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基于Canny理论的自适应边缘检测方法研究

作　者: 张玲艳
导　师: 闫丽
学　校: 西北大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 边缘检测 图像处理 Canny算子 自适应
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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引　用: 18次
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内容摘要


边缘是图像视觉中的一种重要信息,也是图像最基本的特征之一。图像的边缘检测是图像处理和计算机视觉领域中最重要的研究内容之一,是图像测量技术研究的热点。本文针对图像测量过程中对边缘检测提出的要求,在研究和分析现有的一些边缘检测技术的基础上,提出了一种Canny自适应边缘检测方法。本文的主要研究内容包括以下几个方面:(1)介绍了经典的边缘检测方法,详细论述了这些算法的基本原理,并通过实验对这些算法进行了比较和分析,指出了各自的优缺点。(2)重点论述了Canny准则和Canny边缘检测算法。(3)提出了一种基于Canny理论,利用各向异性非线性扩散滤波技术的Canny自适应边缘检测方法。Canny自适应边缘检测方法在保持了传统Canny算子原有的定位准确、单边缘响应和信噪比高等优点的基础上,提高了Canny算子在提取图像边缘细节信息和抑制假边缘方面的能力。Canny自适应边缘检测方法为图像的梯度建立概率模型,自适应地生成高、低阈值,提高了边缘检测的自动化程度。(4)详细介绍了Canny自适应边缘检测算法的具体实现,并通过实验以及对实验结果的分析,证明了本文提出的Canny自适应边缘检测方法是一种有效的边缘检测方法,为实际的图像测量提供了一种有效的手段。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章 绪论  8-16
  1.1 图像测量技术概述  8
  1.2 图像边缘检测基本概念  8-9
  1.3 图像边缘检测方法的研究现状  9-13
  1.4 论文的选题意义与主要工作  13
  1.5 论文内容安排  13-16
第二章 经典的图像边缘检测方法  16-26
  2.1 边缘检测的基本方法  16-17
  2.2 一些经典的边缘检测算子  17-23
    2.2.1 Roberts边缘检测算子  17
    2.2.2 Sobel边缘检测算子  17-18
    2.2.3 Prewitt边缘检测算子  18-20
    2.2.4 Robinson边缘检测算子  20
    2.2.5 Kirsch边缘检测算子  20-21
    2.2.6 Laplace边缘检测算子  21-22
    2.2.7 LOG边缘检测算子  22-23
  2.3 几种经典边缘检测方法的实验结果及比较  23-26
第三章 Canny准则及Canny边缘检测算法  26-36
  3.1 Canny准则  26-30
    3.1.1 边缘检测的Canny准则  26-29
    3.1.2 Canny准则下最优边缘检测滤波器的求解  29-30
  3.2 传统Canny边缘检测算法  30-36
    3.2.1 高斯滤波平滑图像  30-31
    3.2.2 计算梯度的幅值和方向  31-32
    3.2.3 对梯度的幅值进行非极大值抑制  32-33
    3.2.4 双阈值处理和边缘连接  33-36
第四章 Canny自适应边缘检测方法  36-54
  4.1 传统Canny算法存在的缺陷  36
  4.2 基于各向异性扩散的非线性滤波方法  36-44
    4.2.1 线性扩散  36-38
    4.2.2 Perona-Malik模型  38-40
    4.2.3 正则化Perona_Malik模型  40-41
    4.2.4 正则化Perona_Malik模型的数值实现  41-44
  4.3 一种改进的梯度计算方法  44-46
  4.4 自适应Canny阈值方法  46-51
    4.4.1 图像梯度分类概率模型的建立  46-48
    4.4.2 参数估计与数值求解方法  48-51
  4.5 边缘跟踪  51
  4.6 边缘细化  51-54
第五章 算法的实现与实验结果分析  54-60
  5.1 算法实现的简单说明  54-56
    5.1.1 平滑图像  54
    5.1.2 计算梯度的幅值和方向  54
    5.1.3 对梯度幅值进行非极大值抑制  54
    5.1.4 双阈值检测和边缘连接  54-55
    5.1.5 自适应Canny边缘检测算法流程  55-56
  5.2 实验结果与分析  56-60
    5.2.1 图像梯度计算方法的选择  56
    5.2.2 阈值的选择对实验结果的影响  56-57
    5.2.3 传统Canny算法和本文改进算法实验结果对比分析  57-60
第六章 结论与展望  60-62
  6.1 结论  60-61
  6.2 展望  61-62
参考文献  62-66
攻读硕士学位期间发表的学术论文  66-68
致谢  68

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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
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