篇一：数字图像边缘检测算法研究实现(毕业论文)
摘 要
边缘是图像最基本的特征之一，故图像的边缘检测是图像处理的主要内容之一，也一直是图像测量技术研究中的热点和焦点。本文从边缘检测的“两难”问题出发，对实际图像中可能出现的边缘类型进行了数学模型描述，并研究分析了传统边缘检测算法的特点。介绍了各种算子边缘检测的基本原理，在此基础上，采用传统算法对加入高斯白噪声以后的图像进行了边缘检测分析。最后针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷，给出一种基于自适应平滑滤波的改进Canny边缘检测算子。通过对实验图像的分析表明，改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度和准确性，抗噪性能良好。
关键词：图像处理，边缘检测，Canny算子，检测性能
ABSTRACT
Edge is the most basic feature of image, therefore, the image edge detection is one of the main content for image processing, it also has been the hot issues of image measurement technology. In this paper, the "dilemma" problem of edge detection is introuduced, and the possible mathematical models of actual image edges are described, and the traditional characteristics of the edge detection algorithm are analyzed. A variety of the basic principles of edge detection operators are introduced. On this basic, using the traditional method to detect the edge of the image which is added Gaussian white noise. Finally, an adaptive filter based Canny edge detector is given in order to eliminate the defects of the traditional Canny operator. Though the analysis of experimental images, improved detection of image edge detection algorithm has good precision and accuracy of detection, anti-noise performance.
Key words: Image Processing,Edge Detection, Canny Operator, Detection
Performance
目 录
第一章 绪论 .................................................................................................................. 1
1.1图像边缘检测方法的研究现状 ....................................................................... 1
1.2图像边缘检测方法 ........................................................................................... 2
1.3本文研究的主要内容及安排 ........................................................................... 3
第二章 边缘模型分类及性能分析 .............................................................................. 5
2.1引言 ................................................................................................................... 5
2.2 “边缘点”定义 ................................................................................................... 5
2.3 边缘检测“两难”问题 ...................................................................................... 6
2.4边缘分类及性能分析 ....................................................................................... 7
第三章 图像的边缘检测方法 .................................................................................... 10
3.1边缘与边缘检测方法 ..................................................................................... 10
3.1.l边缘概述 ............................................................................................... 10
3.1.2边缘检测方法 ....................................................................................... 10
3.2经典的边缘检测算子 ..................................................................................... 12
3.2.1差分边缘检测算子 ............................................................................... 12
3.2.2 Roberts边缘检测方法 ......................................................................... 13
3.2.3 Sobel算子 ............................................................................................ 14
3.2.4 Prewitt算子 .......................................................................................... 15
3.3线性滤波边缘检测方法 ................................................................................. 17
3.3.1 LOG边缘检测方法 ............................................................................. 17
