基于VC的图像边缘检测算法的研究与比较.doc

1、I目录摘要 .IIIAbstract .IV第一章 绪论 .- 1 -1.1 数字图像基础 .- 1 -1.1.1 数字图像概述 .- 1 -1.1.2 数字图像处理 .- 1 -1.2 边缘检测介绍 .- 2 -第 二 章 图 像 边 缘 检 测 .- 3 -2.1 边缘检测 .- 3 -2.1.1 边缘检测概念 .- 3 -2.1.2 微分算子 .- 3 -2.2 边缘检测基本思想 .- 4 -2.3 边缘检测算法 .- 5 -2.3.1 边缘检测算法步骤 .- 5 -2.3.2 边缘检测算法流程图 .- 5 -2.4 边缘检测算法中算子的分类 .- 5 -2.5 经典边缘检测算子 .-

2、6 -2.5.1 Roberts 边缘检测算子 .- 6 -2.5.2 Sobel 边缘检测算子 .- 7 -2.5.3 Prewitt 边缘检测算子 .- 8 -第 三 章 Visual C+图 像 编 程 .- 10 -3.1 用 C+实现图像处理编程的原因 .- 10 -3.2 VC+的特点 .- 10 -3.3 VC+的组成 .- 11 -3.4 VC 与 matlab 的比较 .- 12 -第 四 章 边 缘 检 测 算 子 的 编 程 实 现 .- 14 -4.1 程序运行界面 .- 14 -II4.2 Roberts 算子程序及结果 .- 14 -4.3 Sobel 算子程序及结

3、果 .- 17 -4.4 Prewitt 算子程序及结果 .- 23 -4.5 结果分析与比较 .- 27 -第 五 章 边 缘 检 测 技 术 的 发 展 及 应 用 .- 29 -5.1 新的边缘检测方法 .- 29 -5.1.1 小波变换和小波包的边缘检测方法 .- 29 -5.1.2 基于数学形态学的边缘检测方法 .- 29 -5.2 边缘检测技术的应用 .- 30 -5.2.1 边缘检测在储粮害虫方面的应用 .- 30 -5.2.2 图像边缘检测技术在电厂中的应用 .- 31 -结语 .- 33 -参考文献 .- 34 -致谢 .- 35 -III基于 VC 的图像边缘检测算法的研究

4、与比较摘要图 像 的 边 缘 是 图 像 最 基 本 的 特 征 ， 它 是 灰 度 不 连 续 的 结 果 。 图 像 分 析 和 理 解 的 第一 步 是 边 缘 检 测 ， 因 此 边缘检测在图像处理中有着重要的作用。图 像 边 缘 检 测 大 幅 度地 减 少 了 数 据 量 ， 并 且 剔 除 了 可 以 认 为 不 相 关 的 信 息 ， 保 留 了 图 像 重 要 的 结 构 属 性 。本文介绍了三种经典的图像边缘检测算子,并且运用强大的 VC 软件通过一个图像边缘检测的例子比较了它们的检测效果,分析了它们各自的特点,对学习边缘检测和具体工程应用具有很好的参考价值。关键词: 图像

5、处理,边缘检测, 算子,比较研究,VCIVComparison And Analysis For Image Edge Detection Algorithms Based On VCAbstractEdge is the most basic feature of the image, it is the result of discontinuous gray. The first step in image analysis and understanding is edge detection, so edge detection plays an important role in

6、image processing. Image edge detection significantly reduces the amount of data and removes irrelevant information,retains the important structural properties of images.This article describes three types of classical edge detection operators, and the use the powerful software called VC to do the edg

7、e detection through a comparison of examples of the effect of their detection, analysis the characteristics,this is good reference value for their learning edge detection and application of specific projects.Key Words: Image processing ,Edge detection ,Operator ,Comparative Study ,VC- 0 -第一章 绪论1.1 数

8、字图像基础1.1.1 数字图像概述人眼能识别的自然景象或图像原也是一种模拟信号，为了使计算机能够记录和处理图像、图形，必须首先使其数字化。数字化后的图像、图形称为数字图像、数字图形，一般也简称为图像、图形。数字图像可以看成一个矩阵，或一个二维数组，这是在计算机上表示的方式。一幅MN 个像素的数字图像，其像素灰度值可以用 M 行、N 列的矩阵G表示： (11)MNMNggG.212112在存储数字图像时，一幅 M 行、N 列的数字图像（MN 个像素） ，可以用一个 MN的二维数组 T 表示。图像的各个像素灰度值可按一定顺序存放在数组 T 中 1。1.1.2 数字图像处理数字图像处理（Digita

