【正文】 } free(x_buf)。 } for(i=0。 for(i=0。 } } g_count++。 if(s=0amp。j3。h++) { for(i=0。 } } g_count++。 if(s=0amp。j3。h++) { for(i=0。 if((x_buf=calloc(g_width*g_height+4,4))==NULL) exit(0)。 graph_data[i]=(unsigned char)data_buf[i]。 if(data_buf[i]mindata) mindata=data_buf[i]。 } } g_count++。 if(s=0amp。jq_height。h++) { for(i=0。 float *data_buf,maxdata=0,mindata=255。 fread(width,4,1,fp)。 fclose(fpb)。 fwrite(green_data,data_size,1,fpg)。height,4,1,fpg)。width,4,1,fpr)。width,4,1,fpb)。 fseek(fpr,0,SEEK_SET)。 data_size=width*height。 } free(r_buf)。iwidth*height。} if(flag==39。q_height=5。N39。} if(strcmp(d_type,Priwitt)==0) {flag=39。 if(strcmp(d_type,Laplacian)==0) quad_data=quad_data3。 r_buf[i]=(float)gray_buf[i]。iwidth*height。Y39。 float *r_buf,*quad_data,x=0。參考文獻[1] 章毓晉. 圖像處理和分析 [M].北京：清華大學出版社，1999.[2] 趙榮椿等. 數(shù)字圖像處理導論 [M].西安：西北工業(yè)大學出版社，1995.[3] 阮秋琦. 數(shù)字圖像處理學 [M].北京：電子工業(yè)出版社，2001. [4] 程正興. 小波分析算法與應用 [M].西安交通大學出版社,1997.[5] 羅述謙， [M].北京：國防工業(yè)出版社，2003.[6] 章國寶，葉樺， [J].中國圖像圖形報，1998（3）.[7] ?廣義模糊算子法 [J].中國科學A輯，1995（2）.[8] 朱虹. 數(shù)字圖像處理基礎 [M].北京：科學出版社,2005.附錄各微分算子主要源程序： void deal (unsigned char *red_data,unsigned char *green_data,unsigned char *blue_data,unsigned long width,unsigned long height,char d_type[]){ unsigned long i=0,j=0,k=0,q_width=0,q_height=0。隨著人類活動的不斷擴大，圖像的應用領域隨之不斷擴大。并用C語言實現(xiàn)了幾種常見的微分算子，得出Canny算子是最優(yōu)的邊緣檢測算子。一階微分算子檢測出來的輪廓比較粗略，但是檢測出的輪廓比較清晰。除了邊緣外，還包括畫面中因光照變化或者是硬件設備帶來的各種影響。 第四章 程序設計與實驗本文是用C語言編程來實現(xiàn)圖像的處理，（a）圖所示,(b)所示：開始打開文件選擇銳化算子處理圖象存儲圖片結束開始確定算子加載文件入內存判斷算子類型一階算子二階算子Canny算子矩陣相乘矩陣相乘求平方根濾波增強檢測定位處理完畢 未打開 (a)整體流程圖(b)各微分算子流程圖 Roberts ：開始選擇處理圖像待處理圖像與模板矩陣相乘結束 算子和Laplacian算子程序流程圖Sobel算子和 ：開始選擇處理圖像x方向矩陣與待處理圖像相乘結束y方向矩陣與待處理圖像相乘求平方根 Priwwit算子程序流程圖：開始選擇處理圖像高斯濾波去噪邊緣提取求梯度閾值判定結束程序見附錄。從R開始重復第一步，直到我們在圖像1和圖像2中都無法繼續(xù)為止。我們以圖像2為基礎，以圖像1為補充來連接圖像的邊緣。我們把梯度值小于的像素的灰度設為0，得到圖像1。例如，如果中心像素x的梯度方向屬于第4區(qū)，則把x的梯度值與它左上和右下相鄰像素的梯度值比較，看x的梯度值是否是極大值。（3） 檢測,但在有些圖像中梯度幅值較大的并不是邊緣點。圖像邊緣檢測的基本步驟：（1） 濾波,邊緣檢測主要基于導數(shù)計算，但受噪聲的影響。這樣，就可以在每一點的梯度方向上判斷此點強度是否為其領域的最大值來確定該點是否為邊緣點。實驗表明，當時，能夠獲得較好的邊緣檢測結果。這就意味著該算子對最急劇的變化方向上的邊緣特別敏感，但在沿邊緣方向上是不敏感的。值得慶幸的是，且個線性算子可以在抵抗噪聲與邊緣檢測之間獲得一個最佳的折中，這個算子就是高斯函數(shù)的一階導數(shù)。在兩個不同的閾值下，采用同樣的微分算子均可以提取出圖像的邊緣，但是兩者有比較大的區(qū)別。