3.3.2 Canny边缘检测方法 ........................................................................... 19
3.4一种改进的canny算子 ................................................................................. 21
3.4.1改进的自适应平滑滤波 ....................................................................... 21
3.4.2 3×3领域的梯度幅值计算方法 ........................................................... 24
第四章 实验结果及分析 ............................................................................................ 26
4.1 Matlab概述 .................................................................................................... 26
4.2本文各边缘检测算法仿真结果 ..................................................................... 27
4.2.1在无噪声情况下 ................................................................................... 27
4.2.2在加噪的情况下 ................................................................................... 30
4.2.3仿真结果的比较和分析 ....................................................................... 33
4.4含噪图像滤波后边缘检测 ............................................................................. 34
4.5改进的Canny算子实验结果与分析 ............................................................ 38
第五章 总结和展望 .................................................................................................... 40
致 谢 ............................................................................................................................ 42
参考文献 ...................................................................................................................... 43
附录 .............................................................................................................................. 45
第一章 绪论
图像是人类获取和交换信息的主要来源。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。近几年来，图像处理和识别技术得到了迅速的发一展。现在人们已充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。随着科学技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域也随之不断扩大。目前它己经成为21世纪信息时代的一门重要的高新科学技术。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它被广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。
1.1图像边缘检测方法的研究现状
根据使用的知识与层次，可以将图像分割分为数据驱动与模型驱动两大类。其中数据驱动分割直接对当前图像数据进行操作，虽然也可使用有关先验知识，但不依赖于知识;模型驱动分割则直接建立在先验知识的基础上。这样分类更符合当前图像分割的技术要点。
常见的数据驱动分割包括基于边缘检测的分割、基于区域的分割、边缘与区域相结合的分割等。
基于边缘检测的分割的基本思想是先检测图像中的边缘点，再按一定策略连接成分割区域。其难点在于边缘检测的抗噪性和检测精度的矛盾，若提高检测精度，则噪声产生的伪边缘会导致不合理的轮廓；若提高抗噪性，则会产生轮廓漏检和位置偏差。边缘检测和分割是图像分析的经典难题，经典的物体边缘检测方法是边缘检测局部算子法，最基本的一类边缘检测算子是微分算子。除了LOG算子和Canny算子外，其它的算子利用了一阶方向导数在边缘处取最大值这一规律。而LOG算子和Canny算子基于的是二阶导数的零交叉技术。这一类算子类似于高通滤波，有增加高频分量的作用，但对噪声是敏感的。另一类边缘检测方法是基于边缘拟合的检测方法，能够部分克服噪声影响，如Huckel算法，Haralick斜面模型，标记松弛法。
篇二：图像边缘检测算法研究
图像边缘检测算法研究
作者：陆兴娟 吴震宇
来源：《现代电子技术》2010年第06期
摘 要:边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果直接影响到后面的图像分析。在此介绍Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子等经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行分析。运用Matlab进行算法的仿真,并对其检测结果进行分析和比较,得出Canny算子的边缘连接程度最佳,景物的细节表现得最明晰,轮廓边缘提取得很完备。 关键词:图像处理;边缘检测;微分算子;Matlab仿真
中图分类号:TN911.41;TP391文献标识码:A
文章编号:1004-373X(2010)06-128-03
Research on Technique of Image Edge Detection
LU Xingjuan1,WU Zhenyu2
(1.Suzhou College of Information Technology,Wujiang,215200,China;
2.Information Engineering College,Yangzhou University,Yangzhou,225009,China)
Abstract:Edge detection is a very important part in image processing,which impacts on image analysis to the back.The Roberts operator,Prewitt operator,Sobel operator,LOG operator and Canny operator are introduced the performance and characteristics are analysed.Using Matlab for algorithm simulation,and test results are analyzed and compared.Canny edge operator has best level of edge linking,clear details and very comprehensive outline of the edge extraction.
