經(jīng)典邊緣算子的圖像邊緣檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)-軟件工程作業(yè)報(bào)告

1、20132014學(xué)年第二學(xué)期研究生課程杭州電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院《軟件工程》課程報(bào)告題目經(jīng)典邊緣算子的圖像邊緣檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)經(jīng)典邊緣算子的圖像邊緣檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)專業(yè)控制工程控制工程研究方向研究方向預(yù)測(cè)控制預(yù)測(cè)控制姓名鄒琴鄒琴學(xué)號(hào)132060153任課教師任課教師劉俊劉俊完成時(shí)間完成時(shí)間2014.6.16成績(jī)?cè)u(píng)定成績(jī)?cè)u(píng)定的邊緣檢測(cè)算子。Canny算子本質(zhì)上使用一個(gè)準(zhǔn)高斯函數(shù)做平滑運(yùn)算再求高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)獲取邊緣。除上述算子以外近年來隨著數(shù)學(xué)

2、理論和人工智能的發(fā)展又出現(xiàn)了許多新的邊緣檢測(cè)方法如基于小波變換、支持向量機(jī)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的邊緣檢測(cè)方法。圖像的邊緣對(duì)人的視覺具有重要的意義，一般而言，當(dāng)人們看一個(gè)有邊緣的物體時(shí)，首先感覺到的便是邊緣?；叶然蚪Y(jié)構(gòu)等信息的突變處稱為邊緣。邊緣是一個(gè)區(qū)域的結(jié)束，也是另一個(gè)區(qū)域的開始，利用該特征可以分割圖像。需要指出的是，檢測(cè)出的邊緣并不等同于實(shí)際目標(biāo)的真實(shí)邊緣。由于圖像數(shù)據(jù)時(shí)二維的，而實(shí)際物體是三維的，從三維到二維的投影必然

3、會(huì)造成信息的丟失，再加上成像過程中的光照不均和噪聲等因素的影響，使得有邊緣的地方不一定能被檢測(cè)出來，而檢測(cè)出的邊緣也不一定代表實(shí)際邊緣。圖像的邊緣有方向和幅度兩個(gè)屬性，沿邊緣方向像素變化平緩，垂直于邊緣方向像素變化劇烈。邊緣上的這種變化可以用微分算子檢測(cè)出來，通常用一階或兩階導(dǎo)數(shù)來檢測(cè)邊緣，如下圖所示。不同的是一階導(dǎo)數(shù)認(rèn)為最大值對(duì)應(yīng)邊緣位置，而二階導(dǎo)數(shù)則以過零點(diǎn)對(duì)應(yīng)邊緣位置。（a）圖像灰度變化（b）一階導(dǎo)數(shù)（c）二階導(dǎo)數(shù)基于一階導(dǎo)數(shù)的邊

4、緣檢測(cè)算子包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子等，在算法實(shí)現(xiàn)過程中，通過（Roberts算子）或者模板作為核22?33?與圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)做卷積和運(yùn)算，然后選取合適的閾值以提取邊緣。拉普拉斯邊緣檢測(cè)算子是基于二階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)算子，該算子對(duì)噪聲敏感。一種改進(jìn)方式是先對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，然后再應(yīng)用二階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)算子，其代表是LOG算子。前邊介紹的邊緣檢測(cè)算子法是基于微分方法的，其依據(jù)是圖像的邊緣對(duì)應(yīng)一階導(dǎo)數(shù)的極