數(shù)字圖像邊緣檢測及相關(guān)閾值選取的研究.pdf

1、邊緣是數(shù)字圖像的重要特征,它刻畫了物體的幾何輪廓特征,包含識別對象的重要信息,為目標(biāo)的描述、識別以及理解提供了一個很有價值的特征參量。邊緣檢測廣泛應(yīng)用于圖像增強(qiáng)、圖像分割、特征描述、模式識別等圖像分析與處理領(lǐng)域,一直是圖像處理中研究的熱點和重點。圖像在產(chǎn)生和傳輸過程中受噪聲等因素的影響,導(dǎo)致邊緣檢測出現(xiàn)漏檢、錯檢等問題,從而,在實際檢測中,如何提高邊緣檢測算法定位的精確性和信噪比一直是邊緣檢測問題中的難點。本文的主要內(nèi)容如下:
　

2、　第一章介紹了數(shù)字圖像邊緣檢測的背景和意義,歷史和研究現(xiàn)狀,并分析了邊緣檢測技術(shù)中的難點問題。
　　第二章介紹了數(shù)字圖像邊緣檢測的基本理論,并詳細(xì)介紹了一些經(jīng)典的圖像邊緣檢測算子,如Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子以及小波邊緣檢測算子等,并指出了這些算子的優(yōu)缺點。
　　第三章基于圖像灰度值的方向?qū)?shù)強(qiáng)度和方向信息,提出了一種基于方向追蹤的邊緣檢測算法。該算法通過設(shè)計一組特殊的方向追蹤模板,然后利用圖像中已檢