【正文】 imread(39。 %邊緣檢測(cè) %bw=edge(a，39。)。 %創(chuàng)造一個(gè)平坦的圓盤型結(jié)構(gòu)元素，其半徑為2bw = imclose(bw，se)。)。holes39。 dim = size(b) for i=1:dim(1) khoangcach{k}(1，i) = sqrt ( ( b(i，2) s(k).Centroid(1) )^2 + ( b(i，1) s(k).Centroid(2) )^2 ) end a=max(khoangcach{k})。 elip =c/(a*b*pi)。hold on。)。 %在二維圖像中標(biāo)記連接分量s = regionprops(L， 39。disk39。%bw=edge(a，39。canny39。clear。首先，我要對(duì)我的老師致以真誠(chéng)的感謝，在整個(gè)畢業(yè)設(shè)計(jì)的制作和畢業(yè)論文的寫作中，老師都給予了我細(xì)心的指導(dǎo)及幫助，在我完成論文的整個(gè)過(guò)程，更是從開題報(bào)告到完成初稿都有老師的辛勞。本文就是依據(jù)各種圖像邊緣提取算法，對(duì)圖像的輪廓進(jìn)行有效的提取，再通過(guò)各個(gè)圖形的圓形度，矩形度來(lái)分析出實(shí)際的圖形。在以上提到的各種邊緣提取方法的基礎(chǔ)上，很多學(xué)者在理論分析和四級(jí)運(yùn)用中都做的進(jìn)一步的優(yōu)化，并的到了不錯(cuò)的效果。圖41 原始圖像圖42(a) sobel算法邊緣提取圖像圖42(b) prewitt算法邊緣提取圖像圖42(c) roberts算法邊緣提取圖像圖42(d) canny算法邊緣提取圖像圖42(e) log算法邊緣提取圖像圖43 識(shí)別圖像二、結(jié)果分析仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，以上算法都可以識(shí)別出相對(duì)應(yīng)的形狀，但其邊緣檢測(cè)效果各有優(yōu)勢(shì)，從整體上來(lái)講，sobel算法，prewitt算法，roberts算法和log算法的仿真效果比canny算法略好，原因是canny算法在識(shí)別圓形時(shí)出現(xiàn)了明顯的毛刺。chunhat=c/(4*b*(a^2b^2)^)。c=dt(k).Area。判斷程序代碼如下：a=max(khoangcach{k})。三角形39。橢圓39。如橢圓的面積為。長(zhǎng)方形39。) elseif (elip ) amp。 vuong = c/(4*b^2) chunhat=c/(4*b*(a^2b^2)^)。圖像邊緣檢測(cè)，在實(shí)踐中具有重要的應(yīng)用一直是熱圖像邊緣檢測(cè)和困難，到目前為止，許多邊緣檢測(cè)方法，其中Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplace算子、Prewitt算子、Krisdl算子、Canny算子、Gauss邊緣檢測(cè)算子、使用平滑技術(shù)來(lái)提取圖像的邊緣，利用微分提取圖像邊緣和圖像邊緣提取的方法利用小波分析技術(shù)是一種常見的方法，但是算法的結(jié)果是不同的。算法這張照片除了羅伯茨算子中使用一個(gè)模板，模板操作是一種圖像處理鄰域處理，有許多圖像效果可以使用模板操作如平滑、中值濾波、油畫效果，斜角的形象。兩個(gè)閾值和，且，從而可以得到兩個(gè)閾值邊緣圖像和。39 非極大值抑制四個(gè)區(qū)域的編號(hào)分別是到，對(duì)應(yīng)鄰域的四種可能的組合方式。1. Canny邊緣檢測(cè)基本原理：Canny算子實(shí)際上是一種濾波器，其既有消除噪音的功能，還有邊緣檢測(cè)的能力。