基于matlab的线检测算法的研究_毕业论文.pdf资源-CSDN文库

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本文主要研究基于 Matlab 的线检测算法的研究，着重于电力线的检测识别和电力线测距。通过对散焦模糊图像的处理，提出了一种求取散焦模糊图像中点扩散函数的算法，以进行散焦测距。同时，提出了一种新的清晰度评价方法，即面积法，并对目前在自动调焦过程中应用较多的几种清晰度评价函数进行了比较。提出了一种基于梯度算子的线检测算法，并通过 Matlab 实验仿真，验证了本算法的可行性。知识点1：散焦测距算法 * 散焦测距是基于 Matlab 的线检测算法的重要组成部分 * 散焦测距可以通过点扩散函数来实现 * 本文提出了一种求取散焦模糊图像中点扩散函数的算法，以进行散焦测距 * 该算法可以通过高斯函数模型的点扩散函数对散焦模糊图像进行维纳滤波复原知识点2：清晰度评价函数 * 清晰度评价函数是自动调焦过程中的重要组成部分 * 本文提出了一种新的清晰度评价方法，即面积法 * 该方法可以对图像的清晰度进行评价，选择最合适的图像 * 本文还对目前在自动调焦过程中应用较多的几种清晰度评价函数进行了比较知识点3：基于梯度算子的线检测算法 * 基于梯度算子的线检测算法可以对图像进行灰度图转化 * 该算法可以通过 sobel 算子对图像进行线检测 * 本文提出了一种基于梯度算子的线检测算法，并通过 Matlab 实验仿真，验证了本算法的可行性 * 该算法具有较好的抗干扰性和定位准确性，得到的图像分析数据更为完整、细节更为明显知识点4：Matlab 在图像处理中的应用 * Matlab 是一个功能强大且广泛应用于图像处理的软件 * 本文使用 Matlab 实现了基于梯度算子的线检测算法 * Matlab 可以对图像进行灰度图转化、线检测、梯度值计算等处理知识点5：电力线检测的重要性 * 电力线检测是自动驾驶机械中的重要组成部分 * 本文主要研究基于 Matlab 的线检测算法，以检测电力线 * 电力线检测的准确性对飞行安全有着极高的要求知识点6：数字图像分析技术的应用 * 数字图像分析技术已经被广泛应用于农业、医学、军事等领域 * 本文研究基于 Matlab 的线检测算法，以检测电力线 * 数字图像分析技术可以对图像进行分析和处理，以获取有用的信息

