【正文】 紙質(zhì)媒介、膠片等對光信號敏感的介質(zhì)上。 然而“圖像”一詞主要來自西方藝術史譯著 [5]，通常指 image、 icon、 picture 和它們的衍生詞，也指人對視覺感知的物質(zhì)再現(xiàn)。 因此，針對本課題的研究內(nèi)容，主要解決了 Sobel 算子抗造能力差，方向模板少使得對邊緣的干擾大，檢測不精確的問題，并取得了優(yōu)異的效果。 (4)介紹了一種基于 Sobel 算子的改進型算法，此方法的最大優(yōu)點是：在去噪的同時有效地保留了圖像的真實邊緣，即給出了邊緣檢測的最佳結(jié)果。 (2)系統(tǒng)的介紹了比較經(jīng)典的基于一階微分的圖像邊緣檢測算子及其具體的實現(xiàn)原理，為介紹基于 二階微分的圖像邊緣檢測算子做鋪墊，以便于大家的理解。因此，本課題首先了解數(shù)字圖像處理的主要技術及其應用；然后，熟悉和掌握數(shù)字圖像邊緣檢測算法的基本原理和實現(xiàn)方法，并在此基礎上掌握用 MATLAB 實現(xiàn)該算法。 總的說來，在眾多科研工作者的努力下，取得了很好的效果。 另外，由于邊緣本身就是一個很模糊的定義，理想化的邊緣模型與實際情形相差甚遠，因此也很難找到具有普遍適應性的檢測方法。但由于以下原因 : (1)圖像自身的復雜性 ； (2)邊緣與噪聲難以區(qū)分 ； (3)陰影紋理等干擾因素同樣表現(xiàn)出邊緣的性質(zhì) ； (4)不同的研究者對邊緣的定義也不盡相同等等 。最 開始都是使用一些經(jīng)驗性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板對圖像進行卷積運算，然而由于這些方法普遍存在一些明顯的缺陷，導致其檢測結(jié)果并不盡如人意。 邊緣是圖像的重要特征之一 ，早在 1959 年 Julez[5]就曾提及邊緣檢測技術， Roberts 則于 1965年開始了最早期的系統(tǒng)研究，從此有關邊緣檢測的理論方法不斷涌現(xiàn)并 推陳出新。因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。 Filtering。Edge detection。最后針對 Sobel 算子對噪聲抑制力不足的缺點 提出了一種 Sobel 改進算法， 結(jié)合圖像濾波和形態(tài)學處理， 并通過仿真實驗比較了改進算法與傳統(tǒng)算法各自的優(yōu)缺點及適用性，進而完成了數(shù)字圖像邊緣檢測算法的分析實現(xiàn)。 本文首先講 述 了數(shù)字圖像處理的相關概念及邊緣檢測研究的背景、意義、應用等。 第 17 周 畢業(yè)答辯。 第 14~15 周 撰寫畢業(yè)論文（說明書），完成畢業(yè)答辯資格審查、畢業(yè)答辯準備。 第 7 周 完成總體設計。 第 4~5 周 畢業(yè)實習、完成畢業(yè)實習報告撰寫。 （ 3）主要任務： a．學習和掌握 數(shù)字圖像邊緣檢測算法 的基本原理和技術方案 b．熟練掌握 MATLAB 軟件在通信中的應用 c．使用 MATLAB 軟件對 數(shù)字圖像邊緣檢測算法 進行防真與分析 二、 進度安排及完成時間： 第 1 周 老師集中指導，分析并明確課題任務與要求，學習資料收集檢索方法，并搜索收集所需中英文資料。 畢 業(yè) 設 計 題 目： 數(shù)字圖像邊緣檢測算法的研究和實現(xiàn) 學院： 計算機與通信學院 畢業(yè)論文 畢業(yè)設計（論文）任務書 題目： 數(shù)字圖像邊緣檢測算法的研究和實現(xiàn) 一、 基本任務及要求： （ 1）撰寫開題報告。 （ 2）研究方案：首先了解數(shù)字圖像處理的主要技術及其應用；然后，熟悉和掌握 數(shù)字圖像邊緣檢測 算法 的基本原理和實現(xiàn)方法，并在此基礎上掌握用 MATLAB 實現(xiàn)該算法。 第 2~3 周 閱讀資料、書籍，學習所需知識，撰寫文獻綜述。 第 6 周 建立 畢業(yè)設計實驗環(huán)境；初步擬訂設計方案；完成開題報告。 第 8~13 周 具體設計、調(diào)試、修改、實現(xiàn)。 第 16 周 完成畢業(yè)答辯資格審查、畢業(yè)答辯準備。數(shù)字圖像邊緣檢測算法的研究和實現(xiàn) 目 錄 前 言 .......................................................................................................................................... 3 第 1 章 緒論 ............................................................................................................................ 5 數(shù)字圖像的相關定義 ................................................................................................. 5 數(shù)字圖像邊緣檢測的相關分析 ................................................................................. 7 “邊緣點”定義 ................................................................................................ 7 邊緣 檢測“兩難”問題 .................................................................................. 8 邊緣分類及性能分析 ...................................................................................... 8 數(shù)字圖像中的濾波 ................................................................................................... 10 中值濾波 .........................................................................................................11 維納濾波 ........................................................................................................ 12 數(shù)字圖像邊緣檢測的主要應用 ............................................................................... 13 數(shù)字圖像邊緣檢測的發(fā)展前景 ............................................................................... 13 第 2 章 邊緣檢測的經(jīng)典方法 .............................................................................................. 15 基于一階微分的邊緣檢測算法 ............................................................................... 15 Roberts 算子 .................................................................................................... 15 Prewitt 算子 .................................................................................................... 16 Kirsch 算子 ..................................................................................................... 17 Sobel 算子 ....................................................................................................... 18 基于二階微分的邊緣檢測算法 ............................................................................... 19 Laplacian 算子 ................................................................................................ 19 LoG 算子 ......................................................................................................... 21 Canny 算子 ...................................................................................................... 23 第 3 章 一種改進的 Sobel 邊緣檢測算法 ........................................................................... 25 MATLAB 概述 ........................................................................................................... 25 邊緣檢測中的形態(tài)學操作 ....................................................................................... 26 一種 Sobel 改進算法 ............................................................................................... 28 邊緣檢測算法的仿真 .............................................................................................. 29 邊緣檢測算法的分析 ............................................................................................... 45 第 4 章 總結(jié)和展望 .............................................................................................................. 47 參考文獻 .................................................................................................................................. 49 致謝 .......................................................................................................................................... 51 數(shù)字圖像邊緣檢測算法的研究和實現(xiàn) 1 數(shù)字圖像邊緣檢測算法的研究和實現(xiàn) 摘 要： 數(shù)字 圖像邊緣檢測技術是圖像分割、目標識別、區(qū)域形態(tài)提取等圖像分析領域中十分重要的基礎。然后 對各種經(jīng)典邊緣檢測算法進行了分析 與實現(xiàn) ，研究了各算子的特點。 關鍵詞 ： 數(shù)字圖像處理；邊緣檢測； Sobel 改進算子 ；濾波；形態(tài)學 畢業(yè)論文 2 Research and implementation of the digital image edge detection algorithm Abstract： Digital image edge detection is image segmentation, target recognition, regional shape extraction is very important in the field of image paper tells the story of the related concepts of digital image processing and edge detection research background, significance, appli