從本質(zhì)上講，它不僅僅是簡(jiǎn)單的梯度計(jì)算來(lái)確定一個(gè)像素是否邊緣點(diǎn)，在決定是否一個(gè)像素是當(dāng)前邊緣點(diǎn)，需要考慮其他像素的影響，這不是一個(gè)簡(jiǎn)單的邊界跟蹤，尋找邊緣點(diǎn)，根據(jù)當(dāng)前像素和像素來(lái)確定[19]。②先對(duì)高斯濾波器做拉普拉斯變換，再與圖像做卷積運(yùn)算，接著做過(guò)零判斷。該算法的主要思路和步驟如下：（1）濾波：就是對(duì)圖像做平滑濾波，選取對(duì)應(yīng)的濾波函數(shù)為高斯函數(shù)，即： 其中，是一個(gè)圓對(duì)稱函數(shù)，其平滑的作用是可通過(guò)來(lái)控制的。其基本思想是運(yùn)用二維向量的二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行計(jì)算。在實(shí)踐中，操作者常常被用來(lái)提取道路的邊緣。常用的邊緣檢測(cè)方法有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Laplacian算子[17]。邊緣檢測(cè)算法常常面對(duì)具體問(wèn)題，可憐的普遍性。經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子包括：Roberts算子，Prewitt算子，Sobel算子，Log (Laplacian of Gaussian)算子等。算法將有顯著變化的灰度鄰域點(diǎn)突出。它還涉及到紋理圖像處理方法。其次，要知道在一定空間范圍內(nèi)發(fā)生的特征變化，不要指望在檢測(cè)算子能檢測(cè)出圖像中所有特征的最佳變化。四、不變矩年，美國(guó)專家Guiming Hu發(fā)現(xiàn)了二維矩不變量理論，接著把該理論成功應(yīng)用到了圖像識(shí)別中。理論上講，正方形的圓形度為/4=，正三角形的圓形度為/9=.另外，圓形度還有兩個(gè)計(jì)算公式： 其中，A是區(qū)域面積，L是最小外接圓面積。 （4）形狀不變矩法利用目標(biāo)所占區(qū)域的矩作為形狀描述參數(shù)來(lái)進(jìn)行分類。下面是幾種典型的形狀特征描述方法。如形狀的幾何分類，面積和周長(zhǎng)之間的特征是高度相關(guān)的，和形狀指數(shù)的形狀和大小有一定的相關(guān)性，但相關(guān)程度低。面積如三角形和圓形，兩者的計(jì)算間距很小，類之間的距離的形狀指數(shù)非常大，因?yàn)檫@2種類型的樣本各有相同的內(nèi)部形狀指數(shù)，方差的特征是接近0，所以類之間的距離較大。對(duì)于圖像匹配的目的，需要進(jìn)一步說(shuō)明的幾何形狀。通?；叶戎凳强梢赃M(jìn)行量化的，主要有下面幾種方法對(duì)：均勻量化（uniform quantization），線性量化（liner quantization），對(duì)數(shù)量化，MAX量化，錐形量化（tapered quantization）等。二、采樣采樣的工作原理是提取出圖像的特征，將圖像在時(shí)間上分割成多個(gè)時(shí)間點(diǎn)，并找到每個(gè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像離散點(diǎn)，把每個(gè)離散值當(dāng)做一個(gè)像素，最后形成一個(gè)包含了圖像信息的集合。矩陣的大小與像素有關(guān)，每一個(gè)像素點(diǎn)就是矩陣中的某一個(gè)值。（5）圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理。Matlab 中包含有圖像文件導(dǎo)入函數(shù) imread()，可以用來(lái)導(dǎo)入如:bmp、tif、tiffpcx、jpg、gpeg、hdf、xwd等格式圖像文；圖像寫出函數(shù)imwrite()，還有圖像顯示函數(shù)image()、imshow()等等。