【導讀】學生姓名xxx專業(yè)班級信工11-1班。指導教師xx職稱講師。所在單位電氣工程系信息工程教研室。完成日期2020年4月5日。xx科技學院2020屆本科生畢業(yè)設計（論文）外文翻譯

　　

【正文】 ? ? ? xx 科技學院 2020 屆本科生畢業(yè)設計（論文）外文翻譯 14 1112342122[ 0 , 0 , 0 。1 , 1 , 1 。 0 , 0 , 0] 。 [ 0 , 0 , 1 。 0 , 1 , 0 。1 , 0 , 0] 。[ 0 , 1 , 0 。 0 , 1 , 0 。 0 , 1 , 0] 。 [ 1 , 0 , 0 。 0 , 1 , 0 。 0 , 0 , 1 ] 。[ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 。 0 , 0 , 0 , 0 , 0 。1 , 1 , 1 , 1 , 1 。 0 , 0 , 0 , 0 , 0 。 0 , 0 , 0 , 0 , 0] 。[ 0 , 0 , 0 , 0 , 1 。 0 , 0 , 0 , 1 , 0 。 0 , 0 , 1 , 0 , 0 。 0 , 1 , 0 , 0 , 0 。1 , 0bbbb????2324, 0 , 0 , 0] 。[ 0 , 0 , 1 , 0 , 0 。 0 , 0 , 1 , 0 , 0 。 0 , 0 , 1 , 0 , 0 。 0 , 0 , 1 , 0 , 0 。 0 , 0 , 1 , 0 , 0] 。[ 1 , 0 , 0 , 0 , 0 。 0 , 1 , 0 , 0 , 0 。 0 , 0 , 1 , 0 , 0 。 0 , 0 , 0 , 1 , 0 。 0 , 0 , 0 , 0 , 1 ] .bb?? 5 5 5m in5 5 5m inm in{ ( ) , ( ) }( ) ( )d m e mde m mG G i G iG G i G i??? 當使用不同方向的結構元素檢測邊緣 ， 提出了一種新的融合規(guī)則 。 當使用不同尺度的結構元素邊緣檢測 ， 本文采用信息熵方法邊緣融合在一起 。 新的邊緣檢測算法的權重系數(shù) 因為一個結構性的相同的元素只敏感的邊緣方向和幾何結構 ， 與不同方向的邊緣將被消除和幾何結構。因此 ， 在這篇論文里 ， 我們提出一種新的融合規(guī)則。我們需要計算的差別四個方向在每個像素。如果方向最大的區(qū)別 (如水 平方向 )解釋說 ， 將傾向于垂直方向邊緣。選擇結構元素具有相同的方向 (模板的區(qū)別結構元素的水平 )。 41/m m mi i iinn? ?? ? 融合處理 結構元素是數(shù)學的基本元素形態(tài) ， 結構元素也可能影響不同的邊緣檢測結果尺度和形狀。例如 ， 文獻 [13]使用單一尺度結構元素的邊緣檢測是分析和比較后 ,本文采用全方位多尺度結構元素的邊緣檢測。根據(jù)改進的操作 (15)， 提出了一種新的邊緣檢測算 法 不完整的。 21451()mmmmm i miEEE x G i??????? xx 科技學院 2020 屆本科生畢業(yè)設計（論文）外文翻譯 15 在他們中間 ( 1,2)mEm? 圖像邊緣是通過使用結構元素不同的尺度 是權重系數(shù)。 首先 ， 我們把 3x3 的結構元 素大小不同的方向 1 1 1 11 2 3 4( , , , )b b b b 分別為公式 (15)熔合得到圖像邊緣的檢測結果 1E 。 然后 ,我們使用 5x5 的結構元素大小不同的方向 22221 2 3 4( , , , )bbbb 邊緣檢測 ,熔合邊緣檢測圖像邊緣 。 4 仿真結果和分析 為了檢測算法的性能在本文中 ， 首先 ， 我們添加的鹽和胡椒的噪聲圖像的密度為 。然后我們使用的傳統(tǒng)運營商邊緣檢測 (Lobes 和精明的 )算法文獻和本文算法來檢測邊緣的噪聲圖像。檢測結果如圖 2 6 所示。 我們通過仿真結果的分析看到 ， 精明的算子和索貝爾算子對噪聲敏感。算法有一定的能力的抑制噪聲在文獻 [5]和 [13]， 但檢測結果出現(xiàn)鋸齒的邊緣和邊緣信息。例如 ， 邊緣的瓶子的脖子不連續(xù) ， 邊緣的男人的手 ， 外套按鈕是錯過 。 xx 科技學院 2020 屆本科生畢業(yè)設計（論文）外文翻譯 16 圖 1 花卉圖像的邊緣檢測結果通過使用不同的算法 xx 科技學院 2020 屆本科生畢業(yè)設計（論文）外文翻譯 17 xx 科技學院 2020 屆本科生畢業(yè)設計（論文）外文翻譯 18 圖 2 邊緣檢測瓶圖像通過使用各種算法的結果 通過數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn) ,相同濃度的噪音 ,本文改進算法比文獻 [ 11 13]的算法兩個指標的 MSE 和 PSNR。雖然文獻的日期 (1 12)相似日期 ,文獻中的算法不能完全過濾掉噪音 (1 12)?？傊?,該算法有很好的效果在視覺和客觀評價方 面。 5 結論 邊緣檢測是圖像處理中的重要研究課題之一 ， 和電腦愿景 ， 形態(tài)學圖像處理是一種更有效的方法。在形態(tài) ， 不同大小和形狀的結構元素有不同的能力在維護形象細節(jié)和抗噪聲。提出了一種基于邊緣檢測的新算法形態(tài)通過改善現(xiàn)有的運營商 ,也提出了一種新方法融合。實驗結果表明 ， 該算法可以有效地抑制的影響各種噪聲對邊緣檢測 ， 可以檢測圖像邊緣的詳細信息 ,和檢測邊緣連續(xù)和完整。本文算法優(yōu)越算法在文獻 [ 11 13]， 因此更有利于分析和形象處理。但是數(shù)學形態(tài)學的理論很豐富 ， 和一個更好的方法需要進一步的研究。 參考文獻 [1] W. . GUILi and L. CiaoMing.