毕业论文-边缘检测-开题报告

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1、HEFEIUNIVERSITY毕业设计（开题报告）题　　　目基于小波变换的图象边缘识别算法的VisualC++实现　系　　　别电子信息与电气工程系专　　　业电子信息工程班级　姓　　　名　　　　指导老师完成时间二零一零年三月　　合肥学院电子电气系毕业设计开题报告学生：班级：论文题目基于小波变换的图象边缘识别算法的VisualC++实现导师姓名可行性方案分析（见附件）参考文献主要参考文献资料：1.章毓晋“图象处理和分析”[M]清华大学出版社20032.庄益瑞、梁仁楷，“VisualC++程序设计实务入门”[M],中国铁道出版社，2001.63.程正兴,林勇平.小波分析在图像处理中的应

2、用[J].工程数学学报,2001.12.18(5):57-86.4.姬光荣,王国宇,王宁.基于小波变换的多尺度边缘检测[J].中国图像图形学报,1997.10.2(10):717-720.5.YoungRA．SimulationofHumanRetinalFunctionwiththeGaussianDerivativeModel[J,1．IEEEtheComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition．MichiganUSA，1988，8(6)：564—5696.COHENA.Biorthogonalwa

3、veletsanddualfilter.In:M.Barlanded.WaveletsinImageCommunication.Elsevier,1994,1-26开题小组及教研室意见开题小组签名：年月日附件一、研究背景：图像中包含了人类所需要的感知世界，进而认识世界、改造世界的大部分信息量。图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求，理解图像、识别图像中的目标是计算机视觉图像处理的中心任务。边缘像素实质上是指局部图像范围内灰度的急剧变化(奇异点)，图像边缘就是二维图像中奇异点的集合。物体形状、物体边界、位置遮挡、阴影轮廓及表面纹理等重要视觉信息在图像

4、中均有边缘产生。图像边缘是图像中最基本的特征，是分析理解图像的基础。边缘检测对于物体识别也是很重要的。因为:(l)人眼通过追踪未知物体的轮廓(轮廓是由一段段的边缘片断组成的)而扫视一个未知的物体;(2)得到图像的边缘，能使图像分析大大简化;(3)很多图像并没有具体的物体，对于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。所以边缘检测使数字图像分析处理的前提，检测结果的优劣影响着下一步图像压缩、计算机视觉、模式识别的应用，所以对它的研究具有现实意义和理论意义。二、主要内容：传统的边缘检测方法基于空间运算，借助空域微分算子进行，通过将算子模板与图像

5、进行卷积合成，根据模板的大小和元素值的不同有不同的微分算子，如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等，这些算子虽然易于实现、具有较好的实时性，但由于边缘检测问题固有的复杂性，使这些方法在抗噪性能和边缘定位方面往往得不到满意的效果，这主要是因为边缘和噪声都是高频信号，很难在噪声和边缘中作取舍。边缘检测的不确定性指出边缘检测算子的抑噪能力和定位精度是一对矛盾，小尺度算子有利于边缘定位，但对噪声极为敏感；大尺度算子抑噪能力强，但边缘定位精度差，甚至会丢失某些局部细节。因此，固定尺度的边缘检测算子难以兼顾良好的边界定位，噪声抑制和弱边界检测等性

6、能指标。其实，人的视觉前期处理中有多个分辨率的边缘算子在对图像作卷积，各边缘检测算子输出的组合能提高定位精度，减少噪声干扰。1983年Witkin提出尺度空间的思想，对边缘检测中的多尺度多分辨的思想进行了深入、直接的研究。1992年Mallat提出小波变换多尺度边缘检测方法，并将小波边缘检测方法与LOG算子及Canny最优检测算子在小波意义下统一起来，更加明确地表达了多尺度的思想在边缘检测中的重要意义。小波变换具有良好的时频局域化特性及多尺度分析能力，能够根据多尺度分析构造多尺度边缘检测算子，通过多尺度边缘融合，实现图像边缘的检测。但是，由于小波理论产生的时间不长，其理论还算不上

7、很成熟，应用中缺少完全行之有效的应用方法与步骤，这使得小波变换的应用比Fourier变换的应用复杂困难得多，本文尝试将小波变换分析应用于图像的边缘检测这一计算机视觉中的重要环节。三、设计方案和技术路线：1.二维小波变换特性定义：若满足Wsf(x,y)=f*ψs(x,y)=×ψ（（x-a)/s,(y-b)/s)dadb，式中,f∈L2(R2),ψs,(x,y)(x,y)=2(,),L2(R2)表示平方可积的平面空间，即能量有限的信号空间，则称Wsf(x,y)为f(x,y)的小波变换