9、l Image Processing）是利用计算机的计算功能，实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。数字图像处理具有如下特点：（1）处理精度高，再现性好。利用计算机进行图像处理，其实质是对图像数据进行各种运算。由于计算机技术的飞速发展，计算精度和计算的正确性都毋庸置疑；另外，对同一图像用相同的方法处理多次，也可得到完全相同的效果，具有良好的再现性。（2）易于控制处理效果。在图像处理程序中，可以任意设定或变动各种参数，能有效控制处理过程，达到预期处理效果。这一特点在改善图像质量的处理中表现更为突出。（3）处理的多样性。由于图像处理是通过运行程序进行的，因此，设计不同的图像处理程序，可以实现各种不

10、同的处理目的。（4）图像数据量庞大。图像中包含有丰富的信息，可以通过图像处理技术获取图像中包含的游泳的信息，但是，数字图像的数据量具大，一幅数字图像是由图像矩阵中的像素组成的，通常每个像素用红、绿、蓝三种颜色表示，每种颜色用 8bit 表示灰度级。则一幅 10241024 不经压缩的真彩色图像，数据量达 3MB（即- 1 -102410248bit3=24Mb） 。如此庞大的数据量给存储、传输和处理都带来巨大的困难。如果精度及分辨率再提高，所需处理时间将大幅度增加。（5）处理费时。由于图像数据量大，因此处理比较费时。特别是处理结果与中心像素邻域有关的处理过程花费时间更多。（6）图像处理技术综合

11、性强。数字图像处理涉及的技术领域相当广泛，如通信技术、计算机技术、电子技术、电视技术等，当然，数学、物理学等领域更是数字图像处理的基础。1.2 边缘检测介绍图 像 的 边 缘 对 人 的 视 觉 具 有 重 要 意 义 ,一 般 而 言 ,当 人 们 看 见 一 个 有 边 缘 的 物 体 的时 候 ,首 先 感 觉 到 的 便 是 边 缘 。 边 缘 是 指 周 围 像 素 灰 度 有 阶 跃 变 化 或 屋 顶 变 化 的 那 些 像素 的 集 合 ,灰 度 或 结 构 等 信 息 的 突 变 处 成 为 边 缘 。 边 缘 或 许 对 应 着 图 像 中 物 体 (的 边界 )或 许 并

12、 没 有 对 应 着 图 像 中 物 体 (的 边 界 ),但 是 边 缘 具 有 十 分 令 人 满 意 的 性 质 ,它 能大 大 地 减 少 所 要 处 理 的 信 息 但 是 又 保 留 了 图 像 中 物 体 的 形 状 信 息 ， 边 缘 是 图 像 的 最 基本 特 征 。边 缘 在 边 界 检 测 、 图 像 分 割 、 模 式 识 别 、 机 器 视 觉 等 中 有 很 重 要 的 作 用 。 边 缘检 测 是 图 像 处 理 和 计 算 机 视 觉 中 的 基 本 问 题 ， 边 缘 检 测 的 目 的 是 标 识 数 字 图 像 中 亮度 变 化 明 显 的 点 。 图

13、像 属 性 中 的 显 著 变 化 通 常 反 映 了 属 性 的 重 要 事 件 和 变 化 。 这 些 包括 （ i） 深 度 上 的 不 连 续 、 表 面 方 向 不 连 续 、 物 质 属 性 变 化 和 场 景 照 明 变 化 。 边 缘 检 测是 图 像 处 理 和 计 算 机 视 觉 中 ,尤 其 是 特 征 提 取 中 的 一 个 研 究 领 域 。图 像 边 缘 检 测 大 幅 度 地 减 少 了 数 据 量 ， 并 且 剔 除 了 可 以 认 为 不 相 关 的 信 息 ， 保 留了 图 像 重 要 的 结 构 属 性 。- 2 -第 二 章 图 像 边 缘 检 测2.1

14、 边缘检测2.1.1 边缘检测概念图 像 的 边 缘 是 图 像 最 基 本 的 特 征 ， 它 是 灰 度 不 连 续 的 结 果 。 通 过 计 算 一 阶 导 数 或者 二 阶 导 数 可 以 方 便 检 测 出 图 像 中 每 个 像 素 在 其 领 域 内 的 灰 度 变 化 ， 从 而 检 测 出 边 缘 。图 像 中 具 有 不 同 灰 度 的 相 邻 区 域 之 间 总 存 在 边 缘 。 常 见 的 边 缘 类 型 有 斜 坡 型 、 线 状 型和 屋 顶 型 。 阶 跃 型 边 缘 是 一 种 理 想 的 边 缘 ， 由 于 采 样 等 缘 故 ， 边 缘 处 总 有 一