“Research and Application of Edge Detection Operator Based on Mathematical Morphology”.Computer Engineering xx 科技學院 2020 屆本科生畢業(yè)設計（論文）外文翻譯 19 and . 31.(2020).pp. 223226. [2] X. . . . Bidin and X. ChiBi.“Adaptive Algorithm of Edge Detection Based on Mathematical Morphology”.Journal of Computer . 29.(2020).pp. 997999. [3] Y. Jun and L. CiaoBO.“Boundary Detection using Mathematical Morphology”.Pattern Recognition . 16.(2020).pp. 12771286. [4] J. Canny.“A Computational Approach to Edge Detection”.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine . 8.(2020) . 679698. [5] Z. . . Yuanyuan and L. YongMing.“An Improved Morphological Edge Detection Algorithm of Medical of Chongqing . 33.(2020).pp. 123126. [6] Z. AuDin.“A Course of Image Processing and Analysis”.Post Telemuter and .(2020).. [7] L. . Li and Q. Chaos.“Mathematical Morphology Based Phase Selection Scheme in Digital Relaying”,IEEE C: and . 152.(2020).pp. 157163. [8] G. . I. Boulevard and I. Andrea.“A New Approach to Morphological Color Image Processing”.Pattern . 35.(2020).pp. 17331741. [9] S. . N. . Flamage and H. A. Any.“Teeth Segmentation in Digitized Dental Xray Films Using Mathematical Morphology”.IEEE Transactions on Information Forensics and . 1,(2020).pp. 178189. [10] X. . Tao and W. DuoChang.“Adaptive Edge Detection Algorithm Based on Morphology”,Computer . 36.(2020).pp. 214216. [11] W. . Dingyuan and G. Runding.“Research of Image Edge Detection Based on Mathematical Morphology”.International Journal of Signal Processing and Pattern . 6.(2020).pp. 227236. [12] H. . . Fan and Z. DinDeng.“A Muftishape and Muftiscale Edge Detection Algorithm Based on Mathematical Morphology”.Journal of Northeastern University (Natural Science).vol. 31.(2020),pp. 14831486. [13] T. Yonghe and L. HanChang.“Morphological Edge Detection Algorithm Based on Muftistructure Elements Compound Filter”.Geomagic and Information Science of Wuhan . 37.(2020).pp. 5053. [14] S. Homeopathy and B. Chandon.“An Edge Preserving Noise Smoothing xx 科技學院 2020 屆本科生畢業(yè)設計（論文）外文翻譯 20 Technique Using Muftiscale Morphology”.Signal . 82.(2020).pp. 527544． [15] B. Angelina.“Using Mathematical Morphology for The Anatomical Labeling of Vertebrae from 3D CTscan Image”.Computerized Medical Imaging and . 31.(2020).pp. 141156. [16] F. . Raze and M. A. Sharif.“A Customized Gab or Filter for Unsupervised Color Image Segmentation”.Image and Vision . 27.(2020).pp. 489501. xx 科技學院 2020 屆本科生畢業(yè)設計（論文）外文翻譯 21