基于灰色關(guān)聯(lián)度的圖像邊緣檢測(cè)的理論研究.pdf

1、圖像邊緣檢測(cè)是數(shù)字圖像處理的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，它屬于特征提取的范疇，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重要基礎(chǔ)。圖像邊緣含有一幅圖像的主要信息，在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，具有十分重要的意義，但同時(shí)圖像邊緣檢測(cè)也是數(shù)字圖像處理中的一個(gè)難題，如何獲取理想的邊緣，是邊緣檢測(cè)算法需要解決的首要問(wèn)題。
　　經(jīng)典邊緣檢測(cè)算法的原理是運(yùn)用空域微分算子通過(guò)卷積來(lái)完成的。圖像邊緣有一個(gè)重要的特性，就是灰度突變，而這些灰度突變構(gòu)成了邊緣，經(jīng)典算子正是利用導(dǎo)數(shù)算子結(jié)合灰度變化來(lái)檢測(cè)邊

2、緣，隨著技術(shù)的發(fā)展，又出現(xiàn)了一些新的理論，如基于分形幾何的邊緣檢測(cè)算法、基于小波變換和小波包的邊緣檢測(cè)算法、基于形態(tài)學(xué)的邊緣檢測(cè)算法等，但它們也都存在著各自的局限性。
　　灰色系統(tǒng)是一種信息不完全確定的模型，灰色關(guān)聯(lián)分析是用數(shù)學(xué)理論來(lái)分析灰色系統(tǒng)，它的特點(diǎn)是“少數(shù)據(jù)，貧信息”，通過(guò)已知信息作為參考，定量得到未知信息的發(fā)展趨勢(shì)。
　　本文將灰色系統(tǒng)理論和改進(jìn)的傳統(tǒng)邊緣算子，以及 MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，主要研究工作如下：

3、　?。?）針對(duì)經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子對(duì)于邊緣信息較為豐富的圖像以及弱邊緣圖像檢測(cè)效果不理想問(wèn)題，將傳統(tǒng)的Sobel算子模板由0度和90度擴(kuò)展為0度，22.5度，45度，67.5度，90度，112.5度，135度，157.5度，180度，202.5度，225度，247.5度，270度，292.5度，315度，337.5度，增加方向信息，和灰色關(guān)聯(lián)理論相結(jié)合。把擴(kuò)展后的模板作為灰色關(guān)聯(lián)分析理論中的參考數(shù)列，求出每個(gè)方向上的絕對(duì)關(guān)聯(lián)度，進(jìn)而得到最大