逐渐减小,在图中显示出一个尖峰。

(a)阶跃边缘(b)线状边缘图2.1 边缘分类根据以上图像边缘的特性,我们主要分析一下阶跃边缘的提取方法。

根据上图2.1(a)阶跃边缘灰度值变化的特征,我们很容易将提取图像边缘问题转化为数学问题,我们对阶跃边缘求一阶导和二阶导数,结果如图2.2所示:(a)一阶导数(b)二阶导数图2.2 阶跃边缘的微分特征从上图中可以看出,图像边缘点就存在于图像一阶导数的局部最大值,或者是二阶导数的过零点处。

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青岛大学专业课程设计院系: 自动化学院专业: 电子信息工程班级: 08级电子信息工程3班学生姓名: 刘法指导教师: 王汉萍庄晓东日期: 2011年12月23日题目:图像边缘检测方法的研究与实现一、边缘检测以及相关概念1.1边缘,边缘检测的介绍边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分.边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间,是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础.图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection).边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值(灰度)空间方向梯度大的边、线特征的过程。

在讨论边缘算子之前,首先给出一些术语的定义:边缘点:图像中具有坐标]i且处在强度显著变化的位置上的点.,[j边缘段:对应于边缘点坐标]i及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角.,[j边缘检测器:从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法.轮廓:边缘列表,或是一条表示边缘列表的拟合曲线.边缘连接:从无序边缘表形成有序边缘表的过程.习惯上边缘的表示采用顺时针方向序.边缘跟踪:一个用来确定轮廊的图像(指滤波后的图像)搜索过程.边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号,也可以在子像素分辨率水平上表示.边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示,但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示,因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放.边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义,或用具有方位属性的一个点定义.请注意,在实际中,边缘点和边缘段都被称为边缘.边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于:边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入,输出一个有序边缘集;边缘跟踪则是将一幅图像作为输入,输出一个有序边缘集.另外,边缘检测使用局部信息来决定边缘,而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘.1.2 边缘检测算子边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键.边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对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,因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。

经典的边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。

以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析,并对各自的性能特点做出比较和评价。

边缘检测的原理是:由于微分算子具有突出灰度变化的作用,对图像进行微分运算,在图像边缘处其灰度变化较大,故该处微分计算值教高,可将这些微分值作为相应点的边缘强度,通过阈值判别来提取边缘点,即如果微分值大于阈值,则为边缘点。

Roberts,Sobel,Prewwit是基于一阶导数的边缘检测算子,图像的边缘检测是通过2*2或者3*3模板作为核与该图像中的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘。

Laplace边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子,该算子对噪声敏感。

Laplace算子的改进方式是先对图像进行平滑处理,然后再应用二阶导数的边缘检测算子,其代表是拉普拉斯高斯(LOG)算子。

前边介绍的边缘检测算法是基于微分方法的,其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数过零点。

Canny算子是另外一类边缘检测算子,它不是通过微分算子检测边缘,而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。

1.3 边缘检测算法对于边缘的检测常常借助于空域微分算子进行,通过将其模板与图像卷积完成。

两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在灰度边缘。

灰度边缘是灰度值不连续(或突变) 的结果,这种不连续常可利用求一阶和二阶导数方便地检测到。

已有的局部技术边缘检测方法,主要有一次微分(Sobel 算子、Robert s 算子等) 、二次微分(拉普拉斯算子等)。

这些边缘检测器对边缘灰度值过渡比较尖锐且噪声较小等不太复杂的图像,大多数提取算法均可以取得较好的效果。

但对于边缘复杂、采光不均匀的图像来说,则效果不太理想。

主要表现为边缘模糊、边缘非单像素宽、弱边缘丢失和整体边缘的不连续等方面。

用算子检测图像边缘的方法是用小区域模板对图像进行处理,即采用卷积核作为掩模模板在图像中依次移动,完成图像中每个像素点同模板的卷积运算,最终输出的边缘幅度结果可以检测出图像的边缘。

卷积运算是一种邻域运算。

图像处理认为:某一点像素的结果不但和本像素灰度有关,而且和其邻域点值有关。

运用模板在图像上依此对每一个像素进行卷积, 即模板上每一个点的值与其在图像上当前位置对应的像素点值相乘后再相加,得出的值就是该点处理后的新值。

边缘检测算法有如下四个步骤:滤波:边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但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。

需要指出,大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失,因此,增强边缘和降低噪声之间需要折衷。

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(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。

边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。

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,所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。

最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。

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、经典边缘检测算子的理论分析和比较2.1 Roberts 算子Roberts 算子是一种斜向偏差分的梯度计算方法, 梯度的大小代表边缘的强度, 梯度的方向与边缘走向垂直。

