数字图像处理边缘检测算法

边缘检测 论文 毕业设计

第2期(总第153期)

2009年4月机械工程与自动化

MECHANICAL　ENGINEERING　&　AUTOMATIONNo12

Apr1

文章编号:167226413(2009)0220043202

熊秋菊,(山东理工大学机械工程学院,255049摘要:种常用的经典边缘检测算子进行了理论分析,并通过VC++;通过对检测结果进行比较分析,得出,。关键词:算子P3911:A

0　引言

图像的边缘是图像的重要特征之一,数字图像的

边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,其目的是精确定位边缘,同时较好地抑制噪声,因此边缘检测是机器视觉系统中必不可少的重要环节。然而,由于实际图像中的边缘是多种边缘类型的组合,再加上外界环境噪声的干扰,边缘检测又是数字图像处理中的一个难题。1　经典边缘检测算子的理论分析和比较

所谓边缘是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合,两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘。图像的边缘是图像的基本特征。边缘可以分为两种:一种被称为阶跃性边缘,它两边像素的灰度值有着显著的差别;另一种称为屋顶状边缘。

边缘检测算子是利用图像边缘的突变性质来检测边缘的。它主要分为

科技研究

江苏科技大学

硕士学位论文

基于数字图像处理的火焰检测算法研究

姓名：徐之

申请学位级别：硕士

专业：计算机应用技术

指导教师：韩斌

20080318

科技研究

基于数字图像处理的火焰检测算法研究

大摘要

随着社会经济的发展和科学技术的进步，特别是城市人口的急剧增加和城

市化进程的飞速发展，高层建筑和大空间场所越来越多，火灾的防范和发现变得越来越紧迫。传统型火灾探测技术在大空间、大面积、环境比较恶劣和室外坏境等场所不能很好发挥现有火灾探测设备的作用。在这一情况下，基于数字图像处理技术的火灾报警技术作为目前一种新型有效的早期火灾探测技术，必将受到人们的关注，也必将具有广阔的应用前景和使用价值。

本文在分析火灾火焰图像特征的基础上，设计并实现基于红外图像的火焰

检测算法。算法主要采用统计背景模型的减背景法来分割疑似火焰目标，采用离散余弦来描述疑似火焰目标高度的变化，采用分散度、尖角数目以及火焰高度变化来表征火焰目标，采用火警概率模型来判别火焰目标。

本文的主要内容如下：

1、介绍了传统型火灾探测技术的不足和基于数字图像处理的火灾探测技术

的研究背景和意义、国内外研究动态、研究遇到的问题以及发展趋势。

2、简单介绍了数字图像处理技术的预处理算法，分割算法的技术、评价和

发展和当

不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素。正是因为这些原因，基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题，目前研究者正在试图在边缘提取中加入高层的语义信息。

在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数，虽然，原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶的导数操作中就会出现对噪声的敏感现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。二阶导数还可以说明灰度突变的类型。在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。不过，利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工

数字图像处理技术课程设计

图像边缘检测

编程实现灰度图像的几种常用的边缘检测算法，包括：梯度边缘检测算法、Roberts边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、拉普拉斯边缘检测算法、canny边缘检测算法、Prewitt边缘检测算法和Krisch边缘检测算法。

代码：

头文件：

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ bmpFile.h

#ifndef BMP_FILE_H #define BMP_FILE_H

BYTE *Read8BitBmpFile2Img(const char *filename,int *width,int *height); bool Write8BitImg2BmpFile(BYTE *pImg,int width,int height,const char *filename); BYTE *Read24BitBmpFile2Img(const char *filename,int *width,int *height);

bool Write24BitImg2BmpFile(BYTE *pImg,int

外文资料译文

外文资料译文

数字图像处理与边缘检测

1.数字图像处理

数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域：其一是为了便于人们分析而对图像信息进行改进：其二是为使机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。

一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y)，这里x和y是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当x,y和幅值f为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像，值得提及的是数字图像是由有限的元素组成的，每一个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或像素。像素是广泛用于表示数字图像元素的词汇。

视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着最重要的角色。然而，人类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆盖几乎全部电磁波谱，从伽马射线到无线电波。它们可以对非人类习惯的那些图像源进行加工，这些图像源包括超声波、电子显微镜及计算机产生的图像。因此，数字图像处理涉及各种各样的应用领域。

图像处理涉及的范畴或其他相关领域（例如，图像分析和计算机视觉）的界定在初创人之间并没有一致的看法。有时用处理的输入和输出内容都是图像这一特

本科生毕业论文,内容完善,仅供参考,请勿抄袭!否则后果自负!!