具體的內(nèi)容有：文件頭（一個(gè)BITMAP FILEHEADER數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)），位圖信息數(shù)據(jù)塊（位圖信息頭BITMAP INFOHEADER和一個(gè)顏色表）和圖像數(shù)據(jù)。（2）BMP（Windows Bitmap）格式。第四節(jié) 論文主要內(nèi)容及章節(jié)安排本文主要是運(yùn)用MATLAB為工具，來(lái)研究對(duì)圖像的形狀，并對(duì)不同形狀的圖像進(jìn)行分類，其結(jié)構(gòu)安排如下：第一章 引言，介紹了課題研究背景，圖像的定義，邊緣檢測(cè)的內(nèi)容、以及課題的研究現(xiàn)狀?；谇懊嫜芯空叩某晒?，很多圖像處理軟件被成功運(yùn)用，而且取得了不錯(cuò)的效果，這些軟件都有一個(gè)共同的特征，就是具有較高的識(shí)別精度和較快的特征提取速度?，F(xiàn)在配備了先進(jìn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)讀取圖像邊緣檢測(cè)的分析首先提取圖像邊緣，縮減了人工并增強(qiáng)了效率，還可以從圖片中獲取人工不能獲取眾多有效信號(hào)。（6）圖像變換，由于圖像陣列很大,直接處理空間領(lǐng)域的涉及大量的計(jì)算。（4）圖像增強(qiáng)和復(fù)原，即采用相應(yīng)的增強(qiáng)技術(shù)對(duì)圖像鏡像操作，以便能夠直觀的觀察到圖像，并獲取圖像的對(duì)比度。圖像邊緣檢測(cè)的主要研究?jī)?nèi)容包括：（1）圖像獲得和抽樣，目的是通過(guò)有效的途徑來(lái)獲取圖像，并對(duì)圖像進(jìn)行抽取，首先通過(guò)圖像獲取裝置得到相應(yīng)的圖像，其次，將圖像轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的數(shù)字化信號(hào)，并對(duì)該型號(hào)進(jìn)行采樣提取，結(jié)合圖像傳感器，對(duì)獲得的圖像進(jìn)行提取。不僅如此，用戶漢可以認(rèn)為編寫程序，對(duì)工具包進(jìn)行擴(kuò)充處理，每個(gè)工具包中都具有相應(yīng)的測(cè)試案例方便初學(xué)者學(xué)習(xí)。形狀的輪廓，用數(shù)學(xué)語(yǔ)言對(duì)應(yīng)的亮度是二階導(dǎo)數(shù)的形成，只有線性變化的亮度不產(chǎn)生輪廓。形狀是描述對(duì)象的一個(gè)定義特征，并描述圖像內(nèi)容的重要特征。（5）邊緣連接：對(duì)無(wú)序邊緣進(jìn)行加工，使其變?yōu)橛行虻倪吘壉怼Ｊ聦?shí)上，具備階躍或者線條邊緣圖像是非常罕見的。第一節(jié) 圖像的定義一、圖像邊緣圖像邊緣（Edlge）的定義是指圖像邊界具有不連續(xù)性，這是一種局部特性。應(yīng)用白細(xì)胞計(jì)數(shù)、商業(yè)系統(tǒng)是發(fā)達(dá)國(guó)家在1970年。通過(guò)最近的迅速突破，邊緣檢測(cè)處理技術(shù)目前己經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到全球各個(gè)領(lǐng)域中，如制造業(yè)，醫(yī)藥業(yè)，科技等領(lǐng)域。這就需要我們?cè)趫D像處理過(guò)程中能夠精確的提取出圖像的邊緣。本文主要結(jié)合Matlab軟件來(lái)進(jìn)行圖像形狀分類器的設(shè)計(jì)，通過(guò)編寫程序，設(shè)置了六種不同的邊緣提取算子，對(duì)不同類型的圖像邊緣進(jìn)行提取，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，選取合適的邊緣提取算子及其重要，以上六種算法都能夠成功識(shí)別出三角形，正方形，圓行邊界，但是有些算法存在邊緣凸起問(wèn)題，prewitt算子在在識(shí)別各種邊界時(shí)都表現(xiàn)出很好的效果。