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免费下载硕士论文-图像边缘检测方法的研究

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  • 适用专业:数字图像处理
  • 适用年级:大学
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资料简介
硕士论文-图像边缘检测方法的研究,共58页
摘要
在实际图像处理问题中,边缘作为图像的一种基本特征,为人们描述或识别
目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数。边缘检测在图像识别、图像分割、
图像增强以及图像压缩等领域都有较为广泛的应用,它还经常被应用到计算机视
觉和模式识别等较高层次的图像处理中。
图像的边缘检测有很长的研究历史,已有的边缘检测方法多种多样,但是各
种方法都尚存不足之处,在某些具体情况下仍不能检测到目标物体的最佳边缘,
至今没有一种普遍适用的边缘检测方法。因此,对已有方法进行改进,或是按照
具体要求设计新方法,是目前边缘检测领域研究的丰要导向。
实际处理的图像一般都混有噪声,如何消除噪声干扰带来的伪边缘成为边缘
检测需要解决的一个重要问题。经典边缘检测方法的抗噪声性能都较差,解决该
问题的丰要方法就是设置阈值,把得到的图像高频部分与阈值相比较以达到去噪
的目的,所以阈值的选取显得尤为重要。传统方法中的阈值都是通过实验确定的,
没有统一的阈值选取方法。本文利用边缘的最大后验概率估计,介绍一种新的边
缘估计方法,从理论上说明了怎样选取最佳阈值。
拉普拉斯算子是二阶微分算予,利用边缘点处二阶导函数出现零交叉的原理
检测边缘,对灰度突变敏感,定位精度高,t廿抗噪性差。本文首先介绍一种新的
基于拉普拉斯算予的边缘检测模型,然后分别采用最佳匹配滤波器、多级中值滤
波器、最大/最小中值滤波器,得到三种边缘检测方法。实验结果表明,利用最大/
最小中值滤波器的方法在保护边缘和平滑噪声方面都是最好的,其边缘检测效果
最为理想。
本文共分为五个部分。第一部分阐述了课题的研究背景、意义以及该领域的
发展现状;第二部分介绍了几种经典的边缘检测方法,同时给出了这些检测方法
的图像边缘检测结果,并且对各种方法的结果进行了比较分析;第三部分详细介
绍了Sobel算予及其改进算法,并介绍一种最佳阈值的选取方法以去除噪声;第四
部分具体介绍一个新的边缘检测模型——基于拉普拉斯算予的边缘检测模型,据
此引出二种新的边缘检测算法:基于最佳匹配滤波的边缘检测算法、基于多级中
山东大学硕士学位论文
值滤波的边缘检测算法以及基于最大/最小中值滤波的边缘检测算法,并给出三种
新算法的实验结果,对它们进行了相关的分析比较。最后,本文在第五部分做了
全文总结,并提出了研究展望以及后续研究的丰要内容。
关键词:边缘检测;最佳阈值;拉普拉斯模型;最大/最小中值滤波器;图像玄噪
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