Keywords:image processing;edge detection;differential operator;Matlab simulation 0 引 言
边缘是图像最重要的特征之一,它是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[1],包含了用于识别图像的重要信息。两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在着边缘,边缘是灰度值不连续的结果。而边缘检测正是基于幅度不连续性进行图像分割的方法。其实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。边缘检测的图像的边缘检测技术是数字图像处理中最重要的内容之一,是图像分割[2]、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础。
1 几种经典的边缘检测算子
边缘是图像灰度变化比较剧烈的地方,边缘点处有一阶导数的峰值,同时会有二阶导数的零交点。微分算子[3]就是以此为理论基础,在空域进行卷积,然后设置门限来提取边缘点集。由于边缘、轮廓在一幅图像中常常具有任意的方向,所以需要找到一些各项同性的检测算子,它们对任意方向的边缘、轮廓都具有相同的检测能力。这些边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子等。
1.1 Robert算子
Robert算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,其模板如图1所示。
图1 Robert算子
Robert算子的定义为:
G={2+
2}1/2(1)
由于上述算法的处理工作量很大,因此在实用上常采用绝对差算法对上式化简如下: -f(i,j)+
f(i,j+1)-f(i,j)(2) -f(i,j)+
f(i,j+1)-f(i+1,j)(3)
Robert梯度以为中心,所以他度量了点处45°和135°方向(相互正交)的灰度变化。适当取门限T,做如下判断:G(x,y)>T,(x,y)为阶跃状边缘点。Robert算子对具有陡峭的低噪声图像效果较好。
1.2 Sobel算子
Sobel算子有两个卷积计算核,如图2所示。
图2 Sobel算子
图像中每点均分别用这两个算子作卷积,一个对垂直边缘影响最大,另一个对水平边缘影响最大。取两个卷积的最大值作为该点的输出值,然后再用阈值分割得边缘,运算结果是一幅边缘幅度图像。
篇三：毕业论文-图像边缘检测算法的分析实现
摘 要
边缘是图像最基本的特征，它包含了图像中的大部分信息，边缘检测技术广
泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、模式识别等图像分析和处理领域，成为图像处理与分析技术中的研究热点。到目前为止，边缘检测领域已经提出了许多边缘检测算法，但是数字图像的边缘检测问题并没有得到比较完善的解决，图像在生产和传输过程中产生的噪声，使得边缘检测存在伪边缘、漏检边缘等问题，受拍摄环境和条件的限制，图像中总会出现一些与目标无关的干扰。如何提高边缘检测算法的准确性和信噪比是图像处理的经典难题，所以好的边缘检测方法一直是众多学者研究的重点，也是我们要为之努力的方向。
本文的主要内容：对数字图像处理的相关概念及其主要应用领域做了简单介
绍，对边缘检测研究的背景、意义及具体步骤进行明确的阐述，对边缘检测技术仍存在的一些问题做了分析对比。对一些经典的图像边缘检测算子如：Prewitt 边缘算子、Robert 边缘算子、Laplacian 算子、Kirsch 边缘算子以及Sobel 边缘算子等进行了理论分析，并通过仿真实验比较了他们各自的优缺点及适用性，进而完成了数字图像边缘检测算法的分析实现。
关 键 词：数字图像处理;边缘检测;算子；soble算子。
目 录
第1章 引言 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 5
第2章 数字图像边缘检测概述 ------------------------------------------------------------------------- 5
2.1数字图像的相关定义 ------------------------------------------------------------------------------ 2
------------------------------------------------------------------------------- 5
--------------------------------------------------------------------- 5
2.2 数字图像边缘检测的相关定义 ------------------------------------------------------------------- 6
2.3 数字图像边缘检测的研究内容 ----------------------------------------- 错误！未定义书签。
2.4 数字图像边缘检测的主要应用 ------------------------------------------------------------------- 8
2.5 数字图像边缘检测的发展前景 ------------------------------------------------------------------- 9
第2章 数字图像边缘检测算法 ----------------------------------------------- 错误！未定义书签。
3.1 边缘检测的基础理论 ----------------------------------------------------- 错误！未定义书签。
--------------------------------------------------------------------------------------- 9 1.2 基本步骤 --------------------------------------------------------------------------------------- 9
3.2 边缘检测算子 -------------------------------------------------------------------------------------- 12
3.2.1 Roberts算子 -------------------------------------------------------------------------------- 14
3.2.2 Sobel算子 ---------------------------------------------------------------------------------- 15
3.2.3 Prewitt算子 --------------------------------------------------------------------------------- 14
3.2.4 Laplacian算子 ----------------------------------------------------------------------------- 15
