数字图像边缘检测算法的研究

论文摘要

随着电子计算机和数字图像处理技术的快速发展,图像边缘检测已成为图像处理的重要内容,它是图像分析的基础,也是图像分割、特征提取和图像识别的前提。本文对传统的图像边缘检测算法作了深入的分析与研究,在具体分析各类传统的边缘检测算法的基础上,重点研究了柔性形态学边缘检测算法和数学形态学边缘检测方法,提出了基于自适应柔性形态学图像边缘检测算法和基于多角度结构元素图像边缘检测算法。最后,用Matlab实现该算法,仿真实验结果表明,本文提出的基于自适应柔性形态学图像边缘检测算法和基于多角度结构元素图像边缘检测算法可以较好的检测出图像边缘特征的同时,并且也能较好的保持其图像的连通性,具有较好的鲁棒性。基于自适应柔性形态学图像边缘检测算法是在柔性形态学基础上提出的一种对图像边缘有效的边缘检测方法。与传统的柔性形态学边缘检测区别在于通过比较移动结构元素窗口的信噪比和整个图像的信噪比,从而实现自适应的选择柔性形态学K值的方法,因此就可以根据图像本身的性质来进行图像边缘检测。基于多角度结构元素图像边缘检测算法是在研究传统数学形态学边缘方法的基础上提出来的。因为传统的数学形态学边缘检测方法是用单一的对称的结构元素,这种结构元素方向相同,很难检测图像复杂的边缘。本文提出的基于多角度结构元素图像边缘检测算法使用的是从八个不同角度的结构元素分别进行形态学操作来进行图像的边缘检测,这样就可以很好的检测复杂的图像边缘。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 数字图像处理概况和发展
• 1.2 数字图像处理研究内容
• 1.3 边缘检测研究的背景及意义
• 1.4 图像边缘检测的基本概念
• 1.4.1 边缘定义及类型
• 1.4.2 图像边缘检测的一般步骤
• 1.5 本文的工作和组织结构
• 第2章 经典图像边缘检测算法
• 2.1 经典图像边缘检测的基本算法
• 2.2 常用的图像边缘检测算子
• 2.2.1 Roberts算子
• 2.2.2 Sobel算子
• 2.2.3 Prewitt算子
• 2.2.4 Laplacian算子
• 2.2.5 Canny算子
• 2.2.6 常用图像边缘检测算子的比较
• 2.3 经典图像边缘检测方法的仿真结果
• 2.4 本章小结
• 第3章 数学形态学边缘检测算法
• 3.1 数学形态学发展及研究内容
• 3.2 数学形态学的基本概念及运算
• 3.2.1 膨胀操作
• 3.2.2 腐蚀操作
• 3.2.3 开操作
• 3.2.4 闭操作
• 3.2.5 数学形态学梯度
• 3.3 本章小结
• 第4章 基于自适应柔性形态学图像边缘检测算法
• 4.1 柔性形态学基本概念
• 4.2 结构元素的选取
• 4.3 图像信噪比
• 4.4 自适应重复参数K
• 4.5 自适应柔性形态学边缘检测滤波
• 4.6 基于自适应柔性形态学图像边缘检测算法的仿真结果
• 4.7 本章小结
• 第5章 基于多角度结构元素形态学图像边缘检测算法
• 5.1 TOP-HAT变换
• 5.2 结构元素的选取
• 5.3 多角度结构元素形态学边缘检测滤波
• 5.4 基于多角度结构元素形态学图像边缘检测算法的仿真实验结果
• 5.5 本章小结
• 第6章 总结及展望
• 6.1 论文总结
• 6.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文