規(guī)則物體亞像素邊緣檢測(cè)算法研究.pdf

1、邊緣是圖像中信息最為集中的地方之一，也是圖像最基本的特征之一，它包含了機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)需要提取的絕大部分信息。邊緣檢測(cè)結(jié)果的好壞也直接影響著圖像特征及平面幾何參數(shù)的獲取，將直接影響著整個(gè)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的好壞。亞像素邊緣檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的應(yīng)用起到了極大的推動(dòng)作用。
　　對(duì)定位精度的提高通?？梢酝ㄟ^(guò)軟件或硬件兩種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，但從硬件上進(jìn)行提高相對(duì)成本較高，從軟件上進(jìn)行提高是一種比較適中的方法。本文主要研究從軟件上提高邊

2、緣定位精度，從圖像的去噪到檢測(cè)定位亞像素邊緣點(diǎn)的位置，主要做了以下幾個(gè)方面的工作：
　　第一,研究了傳統(tǒng)的去噪算法、偏微分去噪和高斯去噪的原理，詳細(xì)的分析了P-M去噪模型，并對(duì)偏微分方程去噪進(jìn)行了分析和實(shí)現(xiàn)；
　　第二,研究和實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法，分析了各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。結(jié)合偏微分方程去噪模型對(duì)Canny算子進(jìn)行了改進(jìn)，使得算子能夠較好的去除噪聲的同時(shí)較好的保持邊緣細(xì)節(jié)，為其他需要精確邊緣信息的處理方法打好基礎(chǔ)；

3、　　第三,針對(duì)現(xiàn)代測(cè)量技術(shù)上的高精度要求，結(jié)合傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子改進(jìn)了一種亞像素邊緣檢測(cè)算法。在分析了傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子Sobel算子的基礎(chǔ)上，根據(jù)其不足之處提出了改進(jìn)方法，并結(jié)合多項(xiàng)式插值得到了圖像亞像素邊緣點(diǎn)的精確位置，并對(duì)多項(xiàng)式插值進(jìn)行了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)；
　　第四,根據(jù)論文研究的算法，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了邊緣檢測(cè)系統(tǒng)。
　　本文主要研究規(guī)則物體的亞像素邊緣檢測(cè)算法，對(duì)數(shù)字圖像亞像素邊緣檢測(cè)的三個(gè)階段進(jìn)行了研究。在預(yù)處理階段，完成了對(duì)