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基于 matlab 的线检测算法的研究

摘要

随着计算机技术迅猛的发展，数字图像分析技术已经被广泛应用于农业、医

学以及军事等领域，尤其在驾驶机械中采用的图像识别系统，诸如在直升机的线

检测预警系统中，出于飞行安全的考虑，对电力线检测的准确性就有很高的要求，

相对于人眼的识别能力，通过计算机对图像的分析数据加以处理，能够在消耗极

短的时间内得出更加科学的结果,而在这个线检测的过程中主要有以下两个工作

需要完成,分别是对电力线的测距和在复杂背景下对电力线的检测识别。

由于主要针对的是电力线的检测，因此本文的主要内容就是围绕电力线的检

测识别和电力线测距而展开。基于此，本文主要进行了以下工作：

1.本文提出了一种求取散焦模糊图像中点扩散函数的算法以进行散焦测距，

其方法是利用高斯函数模型的点扩散函数对散焦模糊图像进行维纳滤波复原，在

这其中，提出了一种估计点扩散函数中模糊参数值的方法，即分层法。然后对复

原的图像进行清晰度评价，根据评价结果，得到评价函数值最大时的图像所对应

的模糊参数值，从而得到最接近于实际的点扩散函数，为测距工作奠定基础。经

实验，验证了在针对以电力线为主要目标的图像复原中，该方法是可行的。

2.对目前在自动调焦过程中应用较多的几种清晰度评价函数进行了比较，由

于本课题的特殊要求，主要是针对电力线的检测，因此在讨论传统方法的基础上，

本文又提出了一种新的清晰度评价方法，即面积法，经实验，验证了该方法的可

行性。

3.本文提出了一种基于梯度算子的线检测算法，首先是对图像进行灰度图转

化，然后利用 sobel 算子对其进行线检测,通过线检测模版求出各个像素的梯度

值，从而得出图像的灰度直方图以及梯度向量直方图，最后运用 matlab 实验仿

真，验证了本算法的可行性，并具有较好的抗干扰性和定位准确性,得到的图像

分析数据更为完整、细节更为明显。

关键词：边缘检测；散焦测距；清晰度评价函数；梯度算子；直方图

基于 matlab 的线检测算法的研究

The research of line detection algorithm based on the

Matlab

Abstract

With the rapid development of computer technology, the digital image

analysis technology as a tool to get the image information, has been widely used in

agricultural, medical, military and other fields, especially the image recognition

system in driving the machinery. Such as the pre-warning system of line detection

of the helicopter, for the consideration of safety, the demands on the accuracy of

the line detection is very high. Compare to the identification ability of human eyes,

the computer through the analysis and processing of the image data to indentify

could collect a more scientific result within a very short time. In this process, there

have two main steps: the first is depth from defocus for the wire; the second one is

the detection and identification for the line under the complex background.

This dissertation is focus on the detection for the line; therefore the main task

of this thesis is about the depth form defocus and the detection and identification

for the electric power line. The research is divided into three parts.

1. In this dissertation, it use the point spread function of Gaussian function

model to restore the defocusing vague images, under this situation, this study

present a point spread function to estimate the value of fuzzy parameter, it is also

named as hierarchical method. After that, it evaluates the restored image using the

selected clarity evaluation function. According to evaluation results to get the

value of fuzzy parameter when the evaluation functions at maximum and to obtain

the point spread function. This process is the foundation for the ranging work.

2. This dissertation has compared several clarity evaluation function in the

automatic focusing process, because this task is focus on the detection of the

electric power line, therefore, based on the discussion of a conventional method,

this dissertation puts forward a new definition evaluation method: the area method,

基于 matlab 的线检测算法的研究

基于 matlab 的线检测算法的研究 ............................ I

摘要 .................................................. I

Abstract ............................................... II

1.绪论 .................................................. 1

1.1 本课题的研究背景和意义.............................................................................. 1

1.2 研究概况及发展现状...................................................................................... 2

1.3 论文的主要内容............................................................................................. 3

2. 散焦测距 ............................................. 5

2.1 引言................................................................................................................. 5

2.2 散焦成像模型................................................................................................. 5

2.3 几种经典的散焦测距算法............................................................................. 6

2.4 点扩散函数算法............................................................................................. 7

2.4.1 散焦模糊图像复原 ....................................... 7

2.4.2 估计模糊参数的方法.................................... 12

2.5 仿真实验........................................................................................................ 13

3.图像清晰度检测 ....................................... 17

3.1 图像清晰度评价函数..................................................................................... 17

3.1.1 图像清晰度评价函数的原理 .............................. 17

3.1.2 几种常见的清晰度评价函数 .............................. 17

3.1.3 两种新的清晰度评价方法................................ 19

3.2 实验分析........................................................................................................ 20

4. 基于梯度算子的线检测 ................................. 28

4.1 图像的灰度图转化......................................................................................... 28

4.1.1 基本概念.............................................. 28

4.1.2 图像灰度图转化的方法 .................................. 28

4.2 图像滤波........................................................................................................ 29

4.2.1 图像噪声的定义 ........................................ 29

4.2.2 图像噪声的来源 ........................................ 30

4.2.3 图像噪声的滤除 ........................................ 30

4.3 边缘检测......................................................................................................... 31

4.3.1 边缘检测的概念........................................ 31

4.3.2 边缘检测的方法........................................ 33

4.4 基于 matlab 的线检测及实验分析 ................................................................ 41

4.4.1 基于 matlab 的图像处理................................. 41

4.4.2 线检测数据分析........................................ 46

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