【正文】 噪聲時的提取結(jié)果形態(tài)學(xué)邊緣檢測對無噪聲的圖像邊緣提取效果較好，(a)所示，(b)所示。程序代碼如下：for x=1:M1for y=1:N1if I(x,y)128F(x,y)=1。else F(x,y)=0。endendend B=strel(39。square39。,3)。J=imerode(F,B)。BW=FJ。 imshow(BW)。I=imread(39。39。)。I=rgb2gray(I)。I=imnoise(I,39。gaussian39。)。[M,N]=size(I)。for i=1:Mfor j=1:NF(i,j)=0。endend 基于小波變換多尺度分析的邊緣檢測小波變換是傳統(tǒng)的Fourier變換的繼承和發(fā)展，具有一定的分析非穩(wěn)信號的能力，主要表現(xiàn)在高頻處的時間分辨率高，低頻處的頻率分辨率高，即具有變焦特性，因此特別適合于圖像這一類非平穩(wěn)信號的處理。經(jīng)典的邊緣檢測算子都沒有自動變焦的思想，通過小波多尺度提取圖像邊緣是一種非常有效的方法。 由于小波變換具有的多尺度特性，圖像的每個尺度的小波變換都提供了一定的邊緣信息。當尺度小時，圖像的邊緣細節(jié)信息較為豐富，邊緣定位精度較高，但易受到噪聲的干擾。當尺度大時，圖像的邊緣穩(wěn)定，抗噪性好，但定位精度差。將各尺度的邊緣圖像的結(jié)果綜合起來，發(fā)揮大小尺度的優(yōu)勢，就能得到精確的圖像。多尺度邊緣檢測的基本思想就是沿梯度方向，分別用幾個不同尺度的邊緣檢測算子在相應(yīng)點上檢測模極大值的變換情況，并通過對閾值的選取，再在不同尺度上進行綜合，得到最終邊緣圖像，可以較好的解決噪聲和定位精度之間的矛盾。 基于小波包分解的邊緣檢測基于小波包多分辨率圖像邊緣提取方法是在小波函數(shù)對圖像分解的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，由于小波包分解后得到的圖像序列有近似部分和細節(jié)部分組成，近似部分是原圖像對高頻部分進行濾波后的近似表示。經(jīng)濾波后去除了高頻分量，因此能夠檢測到原圖像中所檢測不到的邊緣。與小波分解相比，小波包分解是一種更為精細的方法，可以根據(jù)信號特征靈活的選取分解方式，在各種不同分辨率下對圖像進行邊緣提取，尤其對于含噪圖像的提取效果更好。(a)原始含噪圖像 (b)圖像近似部分(a1)原始圖像邊緣 (b1)近似圖像邊緣 基于小波包分解的邊緣檢測 ，利用db4正交小波基進行一層小波包分解后，所得近似圖比原圖層次更加鮮明，檢測出的邊緣效果更好。 本章小結(jié)綜上所述，在圖像邊緣檢測領(lǐng)域盡管研究了小波、形態(tài)學(xué)等多種方法，但它們都不是一種具有絕對優(yōu)勢的方法，有的方法邊緣檢測精度高，但抗噪聲性能較差；有的方法解決了抗噪聲性能差的問題，而檢測精度又不夠；還有一些方法盡管在一定程度上較好地解決了上述兩者的協(xié)調(diào)問題，但算法復(fù)雜，運算時間長。可見，無論哪一種邊緣檢測算法在解決一定問題的同時也存在不同類型的缺陷。實質(zhì)上，邊緣檢測作為視覺的初級階段，通常認為是一個病態(tài)問題，很難從根本上解決。因而，尋求算法較簡單、能較好解決邊緣檢測精度與抗噪聲性能協(xié)調(diào)問題的邊緣檢測算法將一直是圖像處理與分析中研究的主要問題之一。第4章 全文總結(jié) 總結(jié)邊緣是圖像最基本的特征，圖像絕大部分信息都存在于邊緣中，在計算機視覺系統(tǒng)中，圖像的邊緣被看做整個視覺的起點，往往僅憑一條粗略的邊緣輪廓就能識別一個物體。因此，如何獲取圖像的邊緣成為圖像處理與分析中的熱點問題。目前，圖像邊緣檢測算法有很多，但都各有優(yōu)劣。對于不同的系統(tǒng)，應(yīng)選擇適當?shù)姆椒?，并且要善于結(jié)合一些其它的算法來改進提取效果。