Matlab軟件中包含強(qiáng)大的圖像處理程序和圖形展示界面，用戶通過(guò)運(yùn)行程序，不僅能夠?qū)D像的操作有直觀的認(rèn)識(shí)，還能自由的對(duì)程序進(jìn)行修改，在圖像處理研究方面具有重要的地位。圖像的邊緣往往攜帶者一張圖像中的大部分信息，使得圖像處理人員能夠很快掌握?qǐng)D像的位置，即使在信號(hào)發(fā)生突變的頂點(diǎn)處，這些邊緣也能提供出很好的輪廓，所以，在邊緣檢測(cè)中，我們往往吧圖像的了輪廓看做及其重要的一項(xiàng)特征。在20世紀(jì)中后期，隨著電力電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)在技術(shù)上得到了突破。這些應(yīng)用程序的特點(diǎn)是要求最低人工干預(yù)，自動(dòng)分析系統(tǒng)。20世紀(jì)以后，隨著圖像分析與處理基礎(chǔ)理論的不斷完善，其已經(jīng)在眾多高新技術(shù)領(lǐng)域中占據(jù)了重要地位。如果圖像灰度在不連續(xù)的兩邊具有明顯的差異，就叫做階躍不連續(xù)；如果在某個(gè)時(shí)刻，圖像的灰度從一個(gè)值改變到另一個(gè)值，保持一定的時(shí)間后返回到原來(lái)值，這個(gè)過(guò)程叫做圖像的線條不連續(xù)。（4）邊緣檢測(cè)器：一種在圖像中選擇合適的點(diǎn)集（邊緣點(diǎn)）的算法。在人類視覺感知、識(shí)別和理解中，形狀是一個(gè)重要的參數(shù)。直觀的，感性的要求的形狀的輪廓線之間的可見區(qū)域的亮度是明確的。Matlab程序包中含有成百上千個(gè)函數(shù)，還有四十多個(gè)工具箱用于解決各式各樣的數(shù)學(xué)優(yōu)化及計(jì)算問(wèn)題。出口從圖案輸入的圖像邊模型、圖像檢測(cè)邊緣的邊緣檢查過(guò)程中,特定應(yīng)用程序的某個(gè)特定的問(wèn)題和發(fā)展的新技術(shù)和新方法是畫邊緣檢查找到確實(shí)幾乎完全不同的其他應(yīng)用領(lǐng)域[9]。可以用于水平、垂直或?qū)翘荻葌鞲刑荻鹊乃阕?，他們?fù)雜的結(jié)果可以探測(cè)在任意方向上的邊界點(diǎn)。圖像分類使用經(jīng)典的模式識(shí)別方法，統(tǒng)計(jì)模式分類和句法模式識(shí)別，近年來(lái)新的模糊模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別在圖像識(shí)別中也越來(lái)越多的關(guān)注。末以來(lái)，美國(guó)和一些國(guó)際組織發(fā)起了一項(xiàng)資源遙感衛(wèi)星(陸地衛(wèi)星系列)和太空實(shí)驗(yàn)室(如太空實(shí)驗(yàn)室)，由于飛機(jī)位置和態(tài)度在成像條件下，環(huán)境條件和其他因素，圖像質(zhì)量并不總是很高。國(guó)際上的研究者主要有Mckeown研究所、VGG研究院和德國(guó)波恩大學(xué)、等，國(guó)內(nèi)的研究者主要是中國(guó)科學(xué)技術(shù)研究院、華中理工大學(xué)等等，各個(gè)領(lǐng)域的研究者都以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)，通過(guò)編程及仿真，總結(jié)出了很多有實(shí)用性的工作，極大的促進(jìn)了圖像識(shí)別的發(fā)展。所以，這項(xiàng)研究的路還很漫長(zhǎng)，希望很多的人增強(qiáng)對(duì)于圖像特征提取與識(shí)別技術(shù)的探索，迫切需要后者進(jìn)行更多的工作。文件內(nèi)容包括：文件頭（128字節(jié)），圖像數(shù)據(jù)、擴(kuò)展顏色映射表數(shù)據(jù)。