【正文】 ifference method。 關(guān)鍵詞： Canny 算子；邊緣檢測(cè)；兩幀差分；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取 蘭州理工大學(xué)畢業(yè)論文 III Abstract In the applications of intelligent video surveillance and motion analysis ,a basic but crucial task in real time from video sequences is to detect and extract the moving targets, so that to detect and track the moving target . The current edge detection technique is widely used, and is developing very rapidly. It is an important content of image processing, in areas such of pattern recognition, image understanding, artificial intelligence and other areas plays an important role. Edge detection of the moving object extraction is studied in this paper. The extraction of moving targets are divided into, image acquisition, image gradation, image filtering, image edge detection . This article first introduced the image procession and edge detection with some basic content, and then through theoretical analysis from Roberts operator, Sobel operator, LoG operator, Canny operator four typical edge detection algorithm to selects the best algorithm Canny algorithm. Through Matlab simulation of the operater function algorithm implementation , the goal of edge detection and moving object extraction has been achieved. Keywords:Canny operator。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取分為，圖像采集、圖像灰度化、圖像濾波、圖像邊緣檢測(cè)幾個(gè)主要步驟。它是圖像處理的一項(xiàng)重要內(nèi)容，在模式識(shí)別、圖像理解、人工智能等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。 作者簽名： 日 期： 蘭州理工大學(xué)畢業(yè)論文 II 摘要 在智能視頻監(jiān)控、運(yùn)動(dòng)分析應(yīng)用中 ,一個(gè)基礎(chǔ)而又關(guān)鍵的任務(wù)是從視頻序列中實(shí)時(shí)地檢測(cè)和提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，以 便于對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤。對(duì)本研究提供過(guò)幫助和做出過(guò)貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。 LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 畢業(yè)論文 題 目 基于邊緣檢測(cè)法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取 基于邊緣檢測(cè)法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取 Edge detection method based on the moving object extraction 蘭州理工大學(xué)畢業(yè)論文 I 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重 承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過(guò)的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。 作 者 簽 名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說(shuō)明 本 人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)?？梢圆捎糜坝?、縮印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉?jī)?nèi)容。當(dāng)前邊緣檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用廣泛、發(fā)展非常迅速。 本論文是基于邊緣檢測(cè)法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。本文先介紹了圖像處理及邊緣檢測(cè)的一些基本內(nèi)容，然后完成整體流程，通過(guò)理論 分析從 Roberts 算子， Sobel 算子， LoG 算子， Canny算子四種典型的邊緣檢測(cè)算法選擇最佳算法 Canny 算法，通過(guò) Matlab 編程仿真對(duì)調(diào)用各算子函數(shù)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn) ，最終完成邊緣檢測(cè)及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。 Edge detection。 Moving object extraction 蘭州理工大學(xué)畢業(yè)論文 IV 目錄 第 1 章 緒論 ................................................................................................................................1 第 2 章 邊緣檢測(cè)概述及各算子介紹 ........................................................................................3 邊緣檢測(cè)概述 ................................................................................................................3 邊緣檢測(cè)算子 ...............................................................................................................6 微分算子 ............................................................................................................6 高斯拉普拉斯算子 (Laplacian of a Gaussian,LoG).........................................8 Canny 算子 .......................................................................................................9 第 3 章 基于邊緣檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法選擇及實(shí)現(xiàn) ......................................................13 應(yīng)用軟件介紹 ..............................................................................................................13 算法的選擇 .................................................................................................................13 Canny 算法基本原理 ...................................................................................................14 基本流程與實(shí)現(xiàn) .........................................................................................................14 基本流程圖 .......................................................................................................14 圖像采集及預(yù)處理 ..........................................................................................15 圖像背景處理 ..................................................................................................16 高斯濾波 ..........................................................................................................17 基于 Canny 算子的邊緣檢測(cè) ..........................................................................17 不同算子比較 .............................................................................................................19 第 4 章 總結(jié) ..............................................................................................................................22 參考文獻(xiàn) ....................................................................................................................................23 附錄 ............................................................................................................................................25 1：論文應(yīng)用程序 ..............................................................................................................25 2：外文文獻(xiàn) ......................................................................................................................28 3：外文翻譯 ......................................................................................................................37 致謝 ............................................................................................................................................45 蘭州理工大學(xué)畢業(yè)論文 1 第 1 章 緒論 圖像是一種重要的信息源，圖像處理的最終目的 就是要幫助人類理解信息的內(nèi)涵。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。 數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)起源于 20 世紀(jì) 20 年代，當(dāng)時(shí)受條件的限制一直沒(méi)有取得較大進(jìn)展，直到 20 世紀(jì) 60 年代后期電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)有了相當(dāng)?shù)陌l(fā)展，數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)處理技術(shù)才開(kāi)始進(jìn)入了高速發(fā)展時(shí)期。 數(shù)字圖像邊緣檢測(cè) 處理技術(shù)在最近的 10 年發(fā)展尤為迅速，每年均有數(shù)以百計(jì)的新算法誕生，其中包括 canny 算法、小波變換等多種有相當(dāng)影響的算法，這些算法在設(shè)計(jì)時(shí)大量運(yùn)用數(shù)學(xué)、數(shù)字信號(hào)處理、 信息論以及色度學(xué)的有關(guān)知識(shí)，而且不少新算法還充分吸取了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、人工 智能以及模糊邏輯等相關(guān)理論的一些思