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文檔簡介
1、視覺是物體的影像刺激視網(wǎng)膜所產(chǎn)生的感覺以及在大腦皮層中所得到的直覺。機器視覺也就是給機器加上一個視覺裝置,使機器具有和人一樣的視覺功能,目的是為了提高機器的自動化和智能化程度。機器視覺需要從外界的客觀事物中提取圖像信息,對圖像進行相應(yīng)處理并加以理解,能在實際檢測、測量和控制中得到應(yīng)用。
邊緣是視覺圖像的最基本和最重要的特征之一,它包含了位置、輪廓等許多有用的信息。邊緣存在于目標與目標、目標與背景、區(qū)域與區(qū)域、基元與基元之間
2、,所以圖像的大部分信息都存在于邊緣中。邊緣檢測就是基于物體和背景間灰度或紋理特征上某種不連續(xù)性或突變性的一種檢測技術(shù),是圖像分割、模式識別、機器視覺、區(qū)域形狀提取等領(lǐng)域分析方法的基礎(chǔ),邊緣檢測算法的優(yōu)劣直接影響著輪廓提取的精度和系統(tǒng)的性能。因此,邊緣檢測是視覺圖像中比較關(guān)鍵的一部分,對圖像的定位、目標的提取等具有重要的意義。
本文主要介紹了傳統(tǒng)的邊緣檢測方法、數(shù)學形態(tài)學方法以及本文中改進的模糊形態(tài)學和基于形態(tài)學的小波分析等
3、方法。傳統(tǒng)的邊緣檢測方法各有其特點,但同時都存在著各種各樣的缺陷。在各種數(shù)學形態(tài)學邊緣檢測算法中,都存在各自的缺點和不足,改進的形態(tài)學梯度算子具有一定的抗噪聲能力,但抗噪聲能力有限。數(shù)學形態(tài)學是以集合論為基礎(chǔ)的,由于模糊形態(tài)學保留了數(shù)學形態(tài)學的一切優(yōu)點,又是建立在模糊集的基礎(chǔ)上,可以用來處理實際生活中的非線性信號,因此本文提出了一種改進的模糊形態(tài)學邊緣檢測算法。該算法具有很好的邊緣檢測效果和較強的抗噪聲魯棒性,提取的邊緣比較完整,邊緣輪
4、廓也非常清晰,沒有出現(xiàn)漏檢和偽邊緣,效果十分理想,優(yōu)于傳統(tǒng)的邊緣檢測方法。在基于形態(tài)學的小波分析方法中,由于數(shù)學形態(tài)學抗噪聲能力有限,因此本文將形態(tài)學方法和小波結(jié)合在一起用于圖像的邊緣檢測,通過小波變換將圖像進行分解和融合,從而更有效地濾除了噪聲,使圖像的某些細節(jié)特征進行加強處理。小波變換可以濾掉圖像中含有的大量噪聲,而數(shù)學形態(tài)學梯度算子可以更精確地定位圖像邊緣,可以提取出比較完整的邊緣信息。該方法具有較強的抗噪聲魯棒性,具有比較理想的
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