15、些 模 糊 ，因 而 边 缘 处 会 有 灰 度 斜 坡 ， 形 成 了 斜 坡 边 缘 。 斜 坡 边 缘 的 坡 度 与 被 模 糊 的 程 度 成 反 比 ，模 糊 程 度 高 的 边 缘 往 往 表 现 为 厚 边 缘 。 线 状 型 边 缘 有 一 个 灰 度 突 变 ， 对 应 图 像 中 的 细线 条 ； 而 屋 顶 型 边 缘 两 侧 的 灰 度 坡 度 相 对 平 缓 ， 对 应 粗 边 缘 2。2.1.2 微分算子图 2.1 给 出 了 几 种 典 型 的 边 缘 及 其 相 应 的 一 阶 导 数 和 二 阶 导 数 。 对 于 斜 坡 型 边 缘 ，在 灰 度 斜 坡

16、的 起 点 和 终 点 ， 其 一 阶 导 数 均 有 一 个 阶 跃 ， 在 斜 坡 处 为 常 数 ， 其 它 地 方 为零 ； 其 二 阶 导 数 在 斜 坡 起 点 产 生 一 个 向 上 的 脉 冲 ， 在 终 点 产 生 一 个 向 下 的 脉 冲 ， 其 它地 方 为 零 ， 在 两 个 脉 冲 之 间 有 一 个 过 零 点 ， 可 以 确 定 边 缘 的 中 心 位 置 。 对 应 线 状 型 边缘 ， 在 边 缘 的 起 点 和 终 点 处 ， 其 一 阶 导 数 都 有 一 个 阶 跃 ， 分 别 对 应 极 大 值 和 极 小 值 ；在 边 缘 的 起 点 与 终 点

17、处 ， 其 二 阶 导 数 都 对 应 一 个 向 上 的 脉 冲 ， 在 边 缘 中 心 对 应 一 个 向下 的 脉 冲 ， 在 边 缘 中 心 两 侧 存 在 两 个 过 零 点 。 因 此 ， 通 过 检 测 二 阶 差 分 的 两 个 过 零 点 ，就 可 以 确 定 线 状 型 边 缘 的 范 围 ； 检 测 二 阶 差 分 的 极 小 值 ， 可 以 确 定 边 缘 中 心 位 置 。 屋顶 型 边 缘 的 一 阶 导 数 和 二 阶 导 数 与 线 状 型 类 似 ， 通 过 检 测 其 一 阶 导 数 的 过 零 点 可 以 确定 屋 顶 的 位 置 。- 3 -灰度斜面一阶

18、导数二阶导数(a) 斜坡型 (b) 线状型 (c) 屋顶型图 2.1 典型边缘的一阶导数和二阶导数由 上 述 分 析 可 以 得 出 以 下 结 论 ： 一 阶 导 数 的 幅 度 值 可 以 用 来 检 测 边 缘 的 存 在 ； 通过 检 测 二 阶 导 数 的 过 零 点 可 以 确 定 边 缘 的 中 心 位 置 ； 利 用 二 阶 导 数 在 过 零 点 附 近 的 符号 可 以 确 定 边 缘 像 素 位 于 边 缘 的 暗 区 还 是 亮 区 。 另 外 ， 一 阶 导 数 和 二 阶 导 数 对 噪 声 非常 敏 感 ， 尤 其 是 二 阶 导 数 。 因 此 ， 在 边 缘

19、检 测 之 前 应 考 虑 图 像 平 滑 ， 减 弱 噪 声 的 影 响 。在 数 字 图 像 处 理 中 ， 常 利 用 差 分 近 似 微 分 来 求 取 导 数 。 边 缘 检 测 可 借 助 微 分 算 子 在 空间 域 通 过 模 板 卷 积 来 实 现 。2.2 边缘检测基本思想边 缘 检 测 的 基 本 思 想 是 首 先 利 用 边 缘 增 强 算 子 ,突 出 图 像 中 的 局 部 边 缘 ,然 后 定义 像 素 的 “边 缘 强 度 ”,通 过 设 置 阈 值 的 方 法 提 取 边 缘 点 集 。 但 是 由 于 噪 声 和 图 像模 糊 的 原 因 ,检 测 到 的

