數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)方法的若干改進(jìn)與應(yīng)用研究.pdf

1、邊緣作為數(shù)字圖像的最重要的特征之一,它的準(zhǔn)確檢測(cè)對(duì)于人們理解和應(yīng)用圖像具有深刻的指導(dǎo)意義。本文在總結(jié)和分析現(xiàn)有邊緣檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合Visual C++和Matlab等開發(fā)仿真工具,從改進(jìn)邊緣檢測(cè)性能的角度出發(fā),研究了基本邊緣檢測(cè)方法及其改進(jìn)的多種處理,并提出一種綜合的性能良好的方法,為提出新的邊緣檢測(cè)方法和增強(qiáng)已有的方法提供了新的思路和途徑。最后研究了多種不同場(chǎng)合中的邊緣檢測(cè)應(yīng)用,提出了令人滿意的解決方案。
　　 第一章緒

2、論在分析圖像處理和邊緣檢測(cè)相關(guān)背景的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)回顧了現(xiàn)有的邊緣檢測(cè)方法。指出了邊緣檢測(cè)目前存在的若干難點(diǎn)問題,進(jìn)而提出本文研究的主要問題與內(nèi)容安排。
　　 第二章對(duì)邊緣檢測(cè)的一般步驟進(jìn)行了有效而合理的劃分。在此基礎(chǔ)上,對(duì)各種圖像增強(qiáng)處理,即灰度映射、空域?yàn)V波、頻域?yàn)V波和檢測(cè)算子進(jìn)行了深入的研究、實(shí)現(xiàn)和分析,指出了各種處理方法的優(yōu)劣勢(shì)和適用對(duì)象,為后文的改進(jìn)研究奠定了良好的基礎(chǔ)。
　　 第三章針對(duì)邊緣檢測(cè)的基本實(shí)現(xiàn)方法在

3、檢測(cè)性能上的缺失,從抗噪能力、定位精度、檢測(cè)細(xì)節(jié)、邊緣形態(tài)等幾個(gè)方面展開了改進(jìn)處理研究。抗噪性能上,提出了中值濾波的幾種改進(jìn)和形態(tài)學(xué)濾波的全方位改進(jìn),并對(duì)基于Canny準(zhǔn)則的最優(yōu)濾波進(jìn)行了研究;定位精度上,首先分析了邊緣檢測(cè)算子的定位精度,進(jìn)而研究了基于零交叉思想的精確定位,在進(jìn)一步提高LOG算子的定位精度后,又引出了亞像素級(jí)精確定位的概念;檢測(cè)細(xì)節(jié)上,針對(duì)不同的應(yīng)用要求如對(duì)特定邊緣細(xì)節(jié)的檢測(cè)、多尺度邊緣細(xì)節(jié)的檢測(cè)和次要無關(guān)邊緣細(xì)節(jié)的精

4、簡(jiǎn)分別提出了針對(duì)性的解決方法;邊緣形態(tài)上,從邊緣的連續(xù)程度、細(xì)化程度和光滑程度三個(gè)方面出發(fā)分別進(jìn)行了改進(jìn)研究,并提出將閾值分割與邊緣檢測(cè)算子相結(jié)合的方法,顯著地改善了檢測(cè)邊緣的連續(xù)細(xì)化程度。
　　 第四章在前兩章研究的基礎(chǔ)上,提出了一種性能良好的快速可控邊緣檢測(cè)方法。該方法結(jié)合了Laplace算子的模板與區(qū)域生長的思想,以一種改進(jìn)的算子模板作為邊緣的增強(qiáng)手段,以控制種子邊緣像素的生長作為邊緣的獲取方法,輔之以各個(gè)環(huán)節(jié)上的優(yōu)化綜合

5、處理,從而得到可與Canny方法相競(jìng)爭(zhēng)的性能,并在邊緣細(xì)節(jié)、失真程度、處理速度上比后者更具優(yōu)勢(shì)。針對(duì)邊緣的響應(yīng)和連續(xù)性等方面提出了一種檢測(cè)效果的評(píng)價(jià)法,從而對(duì)多種邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行了量化地比較,同時(shí)證明了所提方法的優(yōu)勢(shì)。
　　 第五章研究了邊緣檢測(cè)技術(shù)在工程實(shí)踐中的具體應(yīng)用。從眾多的應(yīng)用領(lǐng)域中選取了細(xì)胞邊緣的形態(tài)檢測(cè)、車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤檢測(cè)這三個(gè)案例作為典型的研究問題。分別采用各種針對(duì)性的綜合了多項(xiàng)圖像處理技術(shù)的方