數(shù)字圖像處理結課論文(編輯修改稿)
2025-07-25 14:35 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ，大幅度地減少了數(shù)據(jù)量，并且剔除了可以認為不相關的信息，保留了圖像重要的結構屬性。邊緣檢測可分為兩大類基于查找一類和基于零穿越的一類?；诓檎业姆椒ㄍㄟ^尋找圖像一階導數(shù)中的最大和最小值來檢測邊界，通常是將邊界定位在梯度最大的方向?；诹愦┰降姆椒ㄍㄟ^尋找圖像二階導數(shù)零穿越來尋找邊界，通常是Laplacian過零點或者非線性差分表示的過零點。1 .2 拉普拉斯算子拉普拉斯算子是一種在圖像銳化處理 中很重要 的算法。拉普拉斯算子是與一個邊緣方向無關的邊緣點檢測算子。它對孤立像素的響應要比對邊緣或線的響應更強烈，因此使用該算子進行圖像銳化之前需要對圖像作平滑處理。拉普拉斯算子是一種二階微分算子。一個連續(xù)的二元函數(shù)f( x，y)，其拉普拉斯運算定義為 為了更適合于數(shù)字圖像處理，將拉式算子表示為離散形式：（2） 另外，拉普拉斯算子還可以表示成模板的形式，如下圖(1)所示，為離散拉普拉斯算子的模板，圖(2)表示其擴展模板。 圖(1) 圖(2) 從模板形式容易看出，如果在圖像中一個較暗的區(qū)域中出現(xiàn)了一個亮點，那么用拉普拉斯運算就會使這個亮點變得更亮。因為圖像中的邊緣就是那些灰度發(fā)生跳變的區(qū)域，所以拉普拉斯銳化模板在邊緣檢測中很有用。一般增強技術對于陡峭的邊緣和緩慢變化的邊緣很難確定其邊緣線的位置。但此算子卻可用二次微分正峰和負峰之間的過零點來確定，對孤立點或端點更為敏感，因此特別適用于以突出圖像中的孤立點、孤立線或線端點為目的的場合。同梯度算子一樣，拉普拉斯算子也會增強圖像中的噪聲，有時用拉普拉斯算子進行邊緣檢測時，可將圖像先進行平滑處理。 Sobel算子 （
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