基于局部特征与全局结构的轮廓检测算法研究

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1、分类号：ＴＰ３９１单位代码：１０１８３２０１３日３２７研巧生学号：１１密级：公开戀古林大学硕古学位论文学术樂化（）基于局部特征与全局结构的轮廓检测算法巧究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｎｔｏｕｒＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍｓＢａｓｅｄｏｎＬｏｃａｌｇＣｕｅｓａｎｄＧｌｏｂａｌＳｔｍｃｔｕ巧ｓ作者姓名：王利专业：计算机应用技术研巧方向：计算机圍形学指导教师：车翔玫教授培养单位：计算机科学与技术学院２０１６年日月未经本论文作者

2、的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用）。否则，应承（但纯学术性使用不在此限担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明，本人郑重声明，：所呈交的硕七学位论文是本人在指导教师的指导下独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究＾＾。本人完全意识做出重要贡献

3、的个人和集体，均己在文中＾明确方式标明到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：王日期：２０１６年Ｘ月社日基于局部特征与全局结构的轮廓检测算法研究ResearchofContourDetectionAlgorithmsBasedonLocalCuesandGlobalStructures作者姓名：王利专业名称：计算机应用技术指导教师：车翔玖教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月25日摘要基于局部特征与全局结构的轮廓检测算法研究进入信息时代的今天，计算机已经成为绝大多数领域里帮助或替代

4、人类工作不可或缺的工具。随着计算机功能和性能双重的提升，人们对计算机使用灵活性的要求越来越高。例如，人与人之间的交流可以通过语言、视觉和听觉与外界进行信息交换，而且还可以通过不同的方式表达相近的含义。但是计算机却必须遵循严格的程序指令才能正确运行和使用，这需要使用者必须具备很高的计算机专业知识才能适应着使用复杂的计算机。为了让人与计算机之间的沟通不再需要繁琐和严格的程序语言和使用规则，必须让计算机能够适应人与人之间交流的习惯，即需要计算机具有像人一样的视觉、听觉甚至是语言沟通能力。计算机视觉就是这样一个帮助计

5、算机拥有像人眼神经系统一样能够进行感知图像或多维数据的研究领域。长久以来，计算机视觉一直致力于建立一个能够帮助计算机理解图像世界的人工智能系统。而为了帮助计算机识别图像中各个物体或背景，计算机程序就必须能够对图像进行特征信息的检测和提取。作为计算机视觉和图像处理的基本问题，如何更有效和准确的检测和提取图像中的特征信息成为目前国内外边缘检测算法和轮廓检测算法的首要目标。通过对比原始图像和人工标记的边界的信息，即人们希望看到的图像中显著的信息，发现与以前的研究内容仅仅局限于检测和提取图像边缘信息不同的是，人眼在看

6、到一张图像时，更多的是希望了解到图像内含有的物体或背景以及物体与物体，物体与背景之间的位置关系。从这个角度出发，简单的边缘检测方法，诸如Sobel算子、Canny算子以及后续提出的蚁群算法，已经不能满足人们的需求。从2000年以后，边缘检测的研究内容开始向轮廓检测方向发展。轮廓检测方法也从仅考虑图像中局部简单的亮度梯度特征向多个局部特征（如颜色和纹理）发展。2005年提出的Pb算法就是这样一个计算多个局部特征的轮廓检测算法。它通过分析自然图像中多个局部特征的特点以及寻找这些局部特征的优化组合方式，最终给出比S

7、obel算子和Canny算子更好的I检测方法，并且开启了边缘检测向轮廓检测的序幕。2006年提出的CRF算法第一次将图像中物体全局结构融合进局部特征中。它通过构建CDT图和全局连续性模型完成Pb算法中断裂边界线的连接工作，使得轮廓检测的结果进一步准确。2007年提出的min-cover算法从区域覆盖的角度分析，将寻找边界线问题转向寻找图像的最小区域覆盖问题。它阐述图像不同物体或背景区域覆盖的总和即是图像本身，那么不同区域之间的交线即是边界线。本文的主要研究内容有以下几点：1.研究并分析经典边缘检测算法Sobe

8、l和Canny的工作原理以及不足的地方，并给出两种算法在实际图像检测结果上的对比和分析。2.在对经典边缘检测算法的研究基础之上，对目前检测结果还不理想的蚁群边缘检测算法做出改进，并提出将自适应分布式局部阈值与自适应全局阈值的双重自适应阈值结合的方式。在直观的结果对比和数据对比中，都能明显看出本文提出的改进算法比原始算法检测出更连续的感兴趣的边缘特征信息；3.研究并分析Pb算法、CRF算法和min-c