学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于数学形态学的图像边缘检测方法

作　者: 曹晓琳
导　师: 高广宏
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算数学
关键词: 数学形态学 边缘检测 结构元素 抗噪性能
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 0次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


图像边缘是图像的一个最基本特征，图像边缘检测是图像预处理与分析的重要环节之一，具有广泛的理论与实际意义。与传统的边缘检测方法相比，基于数学形态学的图像边缘检测方法更好，它可以通过使形态结构元素的尺度发生改变来克服噪声影响，并可以通过改变结构元素的结构和方向来检测到更加丰富的边缘，此方法既能满足实时性的要求，又容易硬件实现。本文首先介绍了形态学与边缘检测的基本概念及发展现状，对传统边缘检测方法进行了阐述，并进行了有无噪声图像的实验分析，同时还简单介绍了新兴的一些边缘检测方法。本文采用的边缘检测方法是基于数学形态学的图像边缘检测方法，因而首先介绍了数学形态学的基本理论，给出了几种基本形态学算子公式及在有无噪声情况下的图像仿真模拟，并进行了详细的分析与总结。根据形态学算子的特点及选取单一结构元素的缺点，本文提出了两种改进的形态学边缘检测算子。改进算子一是根据开闭运算与膨胀腐蚀运算的特点构造的公式。在含有噪声的图像中，利用此公式的反复开闭运算进行滤波，可以有效的抑制噪声。同时采用的结构元素具有多结构和多方向的特点，这样既可以检测到多种类型的图像边缘，又能检测出不同方向的边缘信息，以确保边缘信息的完整性。改进算子二在改进算子一的基础上采用了不同的结构元素，其特点是具有多结构、多尺度及多方向性。多尺度结构元素的合理组合，能够有效地抑制噪声的同时检测到更好的边缘细节。本文最后对两种改进算子进行了实验，并与之前的形态学算子和传统算子进行比较，可以看出改进算子的边缘检测效果及抗噪性能都较更好，在以后的图像处理中可以广泛应用。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章 绪论  8-16
  1.1 引言  8
  1.2 数字图像处理概述  8-10
    1.2.1 数字图像处理的发展与应用  8-9
    1.2.2 数字图像处理的主要内容  9-10
  1.3 数学形态学概述  10-11
    1.3.1 数学形态学的发展状况  10
    1.3.2 数学形态学在图像处理中的应用  10-11
  1.4 边缘检测概述  11-15
    1.4.1 图像边缘的定义  11-12
    1.4.2 边缘检测的发展历程与趋势  12-13
    1.4.3 理想边缘检测结果的要求  13
    1.4.4 边缘检测中存在的难题  13-15
  1.5 本文的研究内容及安排  15-16
第2章 图像边缘检测的常见算法  16-30
  2.1 基于梯度的边缘检测算子  16-19
    2.1.1 Roberts 算子  17-18
    2.1.2 Sobel 算子  18
    2.1.3 Prewitt 算子  18-19
  2.2 基于二阶微分的边缘检测算子  19-22
    2.2.1 Laplace 算子  20
    2.2.2 LOG 算子  20-21
    2.2.3 Canny 算子  21-22
  2.3 新兴的边缘检测算法  22-23
    2.3.1 小波分析  22-23
    2.3.2 模糊算法  23
    2.3.3 人工神经网络  23
  2.4 实验结果分析  23-29
    2.4.1 无噪声时的边缘检测结果分析  23-25
    2.4.2 含有噪声时的边缘检测结果分析  25-29
  2.5 本章小结  29-30
第3章 数学形态学在图像处理中的基本理论  30-45
  3.1 基本符号和术语  30-31
  3.2 二值形态学  31-38
    3.2.1 二值腐蚀与二值膨胀  32-34
    3.2.2 二值开闭运算  34-37
    3.2.3 击中击不中变换  37
    3.2.4 二值图像的数学形态学应用  37-38
  3.3 灰度形态学  38-44
    3.3.1 灰度形态学的理论基础  38-39
    3.3.2 灰度腐蚀与灰度膨胀  39-41
    3.3.3 灰度开闭运算  41-43
    3.3.4 灰度图像的数学形态学应用  43-44
  3.4 本章小结  44-45
第4章 基于数学形态学的边缘检测  45-60
  4.1 形态学边缘检测原理  45-50
  4.2 改进的形态学边缘检测  50-53
    4.2.1 结构元素的选取  50-51
    4.2.2 改进的形态学边缘检测算子  51-53
  4.3 改进算子的算法实现  53-54
  4.4 实验及结果分析  54-59
    4.4.1 椒盐噪声图像的边缘检测实验结果  54-57
    4.4.2 高斯噪声图像的边缘检测实验结果  57-59
  4.5 本章小结  59-60
结论  60-61
参考文献  61-66
致谢  66

相似论文

  1. 舌体特征的提取及融合分类方法研究,TP391.41
  2. 基于数学形态学分析的激光散斑特性研究,O29
  3. 基于区域分割的遥感影像道路提取算法研究,TP751
  4. 基于机器视觉的光纤几何参数检测研究,TN253
  5. 蚁群算法及其在气象卫星云图分割中的应用,TP391.41
  6. 基于高分辨率遥感数据的矿区房屋信息提取方法研究,TP751
  7. 基于形态学策略的高分辨率遥感影像道路提取方法研究,TP751
  8. 交通视频中车辆异常行为检测及应用研究,TP391.41
  9. 基于图像处理的棒材计数的开发研究,TP391.41
  10. 遥感影像直线提取、匹配及三维重建,TP751
  11. 基于牛顿迭代图形的丝绸提花织物纹理设计方法,TS141
  12. 基于相邻像素灰度差的边缘检测及与其相结合的小波图像去噪,TP391.41
  13. 基于数学形态学的多尺度边缘检测研究,TP391.41
  14. 跟踪印花系统视觉检测算法研究,TP391.41
  15. 基于中介真值程度度量的图像分割方法研究,TP391.41
  16. 数码相机中Bayer格式数字图像的降噪与颜色插值算法的研究,TP391.41
  17. 工件图像亚像素边缘检测方法的研究,TP391.41
  18. 雾霾环境下图像增强算法研究及其应用,TP391.41
  19. 基于达芬奇平台的车道偏离预警系统中图像处理模块的研究,U463.6
  20. 基于改进Susan算法的实时边缘检测电路设计,TP391.41
  21. 居民地的提取与边缘优化,P237

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
© 2012 www.xueweilunwen.com