3.2.5 Log算子 ------------------------------------------------------------------------------------ 16
3.2.6 Canny算子 --------------------------------------------------------------------------------- 18
3.2.7 改进的Sobel边缘检测算子 ------------------------------------------------------------ 14
3.2.8 Sobel算子的最佳阈值选取 ------------------------------------------------------------- 15
第5章 试验结果的分析比较 ------------------------------------------------------------------ 27
第4章 边缘检测的算法的选择与实现 -------------------------------------------------------------- 22
4.1 CANNY算法 ----------------------------------------------------------------------------------------- 22
4.2 高斯—拉普拉斯（LOG）算法 ------------------------------------------ 错误！未定义书签。
4.3 改进的SOBEL边缘检测算子 ---------------------------------------------- 错误！未定义书签。
第5章 试验结果的分析比较 -------------------------------------------------------------------------- 27 结束语 --------------------------------------------------------------------------------- 错误！未定义书签。 谢 辞 --------------------------------------------------------------------------------- 错误！未定义书签。 参考文献 ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 35 附录1 --------------------------------------------------------------------------------------------------------- 36
第一章 引 言
数字图像处理应用十分广泛，边缘是图像的重要特征之一，边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域的一个重要基础。边缘检测是机器视觉系统中必不可少的重要环节，其目的是精确定位边缘, 同时较好地抑制噪声。边缘检测作为数字图像处理的一个关键环节，其研究多年来一直受到人们的高度重视，自从边缘检测的提出年到现在，在五十多年的发展中已提出了成百上千种不同类型的边缘检测算法。到目前为止，边缘检测的研究主要以两种方式为主：一、侧重于已有的传统的边缘检测技术的使用，以及完善。二、由于传统的方法难以满足某些需要以及在随着科学的进步，电脑的飞速发展的前提下不断创新，发明新更高效快速的检测算法。在这发展过程中，人们提出了许多新的边缘检测方法。这些新的方法大致可以分为两大类：一类是结合特定理论工具的检测技术方法。如基于数学形态学的检测技术、借助统计学方法的检测技术、利用神经网络的检测技术、利用模糊理论的检测技术、基于小波分析和变换的检测技术、利用信息论的检测技术、利用遗传算法的检测技术等。另一类是针对特殊的图像而提出的边缘检测方法。如将二维的空域算子扩展为三维算子可以对三维图像进行边缘检测、对彩色图像的边缘检测、合成孔径雷达图像的边缘检测、对运动图像进行边缘检测来实现对运动图像的分割等。将现有的算法应用于工程实际中。如车牌识别、虹膜识别、人脸检测、医学或商标图像检索等。
尽管人们很早就提出了边缘检测的概念，多年来研究除了很多成果，但由于边缘本身检测本身所具有的难度，使得研究没有多大的突破性的进展。仍然存在两个问题:一、是没有一种普遍使用的检测算法；二、没有一个好的通用的检测评价标准。
现有的主要的边缘检测算法包括基于一阶导数的边缘检测算子robert 算子、sobel 算子、prewitt 算子、log算子 、和canny算子等。和基于二阶导数的边缘检测算子：拉普拉斯算子、拉普拉斯-高斯边缘检测算子（LOG算子）等。
由于实际图像中的边缘是多种边缘类型的组合，加上有外界环境噪声的干扰, 造成了边缘检测成为数字图像处理中的一个重要难题。边缘存在于图像的不平稳
现象和不规则结构中，即存在于信号的突变点处，这些突变点的结合组成了图像轮廓的位置，这些轮廓又是图像边缘检测时所需要的极其重要的特征条件，这也就是需要对一幅图像检测并提取出它的边缘意义所在。边缘检测算法是图像边缘检测问题中技术难题之一，边缘检测算法对进行图片高层次的特征描述、识别等有很大的意义。至今许多学者仍在致力于研究和解决如何构造出具有良好的性质，较高的检测效率的边缘检测算子的问题。
本文的主要内容：对数字图像处理的相关概念及其主要应用领域做了简单介绍，对边缘检测研究的背景、意义及具体步骤进行明确的阐述，对边缘检测技术仍存在的一些问题做了分析对比。对一些经典的图像边缘检测算子如：Prewitt 边缘算子、Robert 边缘算子、Laplacian 算子、Kirsch 边缘算子以及Sobel 边缘算子等进行了理论分析，并通过仿真实验比较了他们各自的优缺点及适用性，在此基础上对***进行了改进，综合***算法，实现了对***图像的边缘检测，效果优于*****。
第2章 数字图像边缘检测概述
数字图像边缘检测技术起源于20世纪20年代，由于当时受条件的限制，一直没有取得较大进展，直到20世纪60年代后期随着电子技术、计算机技术取得了相当的发展后，数字图像边缘检测处理技术才得以进入了高速发展时期。在经过几十年的发展后，数字图像边缘检测处理技术目前己广泛应用于微生物领域、工业、航空航天、医学以及国防等许多重要领域，多年来一直得到各国科学界的广泛关注。
近10年来数字图像边缘检测处理技术发展非常迅速，新算法以年均数百计的速度诞生，其中包括小波变换、canny算法等多种有相当影响的算法，这些算法在设计时大量运用数学、信息论、数字信号处理以及色度学的有关知识，而且多数新算法还充分吸取了遗传算法、神经网络、人工智能以及模糊逻辑等相关理论的思想，极大的拓宽了数字图像边缘检测处理的设计范围，使其应用也更加的广泛。
何为数字图像边缘检测处理，即用计算机对图像的边缘进行处理。数字图像边缘检测技术是伴随着计算机技术发展而开拓出来的一个新的应用领域，汇聚了电子学、光学、摄影技术、数学、计算机技术等学科的众多方面。在美国，图像边缘检测处理已经被数学学会列为应用数学的一个研究分支。至今为止，数字图像边缘检测技术已成功应用于几乎所有与成像有关的领域。
现代数字图像边缘检测处理的目标有三：可视化、自动化、定量化。(1)可视化:当图像被采集并显示时，通常需要改善这些图像以便观察者更容易解释它们。需要检测应用的目标必须突出或者要对图像各部位之间的对比度进行增强处理。自从像CT和MRI等三维成像手段问世以来，人们对可视化，尤其是三维结构的可视化的关注越来越大。(2)自动化:其目的在于使日常的一些繁琐的工作自动化，从而获利。例如，在白细胞分类计数应用上就可以根据一个染色体分布的显微图像自动确定染色体核型的系统，从一个血液涂片自动生成白细胞分类计数报告的系统，进而达到目的。这些应用的特征是要求最小的人工干预，全自动完成分析工作。早在1970年就开发了白细胞分类计数应用市售系统，但在今天
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