Priwitt算子定義如下： () () ▽= ()如果用圖像處理的模板來表示，則有 () Laplacian算子 以上的都是一階微分算子，而拉普拉斯是二階的。：這是一個的模板，用○標識的是當前待處理像素,則交叉微分算子定義如下： ()按照圖像處理的模板描述形式，上式可以表示為 = = () Sobel算子前面介紹的Roberts算子可以獲得景物細節(jié)的輪廓，因為其作用模板小，所以相對計算量也小。第五章為總結和展望，介紹了本論文實現(xiàn)的功能，闡述本課題的現(xiàn)實意義，以及對未來各算子的展望。第二章介紹了數(shù)字圖像處理中邊緣檢測的主要幾種簡單的微分算子，以及各微分微分算子的實現(xiàn)算法。在文化藝術上，用于紡織工藝品設計，服裝設計與制作，發(fā)型設計，文物資料照片的復制和修復，運動員動作分析和評分等等。由于邊緣檢測還不成熟，直接影響了圖像識別的應用，一直是圖像識別領域的一個研究熱點。 邊緣檢測邊緣是圖像的最重要的特征。其中值得一提的是研制具備視覺、聽覺和觸覺功能的智能機器人，將會給工農業(yè)生產帶來新的激勵，目前已在工業(yè)生產中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用。要將這樣高速率的數(shù)據(jù)實時傳送出去，必須采用編碼技術來壓縮信息的比特量。此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫(yī)學診斷方面都廣泛地應用圖像處理技。我國也陸續(xù)開展了以上諸方面的一些實際應用，并獲得了良好的效果。二是對一幅圖像中的若干個目標物進行識別分類后給出其特性測度。可見其重要性。本文就是運用Canny算子，與其它的算子比較，得出Canny邊緣檢測的好方法。作為研究非平穩(wěn)信號的利器，小波在邊緣檢測方面具有得天獨厚的優(yōu)。第三種是統(tǒng)計方法。從統(tǒng)計角度來說，我們可以通過回歸分析得到一個曲面，然后也可以做類似的處理。邊緣檢測的方法主要有以下幾種：第一種檢測梯度的最大值。第二，經(jīng)驗告訴我們：如果我們能成功地得到圖像的邊緣，那么圖像分析就會大大簡化，圖像識別就會容易得多。邊緣是邊界檢測的基礎，也是外形檢測的基礎。圖像的邊緣部分集中了圖像的大部分信息，圖像邊緣的確定與提取對整個圖像場景的識別與理解是非常重要的，同時也是圖像分割所依賴的重要特征，邊緣檢測主要是圖像的灰度變化的度量、檢測和定位。本文詳細地分析了目前常用的幾種算法，即：Roberts交叉微分算子、Sobel微分算子、Priwitt微分算子和Laplacian微分算子以及Canny算子，用C語言編程實現(xiàn)各算子的邊緣檢測，并根據(jù)邊緣檢測的有效性和定位的可靠性，得出Canny算子具備有最優(yōu)邊緣檢測所需的特性。在圖像邊緣檢測中，微分算子可以提取出圖像的細節(jié)信息，景物邊緣是細節(jié)信息中最具有描述景物特征的部分,也是圖像分析中的一個不可或缺的部分。所謂圖像的邊緣是指圖像局部區(qū)域亮度變化顯著的部分，該區(qū)域的灰度剖面一般可以看作是一個階躍，即從一個灰度值在很小的緩沖區(qū)域內急劇變化到另一個灰度相差較大的灰度值。邊緣在邊界檢測、圖像分割、模式識別、機器視覺等等中有很重要的作用。主要有以下幾個理由：首先，人眼通過追蹤未知物體的輪廓（輪廓是由一段的邊緣片段組成的）而掃視一個未知的物體。經(jīng)過了四十多年的發(fā)展，已有許多種不同的邊緣檢測方。還有一種比較直觀的方法就是利用當前像素鄰域中的一直像素值擬合一個曲面，然后求當前像素外梯度。從分析學上我們知道，拐點處函數(shù)的二階導數(shù)是0。九十年代，隨著小波分析的迅速發(fā)展，小波開始用于邊緣檢測。在1986年Canny總結提出了以往理論和實踐的成果，提出了邊緣檢測Canny三準則：好的檢測結果，好的定位還有對單一邊緣低重復響應，并給出了他們的數(shù)學表達式。因為圖像可以反映人類第一感覺下的思維魅力，正因為如此，圖像技術快速地向各個研究領域滲透。而圖像處理有倆種，一是將一幅效果不好的圖像進行處理，獲得視覺效果好的圖像。（1）航天和航空技術方面的應用數(shù)字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，現(xiàn)在世界各國都在利用陸地衛(wèi)星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業(yè)調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環(huán)境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦產量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業(yè)規(guī)劃（如土壤營養(yǎng)、水份和農作物生長、產量的估算等），城市規(guī)劃（如地質結構、水源及環(huán)境分析等）。除了上面介紹