【正文】 個(gè)像素點(diǎn)做卷積和運(yùn)算，然后提取合適的閾值以提取邊緣，如 Roberts算子， sobel算子， Prewitt 算子；一種是以二階導(dǎo)數(shù)為基礎(chǔ)的邊緣檢測(cè)算子，通過(guò)尋求二階導(dǎo)數(shù)中的過(guò)零點(diǎn)來(lái)檢測(cè)邊緣，如 Laplacian 算子； Canny 算子是另外一類邊緣檢測(cè)算子，它不是通過(guò)微分算子實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)，而是在一定約束下推導(dǎo)出的最優(yōu)邊緣 檢測(cè)算子 [8]。最簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)是梯度幅值閾值判定。 （ 3）檢測(cè)。增強(qiáng)算法可以將領(lǐng)域（或局部）強(qiáng)度值有顯著變化的點(diǎn)突顯出來(lái)。邊緣檢測(cè)主要基于導(dǎo)數(shù)計(jì)算，但受噪聲影響。 圖像邊緣檢測(cè)的基本步驟 [7]如下： （ 1）濾波。這就又涉及到紋理圖像的處理等 方法。經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法得到的往往是斷續(xù)的、不完整的結(jié)構(gòu)信息，噪聲也較為敏感，為了有效抑制噪聲，一般都首先對(duì)原圖像進(jìn)行平滑，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)就能成功地檢測(cè)到真正的邊緣。 第三，要考慮噪聲的影響，其中一個(gè)辦法就是濾除噪聲，這有一定的局限性 。 （ 2） 在邊緣點(diǎn)集合中 飯去除某些邊緣點(diǎn)，填充一些邊緣點(diǎn)，將得到的邊緣點(diǎn)集連接為線。 由于邊緣是圖像上灰度變化比較劇烈的地方，在灰度變化突變處進(jìn)行微分，將產(chǎn)生高值，因此在數(shù)學(xué)上可用灰度的導(dǎo)數(shù)來(lái)表示變化。衡量這種變化最有效的兩個(gè)特征就是灰度的變化率和變化方向，它們分別以梯度向量的幅值和方向來(lái)表示。 根據(jù)灰度變化的特點(diǎn)，可分為階躍型、屋頂型、和凸緣型，如圖 所示。邊緣檢測(cè)主要是圖像的灰度變化的度量、檢測(cè)和定位。在邊線的每一邊都有一個(gè)邊緣。盡管在任何關(guān)于分割的討論中，點(diǎn)和線檢測(cè)都是很重要的，但是邊緣檢測(cè)對(duì)于灰度級(jí)間斷的檢測(cè)是最為普遍的檢測(cè)方法 [5]。主要是 Matlab 在圖像處理中的應(yīng)用簡(jiǎn)單介紹。然而，至今發(fā)表的有關(guān)邊緣檢測(cè)的理論和方法尚存在許多不足之處，比如在檢測(cè)精度和去噪方面很難達(dá)到令人滿意的效果。而邊緣檢測(cè)是圖像處理中基礎(chǔ)且重要的課題，圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測(cè) [4]。所有的基于梯度的算法的計(jì)算強(qiáng)度正交給對(duì)方，常用的垂直和水平方向的斜率。 基本的邊緣檢測(cè)算子是一個(gè)矩陣的面積梯度運(yùn)算，以確定不同的像素之間的方差水平。它以眾多的學(xué)科領(lǐng)域?yàn)槔碚摶A(chǔ)，其成果又滲透到 眾多的學(xué)科中，成為理論實(shí)踐并重，在高新技術(shù)領(lǐng)域中占有重要地位的新興學(xué)科分支。 數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)處理，即用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行處理，這一技術(shù)是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展而開(kāi)拓出來(lái)的一個(gè)新的應(yīng)用領(lǐng)域，匯聚了光學(xué)、電子學(xué)、數(shù)學(xué)、攝影技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等學(xué)科的眾多方面。近 30 年來(lái)該技術(shù)取得了令人矚目的成就 [1]。 Two difference method。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取分為，圖像采集、圖像灰度化、圖像濾波、圖像邊緣檢測(cè)幾個(gè)主要步驟。 作者簽名： 日期： 年 月 日 導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日 指導(dǎo)教師評(píng)閱書(shū) 指導(dǎo)教師評(píng)價(jià)： 一、撰寫(xiě)（設(shè)計(jì)）過(guò)程 學(xué)生在論文（設(shè)計(jì)）過(guò)程中的治學(xué)態(tài)度、工作精神 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生掌握專業(yè)知識(shí)、技能的扎實(shí)程度 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)和專業(yè)技能分析和解決問(wèn)題的能力 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 研究方法的科學(xué)性；技術(shù)線路的可行性；設(shè)計(jì)方案的合理性 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 完成畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）期間的出勤情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量 論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫(xiě)規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設(shè)計(jì)）水平 論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問(wèn)題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績(jī)： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級(jí)前的□內(nèi)畫(huà)“√”） 指導(dǎo)教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 評(píng)閱教師評(píng)閱書(shū) 評(píng)閱教師評(píng)價(jià)： 一、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量 論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫(xiě)規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計(jì)）水平 論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問(wèn)題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績(jī)： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級(jí)前的□內(nèi)畫(huà)“√”） 