圖像邊緣檢測算法研究

1.44萬字 46頁 原創(chuàng)作品，通過查重系統(tǒng)


畢業(yè)設計說明書中文摘要
伴隨著計算機數字處理技術的快速迅猛發(fā)展，對圖像邊緣檢測技術的探索研究已經成為圖像處理領域中的重中之重，這是圖像分析處理中最基本最廣泛的問題，是分割圖像、攫取圖像區(qū)域形狀以及識別目標區(qū)域的十分重要的基礎與前提。在本文中主要內容如下所示：
首先，非常系統(tǒng)的講解了數字圖像處理的一些基本的理念以及適用范圍、邊緣檢測技術研究的一些最基本概念及其背景意義，發(fā)展的歷史及現狀。
隨后，由于邊緣檢測算法種類繁多紛繁復雜，本文只介紹幾種非常具有代表性的現有條件下可實現算法。在本文中我們首先介紹了較為經典較為常用、也是一般教科書常見的圖像邊緣檢測微分算子，如基于一階微分的Prewitt算子、Krisch算子、Roberts算子、Sobel算子、基于高階微分的DoG算子、不同閾值LoG算子、Laplacian算子等微分算子緊接著針對幾種算子的優(yōu)缺點提出了幾種改進型。隨后簡要介紹了幾種基于仿生算法的算法建模流程及其改進型，如粒子群算法、蟻群算法和魚群算法等。最后提出兩個重要代表性算法數學形態(tài)學算法、不同閾值的Canny算子予以補充。
對上述算法進行了較為細致的理論分析和仿真計算，對計算結果進行多方面多角度的分析對比。最后得出幾種算法的相對優(yōu)缺點及適用范圍，找出算法實現較為簡單、計算較為簡便、適用性強且邊緣檢測性能良好的實用性算法。

關鍵詞 邊緣檢測 經典微分算子 仿生算法