本文首先介紹了經(jīng)典的微分算子法，并對其理論進行了深入的研究，對比分析了各算子的優(yōu)缺點，并給出了仿真結(jié)果。然后對基于微分算子邊緣提取的具體實現(xiàn)給出了自己的思路，并經(jīng)過仿真驗證了仿真的效果。最后簡要介紹了當下比較流行的算法，如基于小波變換的圖像邊緣檢測方法和基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣提取方法，并給出了部分實驗仿真圖。本論文的主要工作和成果：（1） 本論文對傳統(tǒng)的邊緣檢測算法原理進行了詳細的分析，全面總結(jié)了各種算子的優(yōu)缺點，并通過仿真體現(xiàn)了各算法的特點及處理最佳效果。（2） 基于對傳統(tǒng)算法的研究，給出了具體的實現(xiàn)方案，并得到了較好的仿真結(jié)果。（3） 簡要介紹了現(xiàn)代邊緣檢測技術(shù)。 展望圖像的邊緣和噪聲在空域都表現(xiàn)為有較大的起伏，在頻域都表現(xiàn)為有較高的頻率分量。在檢測邊緣的同時又要抑制噪聲，抑制噪聲的同時又難免會模糊邊緣，因此如何在邊緣檢測和噪聲抑制間取得平衡點將是研究的重點。由于種種原因，本文還有很多有待完善的地方：（1） 本實驗中各種算子的閾值的選取都是手動的，需要大量的實驗才能找到合適的閾值；（2） 由于時間和水平有限，本文中對于現(xiàn)代邊緣檢測方法部分只進行了理論介紹，未能進行實驗檢驗，這些都有待完善。參考文獻[1] 龔聲蓉，劉純平，. 北京：清華大學(xué)出版社，2006[2] 阮秋琦 ：電子工業(yè)出版社，2001[3] 胡學(xué)龍， ：電子工業(yè)出版社，2006[4] ANIL ，：清華大學(xué)出版社，2006[5] 范立南，韓曉微，：科學(xué)出版社，2007[6] 閆敬文 (MATLAB版).北京：國防工業(yè)出版社，2007[7] ：中國水利水電出版社，2003[8] 王愛玲，葉明生，： 電子工業(yè)出版社，2008[9] ，1993[10] 游素亞，1995；(8)： 25~28[11] 季虎，孫即祥，2004； 40(14)：70~73[12] 曾歡，.《現(xiàn)代電子技術(shù)》2006年 第14期總第229期[13] ：清華大學(xué)出版社，1999[14] ：科學(xué)出版社，2001[15] Rafael C. Gonzalez. Digital Image Processing (Second Edition),阮秋琦，阮智宇 ：電子工業(yè)出版社，2004[16] [美] Kenneth R. Castleman ：電子工業(yè)出 版社，2002[17] 孫仲康，：清華大學(xué)出版社，1985[18] ：西安交通大學(xué)出版社，1997[19] ——：科學(xué)出版社，2000[20] ，李叔梁等譯，數(shù)字圖像處理，科學(xué)出版社，1982致 謝在論文完成之際，首先要感謝李向群老師對我的指導(dǎo)和幫助，從開題到論文定稿他都給了我很多寶貴的意見，回顧四年的大學(xué)生活，他更給了我無微不至的關(guān)心和照顧，他那嚴謹?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和淵博的學(xué)識對我產(chǎn)生了深遠的影響，并鞭策著我在以后的人生道路上不斷進取。再次向他表示最誠摯的感謝。感謝同班同學(xué)在論文完成過程中給予的無私幫助，讓我能夠順利地完成論文。四年的同學(xué)友誼讓我難以忘懷。同時借此機會向我的父母表示感謝，感謝他們這么多年來對我不計回報的關(guān)愛和支持，幫我順利地度過每一個難關(guān)。最后感謝校領(lǐng)導(dǎo)、院領(lǐng)導(dǎo)對我的關(guān)心和愛護，感謝各位答辯老師在百忙中抽出寶貴的時間對我的論文進行審閱，衷心謝謝各位老師的賜教和指正