20、 边 界 可 能 会 有 间 断 的 情 况 发 生 ,所 以 边 缘 检 测 包 含 2 个 内 容 :(1)用 边 缘 算 子 提 取 边 缘 点 集 。(2)在 边 缘 点 集 合 中 去 除 某 些 边 缘 点 并 填 充 一 些 边 缘 点 ,将 得 到 的 边 缘 点 集 连 接 为线 。- 4 -2.3 边缘检测算法2.3.1 边缘检测算法步骤边 缘 检 测 算 法 包 含 有 以 下 四 个 步 骤 :(1)滤 波 边 缘 检 测 算 法 主 要 是 基 于 图 像 强 度 的 一 阶 和 二 阶 导 数 ,但 导 数 的 计 算 对噪 声 很 敏 感 ,因 此 必 须 使 用

21、 滤 波 器 来 改 善 与 噪 声 有 关 的 边 缘 检 测 器 的 性 能 。 需 要 指 出 ,大多 数 滤 波 器 在 降 低 噪 声 的 同 时 也 导 致 了 边 缘 强 度 的 损 失 。 因 此 增 强 边 缘 和 降 低 噪 声 之间 需 要 折 中 。(2)增 强 增 强 边 缘 的 基 础 是 确 定 图 像 各 点 邻 域 强 度 的 变 化 值 ,增 强 算 法 可 以 将邻 域 (或 局 部 )强 度 值 有 显 著 变 化 的 点 显 现 出 来 ,边 缘 增 强 一 般 是 通 过 计 算 梯 度 幅 值 来完 成 的 。(3)检 测 在 图 像 中 有 许

22、多 点 的 梯 度 幅 值 比 较 大 ,而 这 些 点 在 特 定 的 应 用 领 域 中 并不 都 是 边 缘 ,所 以 应 该 用 某 种 方 法 来 确 定 哪 些 点 是 边 缘 点 。 最 简 单 的 边 缘 检 测 判 据 是 梯度 幅 值 阈 值 判 据 。(4)定位 如果某一应用场合要求确定边缘位置, 则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计, 边缘的方位也可以被估计出来。2.3.2 边缘检测算法流程图图像获取 滤波 增强检测边缘点定位边缘方位图像输出图 2.2 边缘检测流程图边缘检测流程图比较形象直观地描述了边缘检测的步骤，通过滤波、增强、检测、定位来达到边缘检测的目的。2.4

23、 边缘检测算法中算子的分类在 大 部 分 情 况 下 ,都 是 把 图 像 的 边 缘 全 部 看 作 是 阶 梯 形 边 缘 , 然 后 求 得 检 测 这 种- 5 -边 缘 的 各 种 最 优 滤 波 器 ,用 于 实 践 中 。 边 缘 检 测 主 要 是 (图 像 的 )灰 度 变 化 的 度 量 、 检测 和 定 位 。 有 很 多 种 不 同 的 边 缘 检 测 方 法 ,同 一 种 方 法 使 用 的 滤 波 器 也 不 尽 相 同 。 边缘 检 测 就 是 研 究 更 好 的 边 缘 检 测 方 法 和 检 测 算 子 。 检 测 出 的 边 缘 并 不 等 于 实 际 目

24、标 的真 实 边 缘 。 由 于 图 像 数 据 是 二 维 的 ,而 实 际 物 体 是 三 维 的 ,从 三 维 到 二 维 的 投 影 必 然会 造 成 信 息 的 丢 失 ,再 加 上 成 像 过 程 中 的 光 照 不 均 和 噪 声 等 原 因 的 影 响 ,使 得 有 边 缘的 地 方 不 一 定 能 被 检 测 出 来 ,而 检 测 出 来 的 边 缘 也 不 一 定 代 表 实 际 边 缘 。 这 就 需 要 我们 根 据 不 同 类 型 的 图 像 ,来 选 取 合 适 的 边 缘 检 测 算 子 。 就 一 些 经 典 的 边 缘 检 测 算 子 分类 ,如 图 2.3。基础边缘检测算子Roberts 微分算子Sobel 微分算子Prewitt 微分算子Laplace 微分算子Wallis 算子Kirsch 算子Log 算子Dog 算子二阶导数过零点Canny 算子图 2.3 数字图像边缘检测算子分类2.5 经典边缘检测算子2.5.1 Roberts 边缘检测算子1、理论基础 3Roberts 边缘算子采用的是对角方向相邻的两个像素之差。从图像处理的实际效果来看，边缘定位准，对噪声敏感。Roberts 边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，它有下式给出。