-基于prewitt算子的图像边缘检测实现11

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1、课程设计报告设计题目：基于Prewitt算子的图像边缘检测实现学院：电子工程学院专业：智能科学与技术班级：020852班学号：02085153姓名：考月英电子邮件：yueyingkao@163.com日期：2011年12月成绩：指导教师：白静…………………………装………………………………订………………………………线………………………………………………………………西安电子科技大学电子工程学院课程设计任务书学生姓名考月英指导教师白静职称副教授学生学号02085153专业智能科学与技术题目基于Prewitt算子的图

2、像边缘检测实现任务与要求图像边缘检测是图像处理与分析领域中重要的研究课题，边缘检测的效果会直接影响图像分割和识别的性能，迄今已有许多边缘检测算法。本课题的任务和要求是熟悉图像边缘检测技术发展历史与背景，了解与边缘检测相关的基础知识，掌握经典的Prewitt算子的基本原理，并采用Prewitt算子实现图像边缘检测，运用Matlab编程实现Prewitt算子，同时通过实例仿真检测Prewitt算子检测图像边缘的效果，通过检测结果总结Prewitt算子的优缺点。开始日期2011年12月19日完成日期2012年1月3

3、日课程设计所在单位电子工程学院基于Prewitt算子的图像边缘检测实现摘要：图像边缘检测是图像处理与分析领域中重要的研究课题，边缘检测的效果会直接影响图像分割和识别的性能，迄今已有许多边缘检测算法。本文采用经典的Prewitt梯度算子法和八模板Prewitt算子检测图像边缘，并通过实例运用Matlab编程仿真。仿真结果表明，该算法能够有效检测图像边缘，精度较高，并对灰度渐变和具有噪声的图像处理效果较好。关键字：图像边缘边缘检测Prewitt算子0.引言图像的边缘对人类视觉系统具有重要意义，是人类判别物体的重要

4、依据，是图像的最基本特征，是图像信息最集中的地方，包含着图像的丰富信息。图像边缘也是分析和理解图像的基础，是图像中最基本的特征，图像处理的研究中许多都涉及到边缘检测。图像边缘检测在实际工程中有着广泛的应用，如图像匹配、模式识别、特征提取和图像编码等。图像边缘有方向和幅度两个特性，沿边缘切向的灰度幅值变化比较平缓，而垂直边缘方向的灰度幅值变化比较剧烈。利用图像边缘特性，形成了许多经典的边缘检测算法，如正交梯度法、Roberts梯度算子法、LaplacianofGaussian边缘检测算子法、Sobel算子法、K

5、irsch算子法以及Prewitt算子法等。在经典算法基础上许多学者研究了基于小波变换、数学形态学、分形理论的新算法，取得了一定的成果。目前新算法还不够成熟，而经典算法因其计算量相对较小，速度相对较快，仍在许多领域广泛应用，但经典算法也存在缺陷，如检测的边缘方向有限，抗噪能力较低等。本文重点讨论经典Prewitt算法及其8模板算法。1.图像边缘的定义边缘是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图

6、像分析和理解的第一步常常是边缘检测。由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一。在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标且处在强度显著变化的位置上的点。边缘段：对应于边缘点坐标及其方位，边缘的方位可能是梯度角。边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法。轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线。边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程。习惯上边缘的表示采用顺时针方向序。边缘跟踪：一个用来确定轮廓的图像（指滤波后的图像）搜索过程。边缘点的坐标可

7、以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示。边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放。边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义。请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘。边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集。另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边

8、缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘。图像的边缘类型通常有四种：第一种是斜坡边缘，即从一个灰度到比它高很多的另一个灰度（slope-edge），一般用其高度、倾斜角和斜坡中点的水平坐标值来表述边缘的特性。只有当边缘的高度大于某一特定值时才认为此斜坡存在，理想情况下，边缘被标记为斜坡中点上的单一像素。第二种是阶跃型边缘（Step-edge），如果一个斜坡边缘中的倾斜角度是90度，则对应的边