評(píng)閱教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 蘭州理工大學(xué)畢業(yè)論文 I 教研室（或答辯小組）及教學(xué)系意見(jiàn) 教研室（或答辯小組）評(píng)價(jià)： 一、答辯過(guò)程 畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的基本要點(diǎn)和見(jiàn)解的敘述情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 對(duì)答辯問(wèn)題的反應(yīng)、理解、表達(dá)情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不 及格 學(xué)生答辯過(guò)程中的精神狀態(tài) □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量 論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫(xiě)規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設(shè)計(jì)）水平 論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問(wèn)題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 評(píng)定成績(jī)： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級(jí)前的□內(nèi)畫(huà)“√”） 教研室主任（或答辯小組組長(zhǎng)）： （簽名） 年 月 日 教學(xué)系意見(jiàn)： 系主任 ： （簽名） 年 月 日 蘭州理工大學(xué)畢業(yè)論文 II 摘要 在智能視頻監(jiān)控、運(yùn)動(dòng)分析應(yīng)用中 ,一個(gè)基礎(chǔ)而又關(guān)鍵的任務(wù)是從視頻序列中實(shí)時(shí)地檢測(cè)和提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，以便于對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。 作 者 簽 名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說(shuō)明 本人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)?？梢圆捎糜坝　⒖s印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉?jī)?nèi)容。 LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 畢業(yè)論文 題 目 基于邊緣檢測(cè)法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取 基于邊緣檢測(cè)法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取 Edge detection method based on the moving object extraction 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明 原創(chuàng)性聲明 本人 鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。 作者簽名： 日 期： 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。 作者簽名： 日期： 年 月 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū) 本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。當(dāng)前邊緣檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用廣泛、發(fā)展非常迅速。本文先介紹了圖像處理及邊緣檢測(cè)的一些基本內(nèi)容，然后完成整體流程，通過(guò)理論 分析從 Roberts 算子， Sobel 算子， LoG 算子， Canny算子四種典型的邊緣檢測(cè)算法選擇最佳算法 Canny 算法，通過(guò) Matlab 編程仿真對(duì)調(diào)用各算子函數(shù)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，最終完成邊緣檢測(cè)及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。 Moving object extraction 蘭州理工大學(xué)畢業(yè)論文 IV 目錄 第 1 章 緒論 ................................................................................................................................1 第 2 章 邊緣檢測(cè)概述及各算子介紹 ........................................................................................3 邊緣檢測(cè)概述 ................................................................................................................3 邊緣檢測(cè)算子 ...............................................................................................................6 微分算子 ............................................................................................................6 高斯拉普拉斯算子 (Laplacian of a Gaussian,LoG).........................................8 Canny 算子 .......................................................................................................9 第 3 章 基于邊緣檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法選擇及實(shí)現(xiàn) ......................................................13 應(yīng)用軟件介紹 .......................................................................................................