基于紅外圖像的邊緣特征提取畢業(yè)論文(文件)
【正文】 拉普拉斯算子是一個二階微分算子，它可在邊緣處產生一個陡峭的零交叉，即一個由正到負的過零點，最后依據(jù)零交叉點進行邊緣檢測。這樣， Hough 變換就把圖像 空間中較為困難的全局檢測問題轉化為參數(shù)空間中 相對容易的局部峰值檢測問題。所有的這些曲線必定交于一點 ( or?,0 )。由上面圖片比較得出 Roberts 提取邊緣的結果邊緣較粗，邊緣 定位不是很明顯，很容易丟失一部分邊緣 ，而且沒有經(jīng)過圖 像平滑計算，不能抑制噪聲。 11 4 結束語 經(jīng)典的特征提取算法，而關于圖像邊緣特征的提取， 介紹了 Sobel 算子、 Roberts 算子、 Prewitt 算子 、 Canny 算子和 LOG (Laplace Gauss)算子，并分析了這幾種算子的優(yōu)點和不足。39。gaussia39。sobel39。)。%roberts 算子 bw4=edge(b,39。canny39。imwrite(bw1,39。imshow(bw2)。 figure。)。39。imwrite(bw5,39。然后進行高斯濾波，最后在進行各中想要算子對圖像邊緣特征提取處理 參考文獻： [1]王潤生 .圖像理解 [M].長沙 :國防科技大學出版社， 1998 [2]文貢堅，王潤生 .一種穩(wěn)健的直線提取算法 [J].軟件學 報 ,20xx,12(11):166016661. [3]孫即祥編著 .數(shù) 字 圖像 處 理 [M].河北 教 育出 版 社 ， 199306 [4]游素亞 ,楊靜 .圖 像 邊 緣 檢 測 技 術 的 發(fā) 展 與 現(xiàn) 狀 [J].電 子 科 技 導 報 ， 1995,(8)： 2528 [5]陸 宗 騏，梁 誠 .用 Sobel 算子細化邊緣 [J].中國圖象圖形學報， 20xx， 12 5(6):516520. [6]李 國 寬，彭 嘉 雄 .基于小波變換的紅外成像弱小目標檢測方法 [J].華中理工大學學報 ,20xx,28(5):6971. [7]王學偉 ,張 衛(wèi) 國 ,沈 同 圣 ,等 .飛 機 目 標 動 態(tài) 紅 外 圖 像 的 計 算 機 生 成[J].紅外與激光工程 ,1999,28(2):2124. [8]徐英 .紅 外 圖 像 序 列 中 運 動 弱 小 目 標 檢 測 的 方 法 研 究 [J].紅外技術， 20xx,24(6):2730. [9]孫 德 寶 ,周 衛(wèi) 祥 ,彭 嘉 雄 .紅 外 圖 像 序 列 運 動 小 目 標 檢 測 的 出 路 算 法研究 [J].紅外與激光工程 ,20xx,29(2):1214. [10]Cormac Herley,Zixiang spacefrequency segmentation using balanced wavelet packed trees for leastcost image representa tion[J].IEEE Trans On Image Processings 1997,6(9):12131230 [10]阮秋琦編著 .數(shù)字 圖 像處 理 學 [M].電子 工 業(yè) 出版 社 ， 20xx01 。)。 figure。imshow(bw4)。imwrite(bw3,39。39。)。%canny 算子 figure。)。roberts39。%sobel 算子 bw2=edge(b,39。%高斯濾波器 b=imfilter(b1,h58)。 b1=rgb2gray(H)。經(jīng)典的特征提取算法，而關于圖像邊緣特征的提取， 還在對圖像進行霍夫變換提取直線特征時，綜合運 用了圖像預處理的幾種基本的算法，針對紅外圖像 的自身的特點，設計了一個預處理的系統(tǒng) 流程，不僅 有灰度均衡、濾波去噪，還有閾值變換、開運算等，得 到了比較好的提取效果。 Log 和 Laplacian 是兩種結合算子其圖像的邊緣提取結果比較完整，邊緣提取較為準確，但是含有噪聲點。 下圖 是本文通過 Hough 變換提取紅 外圖像直 線特征的流程圖，紅外圖像經(jīng)過一些預處理后，先對 邊緣進行 Sobel提取，再通過霍夫變換將直線特征 提取出來。 yx? 平面上的任意一條直線對應了 ??r 空間上的一個點， yx? 平面上的 一 個點則對應 ??r 空間上的一條正弦曲線。 Hough 變換是一種常用的圖像邊緣檢測技術 [9]， 它可以識別和檢測圖像空間的任意解析曲線。 將原始圖像 ( , )f xy 與 ? ?,f xy 進行卷積運算，得出平滑后的圖像 ? ?,I xy ，即： ? ? ? ? ? ?, , ,I x y f x y f x y?? 這樣既平滑了圖像又降低了噪聲，孤立的噪聲點和一些較小的結構組織將被濾除，同時保護了圖像邊緣。它可表示為 :
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