亚像素级边缘检测技术

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时间:2018-07-10

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1、摘要边缘指的是图像中像素值有突变的地方。边缘检测是图像处理的重要的一部分。边缘往往携带着一幅图像的大部分信息。在分析对比已有边缘检测算法的基础上,设计了两种边缘检测方法。第一种方法先用Sobel算子粗定位,然后用三次样条插值函数对灰度图像进行插值,使目标达到亚像素级,对插值后的灰度图像,利用最大类间方差确定阈值,实现亚像素级的边缘检测。另一种方法是根据灰度矩算子在目标成像前后的矩不变特性,利用Tabatabai等人提出的前三阶灰度矩,实现了亚像素边缘检测。通过实验对算法有效性和检测精度进行了研究和验证,给出了工件的实测尺寸对比结果。实验表明,基于灰度矩的亚像素边缘检测算法和基于Sob

2、el算子的亚像素级边缘检测法比传统的边缘检测算子具有更高的定位精度。关键词:亚像素级边缘检测;基于插值法的边缘检测;灰度矩ABSTRACTEdgereferstothevalueofthepixelintheimagemutations.Edgedetectionisanimportantpartofimageprocessing.Theedgestendtocarrymostoftheinformationofanimage.Inthispaper,thedesigntwoedgedetectionmethods,thefirstmethodfirstusedSobeloperat

3、orroughlocation,andthengrayscaleimageinterpolation,cubicsplineinterpolationfunctionsothatthetargettoachievesub-pixellevelgrayscaleimagesafterinterpolation,theuseofthemaximumvariancebetweenthethresholdisdeterminedtoachievesub-pixeledgedetection.Anothermethodisthegraymomentoperatorinthemomentsbef

4、oreandafterthetargetimaginginvariantTabatabai,whoproposedthefirstthreegraymoment,toachievesub-pixeledgedetection,throughexperimentstheeffectivenessofthealgorithmandtestingtheaccuracyofresearchandvalidation,giventhecomparisonofmeasureddimensionsoftheworkpiece.Theexperimentsshowthat,basedongray-s

5、caleoperatorsub-pixeledgedetectionalgorithmhasahigherpositioningandaccuracythanthetraditionaloperatortomeettheimagetargettoachievesub-pixeledgedetection.Keywords:Sub-pixeledgedetection;EdgeDetectionbasedinterpolation;GrayMoment;目录第1章绪论11.1课题研究背景及意义11.2边缘检测的研究历史和发展趋势21.3论文研究内容,解决问题和章节安排4第2章经典边缘检

6、测算子52.1数字图像的基本概念52.1.1图像数字化52.2Sobel算子62.3Prewitt算子82.4LoG算子92.5实验结果及分析9第3章基于SOBEL算子的亚像素级边缘检测113.1Sobel算子改进算法113.2三次样条插值123.3最大类间方差法(Ostu)133.4算法实现153.5实验结果163.6实验结果分析173.7本章小结18第4章基于灰度矩的亚像素算法194.1灰度矩算子194.2灰度矩边缘检测算法204.2.1灰度值h1和h2的计算204.2.2边缘位置的确定224.2.3边缘方向234.2.4边缘的判断条件234.2.5模板效应244.2.6算法实现

7、254.3实验结果及分析264.4本章小结29结论30参考文献31致谢35第1章绪论1.1课题研究背景及意义随着计算机技术的发展,数字图像处理与分析技术在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面得到了广泛的应用。边缘检测是图像处理与分析中最基础也是最重要的内容之一,一直是图像处理领域的研究热点。’同时,边缘检测是图像理解和图像识别的基础,能否提供一个好的边缘检测算法直接影响后期研究效果。36计算机技术的发展,出现了许多应用于数字图像的新理

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