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VC数字图像边缘检测技术的研究+数字图像边缘检测算法

更新时间:2011-8-30:  来源:毕业论文

VC数字图像边缘检测技术的研究+数字图像边缘检测算法
一、本课题的研究目的和意义

在图像分割领域,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标和前景(其他部分为背景),它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标,需要将它们从图像中分离提取出来,在此基础上才有可能进一步对目标进行测量和对图像进行利用。通常,利用边缘检测的方法可以达到这个目的。在图像检索领域,边缘检测可以用来确定场景中的目标物体,进而可以用在视频图像处理中,或者用于基于内容的图像检索。
 此外,边缘在模式识别、机器视觉等中有很重要的应用。边缘是边界检测的重要基础,也是外形检测的基础[5]。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、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而扫描一个未知的物体。第二,经验告诉人们:如果人们能成功得到图像的边缘,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它们的纹理性质,而提取这些纹理性质与边缘检测有着极其密切的关系[6]。
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(轮廓是由一段段的边缘片段毕业论文http://www.lwfree.cn 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它们的纹理性质,而提取这些纹理性质与边缘检测有极其密切的关系[18]。
边缘检测是图像特征提取的重要技术之一,图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构.因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键.二、本课题的主要研究内容(提纲)
本设计基于C++程序设计语言,综合运用面向对象程序设计技术,数字图像处理技术对数字图像进行边缘检测, 本文系统的将边缘检测的原文请找腾讯32491,14几种常用的经典算法进行理论分析,并通过各种算法的实际应用图像处理效果进行了分析比较。其内容如下:
1.VC++图像的基本处理方法。
2.边缘检测方法的理论研究。
3. 边缘检测方法的软件实现。
4. 各种本文来自六.维;论.文·网检测算法的特点及其优劣.四、 拟解决的关键问题
边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映,因此我们可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。
本课题研究以下几个部分:
    (1)对种算子的实现算法的理论研究;
    (2)通过vc编程实现各种算子;
(3)根据实验结果分析比较各种算子的优劣。1980

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