【正文】 nny，1986）是目前學界最流行并且應(yīng)用最廣泛的的高斯邊緣檢測算法。傳統(tǒng)的邊緣檢測方法，比如 Sobel、Prewitt、Kirsch 算法，通過計算第一階方向?qū)?shù)來決定邊緣的位置。圖像邊緣檢測是圖像處理，圖像分析，模式識別等一系列圖像處理過程中最重要的步驟。 而圖像邊緣檢測則是圖像處理中非常基礎(chǔ)但是及其重要步驟。 嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域也非常廣泛。關(guān)鍵詞：邊緣檢測； 圖像處理； Matlab； Sobel； 檢測算法2前言 隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展和用戶需求的不斷增長,嵌入式系統(tǒng)逐漸走進國民生產(chǎn)的方方面面,其應(yīng)用也日益廣泛。本文利用邊緣的最大后驗概率估計，介紹一種新的邊緣估計方法，從理論上說明了怎樣選取最佳閾值。經(jīng)典邊緣檢測方法的抗噪聲性能都較差，解決該問題的主要方法就是設(shè)置閾值，把得到的圖像高頻部分與閾值相比較以達到去噪的目的，所以閾值的選取顯得尤為重要。因此，圖像邊緣和輪廓特征的檢測與提取方法，一直是圖像處理與分析技術(shù)中的研究熱點，新理論、新方法不斷涌現(xiàn)。邊緣檢測是圖像處理與分析中最基礎(chǔ)的內(nèi)容之一，也是至今仍沒有得到圓滿解決的一類問題。*******************實踐教學*******************蘭州理工大學計算機與通信學院圖像處理綜合訓練題 目： 圖像邊緣檢測課程設(shè)計 目 錄摘 要 ......................................................................................................1一、前言 ....................................................................................................2二、算法分析與描述 ................................................................................3三、詳細設(shè)計過程 ....................................................................................8四、調(diào)試過程中出現(xiàn)的問題及相應(yīng)解決辦法 ......................................10五、程序運行截圖及其說明 ..................................................................11六、簡單操作手冊 ..................................................................................14設(shè)計總結(jié) ..................................................................................................16參考資料 ..................................................................................................17致謝 ..........................................................................................................18附錄 ..........................................................................................................191摘 要 在實際圖像處理問題中，圖像的邊緣作為圖像的一種基本特征，經(jīng)常被應(yīng)用到較高層次的圖像應(yīng)用中去。它在圖像識別，圖像分割，圖像增強以及圖像壓縮等的領(lǐng)域中有較為廣泛的應(yīng)用，也是它們的基礎(chǔ)。圖像的邊緣包含了圖像的位置、輪廓等特征，是圖像的基本特征之一，廣泛地應(yīng)用于特征描述、圖像分割、圖像增強、圖像復原、模式識別、圖像壓縮等圖像分析和處理中。本文研究了一些邊緣檢測算法，包括傳統(tǒng)的Roberts、Sobel、Prewitt、Canny 等算法。傳統(tǒng)方法中的閾值都是通過實驗確定的，沒有統(tǒng)一的閾值選取方法。文章中關(guān)于這些方法都有較詳細的介紹，以及算法的實現(xiàn)步驟，對算法均進行了仿真實驗。目前國內(nèi)一個普遍被認同的定義是：以應(yīng)用為中心、以計算機技術(shù)為基礎(chǔ)、軟件硬件可裁剪、適應(yīng)應(yīng)用系統(tǒng)對功能、可靠性、成本、體積、功耗嚴格要求的專用計算機系統(tǒng)。嵌入式系統(tǒng)幾乎包括了生活中的所有電器設(shè)備，如掌上 PDA 、移動計算設(shè)備、手機上網(wǎng)、數(shù)字電視、多媒體、汽車、數(shù)字相機、電梯、空調(diào)、安全系統(tǒng)、自動售貨機、工業(yè)自動化儀表與醫(yī)療儀器等。邊緣是兩個不同區(qū)域之間的邊界。目前，學界上已經(jīng)有許多種不同點的方法來實現(xiàn)邊緣檢測的功能，比如說差分法（Kirsch,1971）和曲線擬合法（Haralick，1984） 。零點交叉邊緣檢測法（Bovik ，1998）運用了二階導數(shù)和拉普拉斯算符。盡管高斯檢測算法（Yuksel，2022）相對來說有更好的性能表現(xiàn)，但是所需要的計算也比傳統(tǒng)基于求導的檢測算法復雜的多。在嵌入式系統(tǒng)上實現(xiàn)圖像處理能夠很好的解決在一般 PC 或者工控機上實現(xiàn)圖像處理的不足之處，比如說便攜性差，功耗大，移動性，靈活性不強等。嵌入式系統(tǒng)將是未來工業(yè)控制和其他一些行業(yè)的主要發(fā)展方向。最后設(shè)計實現(xiàn)了邊緣檢測系統(tǒng)。在實際應(yīng)用中，為簡化運算，用梯度函數(shù)的 Roberts 絕對值來近似： ??????,=,1,1,1ijfijfijfijfij????用卷積模板，上式變成： ,xyGij?其中 Gx和 Gy由下面圖 1 所示的模板計算：圖 1 Robert 邊緣檢測算子的模板Roberts 算子是該點連續(xù)梯度的近似值，而不是所預(yù)期的點處的近似值。由于利用局部差分檢測比較陡峭的邊緣，但對于噪聲比較敏感，經(jīng)常會出現(xiàn)孤立點，于是人們又提出了 Prewit