處理1，4，8，24位非壓縮圖像，1，4，8，24位packbit壓縮圖像，一位CCITT壓縮圖像等。（1）圖像文件格式的讀寫和顯示。針對(duì)圖像的統(tǒng)計(jì)計(jì)算Matlab提供了校正、直方圖均衡、中值濾波、對(duì)比度調(diào)整、自適應(yīng)濾波等對(duì)圖像進(jìn)行的處理。（2）灰度圖像在Matlab中，每一個(gè)圖像的灰度都會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)矩陣。圖像數(shù)組為M*N*3，M，N表示圖像像素的行列數(shù)。在0255的值對(duì)應(yīng)于白黑的時(shí)候，有以0為白，255為黑的方法，也有以0為黑，255為白的方法，這取決于圖像的輸入方法以及用什么樣的觀點(diǎn)對(duì)圖像進(jìn)行處理等，這是在編程時(shí)應(yīng)特別注意的問(wèn)題。在這些特性中，一些可以用數(shù)值來(lái)描述，但更多的功能是沒(méi)有明顯的幾何。不同類別的特征值，差值越大越區(qū)分不同類別的特征之間的區(qū)分能力，類的特性可以用來(lái)測(cè)量距離。像是高度相關(guān)的功能，基本上反映了對(duì)象的相同屬性，可以結(jié)合，而不應(yīng)該單獨(dú)使用。此外，輪廓匹配法和幾何參數(shù)法、邊界方向直方圖法、小波系數(shù)法和小波輪廓表示法等。在QBIC系統(tǒng)，是利用圓度、偏心率、主軸方向和代數(shù)幾何參數(shù)，如矩、基于形狀特征的圖像檢索。在一個(gè)圓形的形狀中，指的是其面積的平方之比是目標(biāo)對(duì)象的周長(zhǎng)，記為 其中：P表示圖形的周長(zhǎng)，A表示周長(zhǎng)所圍的面積。力矩是一種線性特征，圖像旋轉(zhuǎn)、尺度和平移不變性的轉(zhuǎn)矩特性，因此可以用來(lái)描述圖像區(qū)域的形狀特征。要做好邊緣檢測(cè)初步準(zhǔn)備條件如下：首先，清晰的圖像特征，以檢測(cè)的形式變化，從而適應(yīng)變化檢測(cè)方法。但在含有紋理圖像的情況下，這是一個(gè)小問(wèn)題，例如，人們穿的衣服，白色和黑色的正方形在圖像中，我們通常不希望在網(wǎng)格中提取的邊緣，包括衣服。（2）增強(qiáng)?？偟恼f(shuō)來(lái)傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)的流程圖如31所示: 原始圖像 平滑圖像平滑圖像得出邊緣的二值化圖像既檢出邊緣點(diǎn)閾值分割梯度算子邊緣增強(qiáng)邊緣檢測(cè)邊緣定位圖像濾波圖31 邊緣檢測(cè)的流程圖選取合適的特征提取方法是極其重要的，因?yàn)樗沁吘墮z測(cè)問(wèn)題的一個(gè)核心模塊。它的理論和實(shí)踐背景很廣，具有良好的應(yīng)用價(jià)值和理論困難。這是一個(gè)輪廓線或邊緣檢測(cè)。Roberts算子具有其邊緣的優(yōu)點(diǎn)是非常準(zhǔn)確的，缺點(diǎn)是，它是對(duì)噪聲敏感相對(duì)。四、Laplacian邊緣算子拉普拉斯算子具有強(qiáng)烈的線性性和移步變形。對(duì)于這一點(diǎn)，并設(shè)計(jì)了一種人類視覺方法的局部特性，該方法是使用高斯操作者對(duì)濾波操作，使用拉普拉斯邊緣檢測(cè)，即所謂的算法。由于對(duì)平滑圖像進(jìn)行拉普拉斯運(yùn)算可等效為的拉普拉斯運(yùn)算與的卷積，故上式變?yōu)椋? 式中 稱為L(zhǎng)OG濾波器，其為： 這樣就有兩種方法求圖像邊緣：①對(duì)圖像和高斯濾波器做卷積運(yùn)算，再對(duì)產(chǎn)生的信號(hào)做拉普拉斯變換，最后做過(guò)零判斷。Canny算子是一種性能很高邊緣檢測(cè)算子，它廣泛用于許多圖像處理領(lǐng)域。Canny算子的算法分為5個(gè)步驟：圖像濾波、計(jì)算圖像的梯度