dsp-Canny算子实现图像的边缘检测(董书月组)要点
15页1、DSP 课程设计报告题 目: Canny算子实现图像的边缘检测 院系: 电气信息工程系 专业: 通信工程 组长: 董书月 学号: 20100602008 组员1: 董立尧 学号: 20100602007 组员2: 董蓓 学号: 20100602006 组员3: 范广杰 学号: 20100602009 组员4: 付腾飞 学号: 20100602010 指导教师: 高彦彦 2013年6月25日电气信息工程系课程设计总结报告一、选题目的和意义边缘检测是图像处理中的重要内容。边缘是图像的最基本特征。所谓图像的边缘是指图像局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,即从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息,图像边缘的确定与提取对整个图像场景的识别与理解是非常重要的,同时也是图像分割所依赖的重要特征,边缘检测主要是图像的灰度变化的度量、检测和定位。边缘与图像中物体的边界有关,但又是不同的。边缘反映的是图像灰度的不连续性。边缘在边界检测、图像分割、模式识别、机器视觉等等中有很重要的作用。边缘是边界检测的基础,也
2、是外形检测的基础。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间以及基元与基元之间,因此它也是图像分割所依赖的重要特征。边缘检测对于物体的识别也是很重要的。主要有以下几个理由:首先,人眼通过追踪未知物体的轮廓(轮廓是由一段的边缘片段组成的)而扫视一个未知的物体。第二,经验告诉我们:如果我们能成功地得到图像的边缘,那么图像分析就会大大简化,图像识别就会容易得多。第三,很多图像并没有具体的物体,对这些图像的理解取决于他们的纹理性质,而提取这些纹理性质与边缘检测有极其密切的关系。然而自从1959年文献上最早提出边缘检测,从那以后每年都会出现很多关于边缘检测的文章。经过了四十多年的发展,已有许多种不同的边缘检测方法。典型一阶边缘检测算子包括Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子以及梯度算子等;典型二阶边缘检测算子包括Laplacian算子,LOG算子,canny算子。Canny 算法适用于不同的场合。它的参数允许根据不同实现的特定要求进行调整以识别不同的边缘特性。对于 PC 上的实时图像处理来说可能慢得无法使用,尤其是在使用大的高斯滤波器的情况下。但是,我们讨论计算能力的时候,也
3、要考虑到随着处理器速度不断提升,有望在未来几年使得这不再成为一个问题。学生姓名任务分工学生姓名任务分工董书月课题设计范广杰查找资料董立尧软件仿真付腾飞软件仿真董蓓撰写报告二、主要研究内容Canny 边缘检测算子是John F. Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是Canny 创立了边缘检测计算理论(Computational theory of edge detection)解释这项技术如何工作。Canny检测阶跃边缘的基本思想是在图像中找出具有局部最大梯度幅值的像素点。检测阶跃边缘的大部分工作集中在寻找能够用于实际图像的梯度数字逼近。由于实际的图像经过了摄像机光学系统和电路系统(带宽限制)固有的低通滤波器的平滑,因此,图像中的阶跃边缘不是十分陡立。图像也受到摄像机噪声和场景中不希望的细节的干扰。图像梯度逼近必须满足两个要求:首先逼近必须能够抑制噪声效应;其次必须尽量精确地确定边缘的位置。抑制噪声和边缘精确定位是无法同时得到满足的,也就是说,边缘检测算法通过图像平滑算子去除了噪声,但却增加了边缘定位的不确定性;反过来,若提高边缘检测算子对边缘的敏感性,同时
4、也提高了对噪声的敏感性。有一种线性算子可以在抗噪声干扰和精确定位之间提供最佳折中方案,它就是高斯函数的一阶导数。(一)Canny根据检测的要求,定义了下面三个最优准则:1最优检测。对真实边缘不漏检,非边缘点不错检,即要求输出信噪比最大。2.最优检测精度。检测的边缘点的位置距实际的边缘点的位置最近。3.检测点与边缘点一一对应。每一个实际存在的边缘点和检测的边缘点是一一对应的关系。用一句话说,就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时,可以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法。(二)Canny边缘检测的算法内容为:1.首先用2D高斯滤波模板与原始图像进行卷积,以消除噪声;2.用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向;3.对梯度幅值进行非极大值抑制;4.用双阈值算法检测和连接边缘。Canny算子边缘检测的方法是寻找图像梯度的局部最大值。梯度是用高斯滤波器的导数计算的。Canny方法使用两个阈值来分别检测强边缘和弱边缘,而且仅当强边缘和弱边缘相连时,弱边缘才会包含在输出中。因此,此方法不容易受噪声的干扰,能够检测到真正的弱边缘。本文基于matlab软件实现对图像的边缘检测,通过用相关的函数实现了c
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