目录

第1章 引言 ................................................................................................................. 1

第2章 图像边缘及边缘检测 ..................................................................................... 2

2.1 边缘的定义及类型 ...................................................................................................... 2

2.2 图像的边缘检测 ........................................................................................................... 2

第3章 几种经典边缘检测算子的理论分析 ...............

本科毕业设计(论文)

检测算法研究

学 院：信息工程学院 专 业：自动化 学 号： 学生姓名： 指导教师：

二○一 年 五月 二十三日

题 目：基于matlab的图像边缘

2013届毕业设计（论文）

基于matlab的图像边缘检测算法研究

摘要

图像的边缘检测技术是数字图像处理技术的基础研究内容，是物体识别的重要基础。现有边缘检测技术在抑制噪声方面有一定的局限性，在阈值参数选取方面自适应能力很差，有待进一步改进和提高。

本论文首先介绍了图像边缘检测这个课题的意义和背景；作为理论基础，在第二章简单的介绍了传统的图像边缘检测算法，如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、LOG算子，回顾了经典的边缘检测算法，为后面介绍Canny算法作为铺垫。在第三章，结合Canny算法的基本原理、算法的三个标准、算法的思路及检测步骤提出了对Canny算子中的图像滤波平滑处理及取阈值的算法进行改进的方法，并进行了实验检验。

基于传统Canny算法中采用高斯滤波器对图像滤波平滑处理的效果有待改进，本论文引用了自适应中值滤波器，在使用Canny算法之前，对图像进行滤波，通过图3.4的结果显示，检测效果明显改善；

数字图像处

数字图像算法整理

1. 图像锐化

2. H=imread('C:\Users\home\Pictures\zhengqiji.jpg'); 3. H=rgb2gray(H); 4. [M,N]=size(H);

5. G2=H;B2=H;g=0;K=A;gmax=0;

6. --------------------用索贝尔算子对图像锐化------------------------- 7. for i=2:M-1

8. for j=2:N-1

9. GX2=(H(i+1,j-1)+2*H(i+1,j)+H(i+1,j+1))-(H(i-1,j-1)+2*H(i-1,j)+H(i-1,j+1)); 10. GY2=(H(i-1,j+1)+2*H(i,j+1)+H(i+1,j+1))-(H(i-1,j-1)+2*H(i,j-1)+H(i+1,j-1)); 11. 12. 13. 14. 15.

G2(i,j)=abs(GX2)+abs(GY2); if G2(i,j)>0 B2(i,j)=1; else B2(i,j)=0;

end

16.

数字图像处

数字图像算法整理

1. 图像锐化

2. H=imread('C:\Users\home\Pictures\zhengqiji.jpg'); 3. H=rgb2gray(H); 4. [M,N]=size(H);

5. G2=H;B2=H;g=0;K=A;gmax=0;

6. --------------------用索贝尔算子对图像锐化------------------------- 7. for i=2:M-1

8. for j=2:N-1

9. GX2=(H(i+1,j-1)+2*H(i+1,j)+H(i+1,j+1))-(H(i-1,j-1)+2*H(i-1,j)+H(i-1,j+1)); 10. GY2=(H(i-1,j+1)+2*H(i,j+1)+H(i+1,j+1))-(H(i-1,j-1)+2*H(i,j-1)+H(i+1,j-1)); 11. 12. 13. 14. 15.

G2(i,j)=abs(GX2)+abs(GY2); if G2(i,j)>0 B2(i,j)=1; else B2(i,j)=0;

end

16.

SUSAN边缘检测算法性能分析与比较

类别：电子综合 阅读：1579

1 引 言

边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现SUSAN算法只基于对周边象素的灰度比较，完全不涉及梯度的运算，因此其抗噪声能力很强，运算量也比较小。并将SUSAN算法用于多类图像的边缘检测中，实验证明该算法非常适合含噪图像的边缘检测。

2 SUSAN边缘检测简介 2．1 SUSAN特征检测原理

如图1所示，用一个圆形模板在图像上移动，若模板内象素的灰度与模板中心象素(称为：核Nucleus)灰度的差值小于一定阀值，则认为该点与核具有相同(或相近)的灰度，由满足这样条件的象素组成的区域称为USAN(Univalue Segment Assimilating Nucleus)。

当圆形模板完全处在图像或背景中时，USA