基于Matlab的数字图像边缘检测算法研究的设计与开发.docx
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1、专业:自动化班级:2006级4班姓名:引言1基于一阶微分的边缘检测算法1.1 Roberts 算子71.2 Prewitt 算子81.3 Kirsch 算子8102基于二阶微分的边缘检测算法1.1 Laplacian 算子101.2 LoG 算子121.3 Canny 算子143 最佳Sobel边缘检测方法183.1 Sobel图像边缘检测方法183.2 改进的Sobel边缘检测方法183.3 Sobel算子的最佳阈值选取194 基于Matlab的实验结果与分析224.1 Matlab 简介224.2 一阶微分算法的实验结果与分析254.3 二阶微分算法的实验结果与分析304.4 最佳Sobe
2、l边缘检测算法的实验结果与分析35结论40致谢42参考文献43附录源程序清单45客户反馈及时反馈就好啦就很烦了摘要在实际图像处理问题中,图像的边缘作为图像的一种基本特征,经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别,图像分割,图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用,也是它们的基础。边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一,也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征,是图像的基本特征之一,广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理中。因此,图像边缘和轮廓特征的检测与提取方法,一直是图像处理与分析技术中的研
3、究热点,新理论、新方法不断涌现。本文研究了一些边缘检测算法,包括传统的Roberts Sobel Prewitt LoG CannyKirsch等算法。经典边缘检测方法的抗噪声性能都较差,解决该问题的主要方法就是设置阈值,把得到的图像高频部分与阈值相比较以达到去噪的目的,所以阈值的选取显得尤为重要。传统方法中的阈值都是通过实验确定的,没有统一的阈值选取方法。本文利用边缘的最大后验概率估计,介绍一种新的边缘估计方法,从理论上说明了怎样选取最佳阈值。文章中关于这些方法都有较详细的介绍,以及算法的实现步骤。对算法均进行了仿真实验。论文的主要目的是进行图像边缘检测算法性能比较的研究。实验结果表明,本文
4、的算法比较可以为图像处理的后续环节提供一些有益的参考。关键词:边缘检测;图像处理;Matlab; Sobel;检测算法AbstractIn image processing, as a basic characteristic, the edge of the image, which is widely usedin the recognition, segmentation, intensification and compress of the image, is often applied tohigh-level domain.Edge detection is one of the
5、 most fundamentals in image processing and analyzing, which isstill unsolved. Imagers edges include images features such as position and outline, which belongto the fundamental features. Edge detection is widely used in image analysis and processing suchas feature description, image segmentation, im
6、age enhancement, pattern recognition and imagecompression etc, so Edge Detection and extract of outline figure are the research hotspot in thetechnology of image processing and analysis all, on which the new theory and methods are putforward constantly.Some edge detection algorithms are researched,
7、including Roberts, Sobel, Prewitt, LoG,Canny, Kirsch etc. The classic edge detection methods have some drawbacks in image denoising.The main idea of resolving this problem is to set a threshold, then compare the threshold with thehigh-frequency components of an image to remove the noise.The choice o
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