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图像边缘检测的开题报告
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数字图像边缘检测方法的若干改进与应用的研究.pdf
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文档介绍：学科门类:出单位代码:幽●密分类号:竖:盟级:??硕士学位论文数字图像边缘检测方法的若干改进与应用研究作者姓名:王捷学位级别:硕士学科专业:机械设计及理论研究方向:数字图像处理指导教师:莫灿林教授浙江理工大学机械与自动控制学院年月日:.?,,浙江理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明:我恪守学术道德,崇尚严谨学风。所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写,我对所写的内容负责,并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:‘互孑霪二日期:加。口年舌月,多画浙江理工大学学位论文版权使用授权书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,允许论文被查阅或借阅。本人授权浙江理工大学可以将本学位论文的全部或部分内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。保密口,.本学位论文属于在??年解密后使用本版权书。不保密椤/学位论文作者签名:多疲日期:加哞‘月浙江理工大学硕士毕业论文目录目录一摘要一Ⅳ第一章绪论.引言?...数字图像处理概述?。..数字图像处理的相关概念?一..数字图像处理的发展与应用...边缘检测概述...边缘检测的相关概念?..边缘检测的发展历程与趋势一..现有的主要边缘检测方法回顾??....理想边缘检测结果的要求?..边缘检测存在的若干难点问题..除噪与定位间的矛盾问题?...?...?。。边缘定位的精确性问题?:?..边缘形态的连续性等问题一:...二值化阈值的合理性问题?.本文研究的主要问题与内容安排?..研究的主要问题??...研究内容的安排??...本章小结第二章边缘检测的基本实现方法分析.引言?.>> 图象处理程序，提供了图象直方图均衡，robert,sobel,prewitt,kirsch,gauss等方法的边缘检测运算，中值滤波，二维FFT变换和DCT变换...
图象处理程序，提供了图象直方图均衡，robert,sobel,prewitt,kirsch,gauss等方法的边缘检测运算，中值滤波，二维FFT变换和DCT变换...
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图象处理程序，提供了图象直方图均衡，robert,sobel,prewitt,kirsch,gauss等方法的边缘检测运算，中值滤波，二维FFT变换和DCT变换，图象的反转，旋转等一些基本的图象模板变换和点变换的功能。目前只处理256*256的图象-Image processing procedures, provided the image histogram equalization, robert, sobel, prewitt, kirsch, gauss edge detection methods such as computing, median filter, two-dimensional FFT transform and DCT transform, image reversal, rotation and other basic template images transform and transform the functions of points. At present, only deals with 256* 256 image
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mili8552我想知道二维FFT逆变换要怎么改。。
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^_^"呃 ...
Sorry!这位大神很神秘，未开通博客呢，请浏览一下其他的吧2.1.2 图像中值滤波
为了抑制噪声，通常我们会采用低通滤波，但由于边缘轮廓也包含有大量的高频信息，所以低通滤波在过滤噪声的同时，也使得边界变模糊，为了在过滤噪声的同时，还能很好的保护边缘轮廓信息，因此本文用了中值滤波方法。它是一种非线性滤波器，取灰度值居中的像素值为窗口中心像素的灰度值。
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声干扰的非线性信号处理技术[12]。中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。
此种方法是通过去掉某种结构的二维滑动模板，将模板内的像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的二维数据序列。二维中值滤波输出可以用式子表示为g(x,y)=med{f(x-k,y-1,(k∈W))}，其中f(x,y),g(x,y)分别为原始图像和经滤波处理后的图像。W为二维模板，通常为2×2，3×3区域，也可以是不同形状，比如线状，圆形，十字形，圆环形等。
这种方法主要起到保留图像中的低频成分，减少高频成分的作用。对图像进行傅立叶变换后，图像中尖锐的灰度跃变就反映在傅立叶频域的中高频分量上，因而用低通空间滤波的方法就正好可以用来去掉图像中的峰状噪声，可以弱化中高频分量。我们一般通常使用的低通3×3空间滤波模板如下： ?111??1
H1= 111?9 ??111??111??1 H2= 121?10 ??111??121??1 H3= 242?
式（2. 4）16 ??121?
其效果图如下：
图2-3 原图
图2-4 中值滤波处理效果图
另外，这些模板前面的加权系数用来保证在图像处理前后，图像的亮度不会出现偏差。而对图像中没有高频成份的区域来说，这个区域中的像素值应该保持不变或者变化缓慢。当用一个低通滤波函数对这个区域进行卷积时，加权系数与邻域像素分别相乘并求和，即可得到邻域中心像素的新值。如果邻域中所有像素的值都相同，则中心像素的新值与原值相同。这就是所有的低通滤波卷积核与其卷积系数之积均为l的原因，经过这样的卷积处理后就保留了图像的低频部分。而当卷积核移动到图像的高频区域时，像素值之间的任何快速变化经过卷积计算，必须与邻域中其它像素取平均，这样就降低了高频成份[13]。
反映在视觉效果上，图像经过低通滤波处理后，会显得有些模糊。这是由于削弱了图像的高频成份，图像中像素值的突变被平均值所代替。但是由于低通滤波中大量采用浮点数进行卷积计算，因此如果用软件来实现，运算时间会很长。
低通滤波也可以用来锐化图像，如果我们从原图像中减去经过低通滤波卷积处理过的图像，也就是说若从原图像中减去该图像的低频成分，则所得图像的高频成份就将相对增强，并且没有增加新的噪声。经过这样处理的图像看上去比原图像的边缘特征会显得更突出一些，我们可以利用这个方法来锐化那些由于雾或遮盖而变得很不清晰的图像。
2.2 图像增强
图像的边缘增强采用的是去卷积的处理方法。为了更好地识别图像中的某些特征，需要加强这些特征的轮廓，也就是边缘增强操作，然后对增强后的图像进行二值化处理以提取图像特征。边缘增强算法处理的目的是要突出图像的边缘，除边缘以外图像中的其它内容经过这一处理后通常都被削弱甚至被完全去掉。因此，处理后的图像往往就不像原图了，而且增强后边界的亮度与原图中边缘周围的亮度变化率成正比。
下面简要说明以下三种不同的边缘增强方法。这些方法都是以待处理像素为中心的领域作灰度分析为基础的，并且正是利用像素邻域中灰度变化信息来判别与突出边缘的。还应该注意这里所有采用卷积的边缘增强算法都是线性的，这些算法都是一次乘积的和。
2.2.1 拉普拉斯锐化
有时为突出图像轮廓，使图像轮廓变得更清晰一些，需要对图像进行锐化（增强）处理，对图像实行微分运算可实现锐化的目的[14]。拉普拉斯算法就是一种常用的锐化模型，其具体描述如下所示： ?2f?2f
式（2. 5）
上述算法是用来针对连续函数的，它还有一个对应的离散形式的公式可以适用于离散数字图像，在这个公式中用差分运算代替了微分运算：
P(i,j)=P(i,j)-?2P(i,j)
式（2. 6）
=P(i,j)-[P(i+1,j)+P(i-1,j)+P(i,j-1)+P(i,j+1)]
其相应的加权矩阵为：
?0-10? ?W= -15-1?式（2. 7）
这是一种高通滤波方法，可增强图像的高频成份。虽然高通空间滤波可增强图像的高频成份而不改变图像的低频成份，但是相对于图像中的高频成份来说，图像的低频成份还是被削弱了。由于图像的边缘和细节主要反映在图像频谱的高频分量，因而对图像进行高通滤波就相应的对图像作了边缘增强。在采用高通滤波的方
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