畢業(yè)論文外文翻譯-圖像邊緣檢測(cè)

1、杭州電子科技大學(xué)信息工程學(xué)院杭州電子科技大學(xué)信息工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）外文文獻(xiàn)翻譯畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）外文文獻(xiàn)翻譯畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目基于視覺(jué)的齒輪邊緣檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)基于視覺(jué)的齒輪邊緣檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)翻譯（翻譯（1）題目）題目一個(gè)索貝爾圖像邊緣檢測(cè)算法描述翻譯（翻譯（2）題目）題目基于模糊邏輯技術(shù)圖像上邊緣檢測(cè)基于模糊邏輯技術(shù)圖像上邊緣檢測(cè)系計(jì)算機(jī)計(jì)算機(jī)專業(yè)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)姓名班級(jí)學(xué)號(hào)指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師(Guthe和S

2、trasser2004)；圖像處理是當(dāng)輸入是圖像時(shí)的信息處理方式，就像是幀視頻；輸出不一定是圖像，也有可能是比如圖像的一個(gè)特征(Yuval1996)。大多數(shù)圖像處理技術(shù)包括把圖像視為一個(gè)二維信號(hào)，以及包括信號(hào)處理技術(shù)的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。這一過(guò)程涉及圖像的增強(qiáng)或操縱，導(dǎo)致產(chǎn)生另一圖像，冗余數(shù)據(jù)的清除和2D像素陣列到靜態(tài)不相關(guān)數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)化(Priotr2004)。由于圖像包含大量的冗余數(shù)據(jù)，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)最重要的信息在它的邊緣(Canny1986)。邊

3、作為像素的局部特征和最接近的近鄰，特征邊界(ChaugHuang2002)。它們對(duì)應(yīng)于對(duì)象的界限，表面方向的改變和一個(gè)小幅度的對(duì)失敗的描述。邊通常對(duì)應(yīng)圖像上的點(diǎn)，圖像上灰度明顯地從一個(gè)像素變化到下一個(gè)。邊代表圖像上具有很強(qiáng)對(duì)比度的區(qū)域以圖像的邊緣代表一幅圖像有一個(gè)基本優(yōu)點(diǎn)，當(dāng)以高頻率保留圖像的大多數(shù)的重要信息時(shí)，數(shù)據(jù)量明顯的減少(KerenOsadchy&Gotsman2001)。因此，檢測(cè)邊緣幫助提取圖像突然變化區(qū)域的有用的信息特征(

4、Folunsoetal.2007)。邊緣檢測(cè)是一個(gè)定位圖像邊緣的一個(gè)過(guò)程。在一圖像中邊緣檢測(cè)是理解圖像特征的一個(gè)重要步驟。邊組成了有意義的特征并且包含了重要的信息。它顯著地減少了圖像尺寸的量并且過(guò)濾了一些可能被認(rèn)為相關(guān)性較小的信息，保持了一幅圖像的重要結(jié)構(gòu)特征(Yuval1996)。當(dāng)圖像被改時(shí)，大多數(shù)的圖像包含一些當(dāng)邊被檢測(cè)或更換時(shí)被移走的冗余(Osunaetal.1997)。消除冗余可以通過(guò)邊緣檢測(cè)來(lái)完成。當(dāng)進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，圖像

5、中純?cè)诘拿恳环N冗余都被刪除(Sparr2000)。檢測(cè)圖像亮度的急劇變化的目的是要捕捉重要的事件。在保持重要結(jié)構(gòu)特征的前提下，對(duì)一幅圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)會(huì)大大減少要處理的數(shù)據(jù)量并且可能因此過(guò)濾掉那些被認(rèn)為不太有關(guān)的信息。圖像質(zhì)量反映了輸出邊緣的重要信息，并且圖像的尺寸是在減小的。這反過(guò)來(lái)又進(jìn)一步解釋了邊緣檢測(cè)是一種解決了高容量空間圖像占用電腦內(nèi)存的問(wèn)題的方法。儲(chǔ)存，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和寬帶傳輸這些問(wèn)題在進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí)可以很簡(jiǎn)單的就解決掉(Vince

6、nt2007)。由于邊緣通常出現(xiàn)在圖像邊界地區(qū)，邊緣檢測(cè)被廣泛應(yīng)用在當(dāng)圖像被分成對(duì)應(yīng)不同對(duì)象區(qū)域的圖像分割。相關(guān)方法相關(guān)方法不同的方法被用于圖像處理上的邊緣檢測(cè)，其中有Roberts交叉算法。Robert將一幅照片處理成一個(gè)線條制圖，再將線條圖轉(zhuǎn)化成一個(gè)立體的圖像，最后從任何角度顯示所有刪除了的隱藏線條的三維結(jié)構(gòu)(Robert1965)。Roberts交叉算法執(zhí)行圖像上的二維空間梯度的卷積。其主要思想是呈現(xiàn)出水平和垂直邊緣，然后把邊緣檢