图像边缘检测系统开题报告.doc

本科毕业设计开题报告
题目图像边缘检测系统的开发

学生姓名学号
所在院(系) 数学与计算机科学学院
专业班级计算机科学与技术计算机081
指导教师
20 12年 03 月 03日
题目
图像边缘检测系统的开发
选题的目的及研究意义
21世纪,人类已经进入信息化时代。在信息化社会中,计算机在各种信息处理中发挥着重要的作用。特别是在图像处理领域,数字图像处理技术取得了飞速发展,并在国民经济的各个领域广泛应用。边缘检测是图像处理中的基本问题,图像中具有不同灰度的相邻区域之间总存在边缘,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。边缘检测过程可以保留关于物体边界有用的结构信息的同时极大地降低处理的数据量从而简化图像的分析过程。如果能成功地检测出图像的边缘,图像分析、图像识别就会方便得多,精确度也会得到提高。
选题来源于数字图像处理领域占重要作用的实际应用课题。数字图像处理就是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术。图像分割是进行图像分析的关键步骤,也是进一步理解图像的基础。图像分割及基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,使的更高层的图像分析和理解成为可能。而边缘检测是图像分割的核心内容,边缘检测技术的发展与应用,将对人类生活产生重大的影响,不仅可以促进人类的进步,并且可带来巨大的经济和社会效益,所以边缘检测在数字图像处理中占有重要的地位和作用。
二、综述与本课题相关领域的研究现状、发展趋势、研究方法及应用领域等

在图像边缘检测的发展过程中,随着人们对边缘的认识不断加深和计算机等相关科学的发展,相继提出了许多简单的和复杂的边缘检测算法。在这些算法中,一些在图像边缘检测的早期发展起来的算法因其简单方便,也常常在要求不高的场合中使用。由于边缘为图像中灰度发生急剧变化的区域边界,传统的图像边缘检测方法大多可归结为图像高频分量的增强过程,微分运算自然就成了边缘检测与提取的主要手段。人们最早提出了一阶微分边缘算子,用图像灰度分布的梯度来反映图像灰度的变化,最早如1965年提出的Robert算子,在Robert算子基础上改进得到的Sobel算子、Prewitt算子等。但是,这些算子由于梯度或一阶微分算子通常在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应,故上述算子检测到的边缘图像常需作细化处理,这就影响了边缘定位的精度。因而又产生了与边缘方向无关的二阶微分边缘检测算子,即LaPlacian算子。利用二阶导数零交叉所提取的边缘宽度为一个像素,所得的边缘结果无需细化,有利于边缘更准确的定位。
近年来,随着科学技术的发展,利用各种新的理论工具对图像进行边缘检测的方法得到了广泛的研究和应用。例如基于形态学的边缘检测算子,借助统计学方法的检测技术、利用神经网络的检测技术、利用模糊理论的检测技术、利用信息论的检测技术、利用遗传算法的检测技术、基于分形特征的边缘检测技术等的研究也相继出现,表现相当活跃。

边缘检测的研究多年来一直受到人们的高度重视,从边缘检测研究的历史和现状来看,边缘检测的研究有几个明显的趋势:
对原有方法的不断改进;
新方法、新概念的引入和多种方法的有效综合运用;
对特殊图像边缘检测的研究越来越得到重视