圖像邊緣檢測技術(shù)及其應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用范圍越來越廣,滲透到社會的各個領(lǐng)域。圖像的邊緣特征是圖像的重要特征。圖像邊緣檢測技術(shù)是數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識別的基礎(chǔ)。數(shù)字圖像邊緣檢測技術(shù)廣泛應(yīng)用于圖像分割、運(yùn)動檢測、目標(biāo)跟蹤、人臉識別等領(lǐng)域。因此圖像邊緣檢測技術(shù)是圖像處理技術(shù)的研究熱點(diǎn)之一,提高邊緣檢測精度和探索邊緣檢測技術(shù)在實(shí)際工程中的應(yīng)用是邊緣檢測技術(shù)的重要研究內(nèi)容。本論文的研究工作是結(jié)合項(xiàng)目“多譜圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究”、“貨車故障動態(tài)圖像檢測系統(tǒng)中故

2、障自動檢測”和“基于雙目立體視覺的動作捕捉系統(tǒng)”,對數(shù)字圖像邊緣檢測技術(shù)的基礎(chǔ)理論展開了研究,并將數(shù)字圖像邊緣檢測技術(shù)應(yīng)用于上述項(xiàng)目中。本論文的主要研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:
  首先,本論文對國內(nèi)外關(guān)于數(shù)字圖像邊緣檢測技術(shù)的研究成果和現(xiàn)狀進(jìn)行了系統(tǒng)總結(jié),闡述了經(jīng)典的灰度圖像邊緣檢測方法和彩色圖像邊緣檢測方法。介紹了圖像邊緣檢測技術(shù)在圖像處理、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用,展望了數(shù)字圖像邊緣檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢。
  其次

3、,詳細(xì)介紹了經(jīng)典的灰度圖像Canny邊緣檢測方法,分析了此方法存在的缺陷,提出了一種基于直方圖凹度分析的灰度Canny邊緣檢測方法。改進(jìn)的Canny邊緣檢測方法在高斯濾波之前用開關(guān)型中值濾波器濾除脈沖噪聲,利用直方圖凹度分析來自動選取雙閾值。改進(jìn)的方法能有效地濾除圖像中的脈沖噪聲,自動地選取雙閾值。
  為了將灰度圖像SUSAN邊緣檢測算子擴(kuò)展到了彩色圖像。我們提出了用于彩色圖像邊緣檢測的SUSAN邊緣檢測方法。首先將待檢測的彩色

4、圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到CIELAB空間,然后利用利用色差來計(jì)算核值相似區(qū)域的大小,最后通過閾值化來提取彩色圖像的邊緣。與傳統(tǒng)的邊緣檢測方法相比,改進(jìn)的新方法能有效地檢測出彩色圖像的邊緣。檢測出的彩色圖像邊緣比較符合人眼視覺特性。
  此外,本論文回顧了偏微分理論及其在彩色圖像濾波中的應(yīng)用,提出了一種基于快速向量全變分和Sobel色差算子的Canny彩色圖像邊緣檢測方法。改進(jìn)的彩色圖像邊緣檢測方法利用快速向量全變分方法濾除噪聲,同時(shí)

5、能保留圖像邊緣細(xì)節(jié)信息,然后利用色差Sobel算子計(jì)算彩色圖像的色差和方向,用于非極大值抑制,最后通過雙閾值的方法來提取彩色圖像的邊緣,這種方法能有效地檢測出圖像的邊緣。針對彩色圖像中的脈沖噪聲,設(shè)計(jì)了一種基于CIELAB空間抗脈沖噪聲的彩色Canny邊緣檢測算子。
  最后,介紹了貨運(yùn)列車故障動態(tài)圖像檢測系統(tǒng)的組成及工作原理,并對貨運(yùn)列車故障動態(tài)圖像檢測系統(tǒng)中的常見故障,給出了具體的分類和分析。本文將圖像邊緣檢測技術(shù)用于列車故障

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