该算子定位精度高, 但容易丢失部分边缘。

因为没进行平滑处理, 不具有抑制噪声的能力。

用该算子处理边缘陡峭度高且噪声小的图像效果较佳。

Roberts 交叉算子为梯度幅值计算提供了一种简单的近似方法: ]1,[],1[]1,1[],[],[+-++++-=j i f j i f j i f j i f j i G (1.1)用卷积模板,上式变成:y x G G j i G +=],[ (1.2)其中x G 和y G 由下面的模板计算:G x =-1001G y =-0110(1.3) 同前面的22⨯梯度算子一样,差分值将在内插点[/,/]i j ++1212处计算.Roberts 算子是该点连续梯度的近似值,而不是所预期的点[,]i j 处的近似值。

2.2 Sobel 算子、Prewitt 算子Sobel 算子和P rew it t 算子都是一阶的微分算子,都是先对图像进行平滑处理, 虽然两者都是加权平均滤波, 但是前者邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的, 距离不同的像素具有不同的权值, 对算子结果产生的影响也不同。

这两种算子对噪声都有一定的抑制作用, 但不能完全排除检测结果中出现虚假边缘的情况。

这两者对灰度渐变低噪声的图像有较好的检测效果, 但是对于混合多复杂噪声的图像处理效果就不理想了。

正如前面所讲,采用33⨯邻域可以避免在像素之间内插点上计算梯度.考虑一下上图中所示的点[,]i j 周围点的排列。

Sobel 算子也是一种梯度幅值,M s s x y=+22 (1.4) 其中的偏导数用下式计算:)()()()(456210670432a ca a a ca a s a ca a a ca a s y x ++-++=++-++= (1.5)其中常数2=c和其他的梯度算子一样,s x 和s y 可用卷积模板来实现: 图1.1请注意这一算子把重点放在接近于模板中心的像素点。

Sobel 算子是边缘检测器中最常用的算子之一。

图1.2图1.2 用于说明Sobel 算子和Prewitt 算子的邻域像素点标记Prewitt 算子与Sobel 算子的方程完全一样,只是常量c=1。

所以101101101---=x s 111000111---=y s .6) 请注意,与Sobel 算子不同,这一算子没有把重点放在接近模板中心的像素点。

2.3拉普拉斯算子平滑过的阶跃边缘二阶导数是一个在边缘点处过零的函数。

拉普拉斯算子是二阶导数的二维等效式。

函数),(y x f 的拉普拉斯算子公式为∇=+22222f f x f y ∂∂∂∂ (1.7) 使用差分方程对x 和y 方向上的二阶偏导数近似如下:],[])1,[2]2,[(],[]1,[]),[]1,[(22j i f j i f j i f xj i f x j i f xj i f j i f x G x f x ++-+=-+=-+==∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂ (1.8)这一近似式是以点]1,[+j i 为中心的。

用1-j 替换j ,得到=22xf ∂∂]1,[]),[2]1,[(-+-+j i f j i f j i f (1.9) 它是以点[,]i j 为中心的二阶偏导数的理想近似式,类似地,=22yf ∂∂],1[]),[2],1[(j i f j i f j i f -+-+ (1.10) 把这两个式子合并为一个算子,就成为下面能用来近似拉普拉斯算子的模板:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-≈∇010******* (1.11)当拉普拉斯算子输出出现过零点时就表明有边缘存在,其中忽略无意义的过零点(均匀零区)。

原则上,过零点的位置精度可以通过线性内插方法精确到子像素分辨率,不过由于噪声,结果可能不会很精确。

2.4 LoG 算法正如上面所提到的,利用图像强度二阶导数的零交叉点来求边缘点的算法对噪声十分敏感,所以,希望在边缘增强前滤除噪声。

为此,Marr 和Hildreth[146]将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起,形成LoG (Laplacian of Gaussian, LoG )算法,也称之为拉普拉斯高斯算法。

LoG 边缘检测器的基本特征是:1. 平滑滤波器是高斯滤波器;2. 增强步骤采用二阶导数(二维拉普拉斯函数);3. 边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的较大峰值;4. 使用线性内插方法在子像素分辨率水平上估计边缘的位置。

LoG 算子的输出h x y (,)是通过卷积运算得到的:h x y g x y f x y (,)[(,)(,)]=∇*2 (1.12) 根据卷积求导法有h x y g x y f x y (,)[(,)](,)=∇*2 (1.13) 其中:∇=+-⎛⎝ ⎫⎭⎪-+2222422222g x y x y e x y (,)σσσ (1.14)称之为墨西哥草帽算子.2.5 Canny 边缘检测器检测阶跃边缘的基本思想是在图像中找出具有局部最大梯度幅值的像素点。

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