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文檔簡介
1、圖像是我們認(rèn)識(shí)世界的主要途徑之一,而圖像邊緣是圖像的不變特征之一,并且保留了圖像的主要信息。圖像邊緣存在于信號(hào)的突變點(diǎn)處,而圖像邊緣檢測技術(shù)可以看成是從圖像中剔除一些不相關(guān)信息,通過對(duì)邊緣點(diǎn)進(jìn)行分析來了解整幅圖像的主要信息,因此,圖像邊緣檢測技術(shù)可以大大減少數(shù)據(jù)處理時(shí)的運(yùn)算量,并且為后續(xù)圖像處理奠定了一定基礎(chǔ)。到目前為止,已經(jīng)有很多相關(guān)邊緣檢測算子被提出,一開始這種檢測算子是基于灰度圖像提出來的,并且這種研究還在繼續(xù)。然而我們現(xiàn)實(shí)中更多
2、遇到的是彩色圖像,所以對(duì)彩色圖像的研究更具有實(shí)際意義。
Canny算子對(duì)灰度圖像邊緣檢測有很好效果,本文試圖將這種算子應(yīng)用于彩色圖像,并且采用連通分量的相關(guān)指標(biāo)對(duì)改進(jìn)算子進(jìn)行評(píng)價(jià),主要內(nèi)容如下:
1、分別對(duì)灰度圖像邊緣以及彩色圖像邊緣特征進(jìn)行了分析研究,介紹了灰度圖像邊緣檢測方法以及彩色圖像邊緣檢測方法,并在此基礎(chǔ)上,通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比與理論分析,驗(yàn)證了算子的優(yōu)點(diǎn)和不足。
2、對(duì)Canny準(zhǔn)則以及Ca
3、nny算子進(jìn)行詳細(xì)分析,并通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)Canny算子檢測到的邊緣定位準(zhǔn)確,并且邊緣相對(duì)比較細(xì),但是依舊存在噪聲影響以及人為設(shè)定閾值,自動(dòng)化程度低等問題。
3、針對(duì)Canny算子的不足,本文采用多尺度高斯濾波方法平滑圖像,選擇在彩色空間中計(jì)算梯度,并利用彩色圖像梯度直方圖的特征計(jì)算雙閾值,通過進(jìn)行雙閾值檢測、邊緣鏈接、以及細(xì)化邊緣,最終實(shí)現(xiàn)邊緣提取,最后通過連通成分個(gè)數(shù)對(duì)算子進(jìn)行了評(píng)價(jià)。通過實(shí)驗(yàn)表明,本文改進(jìn)的方法不僅能
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