数字图像处理中的边缘检测技术 (2).pdf

数字图像处理中的边缘检测技术 数字图像处理中的边缘检测技术是数字图像处理领域中的一个重要基础，图像处理与分析的第一步往往就是边缘检测。边缘检测技术的研究目的就是快速、精确的提取图像边缘信息，以满足数字图像处理中的需求。 一、理论背景 数字图像处理是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，数字图像处理在生活中的各个领域得到了广泛的应用。图像处理方法有光学方法与电子学方法两种，从20世纪60年代起随着电子计算机与计算技术的不断提高与普及，数字图像处理进入了高速发展时期。 二、边缘检测技术的研究目的与意义 边缘检测技术就是图像处理与计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直就是国内外研究的热点，然而边缘检测也就是图像处理中的一个难题。研究图像边缘检测需要先研究图像去噪与图像锐化，前者就是为了得到更加真实的图像，排除外界的干扰，后者则就是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。 三、经典算法 早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。经典的边缘检测算法就是对原始图像中像素的某小领域来构造边缘检测算子，常用的边缘检测算子有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子Kirsch算子、Laplacian算子、LOG算子、Canny算子。 四、小波变换与小波包的边缘检测 小波变换是一种多尺度分解技术，可以对图像进行多尺度分解，从而检测到图像中的边缘信息。小波包是小波变换的一种变形，同样可以用来检测图像中的边缘信息。 五、基于数学形态学的边缘检测 数学形态学是一种基于 集合论和拓扑学的图像处理方法，可以用来检测图像中的边缘信息。基于数学形态学的边缘检测方法可以对图像进行形态学操作，从而检测到图像中的边缘信息。 六、实验部分 实验部分主要是对所给的原始图像进行对比实验，给出相应的实验数据与处理结果。实验结果表明，小波变换与小波包的边缘检测方法可以检测到图像中的边缘信息，并且检测结果准确。 七、结论 数字图像处理中的边缘检测技术是一个重要的基础，研究图像边缘检测可以提高图像处理的速度和准确性。小波变换与小波包的边缘检测方法可以检测到图像中的边缘信息，并且检测结果准确。基于数学形态学的边缘检测方法也可以检测到图像中的边缘信息。