可靠图像边缘检测方法研究

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1、分类号：TN911.73密级：公开研究生学位论文论文题目（中文）可靠图像边缘检测方法研究Reliableresearchofedgedetection论文题目（外文）method研究生姓名刘红霞学科、专业信息与通信工程.信号与信息处理图像处理研究方向学位级别硕士导师姓名、职称万毅论文工作起止年月2014年9月至2016年5月论文提交日期2016年4月论文答辩期2016年5月学位授予日期校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经

2、发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部分

3、内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：□可以公开□不宜公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：可靠图像边缘检测方法研究中文摘要人们主要是通过图像认识世界，并且通过边缘了解图像中物体的位置与轮廓，从而对图像分析和了解，所以边缘是图像的重要特征之一，边缘检测方法的研究就成为了图像处理中的

4、研究热点以及难点之一。边缘是因为图像灰度值发生突变而产生的，所以几乎所有的边缘检测算法都是基于一阶微分算子或二阶微分算子，本文提出一种基于DCT的连续曲面边缘检测算法。边缘可能因为多重因素而无法被准确检测到，比如在图像捕获过程中，噪声的干扰、自然景物的投影以及光照的强弱，甚至在图像传输过程中，还会受到噪声的污染，所以边缘检测中必不可少的一步就是去噪。其中最常用的去噪方法就是高斯滤波，但是高斯滤波去噪很难平衡图像去噪和边缘细节保留，原因就是噪声属于图像的高频分量，然而边缘以及纹理也是高频分量，即噪声、边缘以及纹理处

5、于相同的频段，所以低通滤波器如高斯滤波在去除噪声的同时，会在一定程度上模糊了边缘和纹理等细节信息；况且高斯滤波对冲击噪声的抑制效果很差,很容易将冲击噪声误检测为边缘；再者控制平滑程度的参数是人工设定的。越大去噪性能越好但也越容易丢失一些细节信息，值越小越能更好的保持图像边缘的细节信息，但不能达到理想的去噪效果，因此为了在更好地去噪的同时有效的保持图像边缘和纹理，就要弥补去噪过程中对边缘和纹理的模糊，最常用的做法就是用直方图均衡化和直方图匹配对图像进行增强处理，但这两种增强处理只能对图像整体增强，而不能只对图

6、像的边缘纹理信息进行增强。本文中我们提出对图像进行DCT变换将图像信息由空域转换到频域，得到DCT系数，因为图像信息能量会集中到低频部分，纹理区域的DCT系数幅度较小；边缘区域的DCT系数幅度较大，我们用原始系数的立方除以它的平方与常数的和来更新这些系数以达到去噪的效果。尽管从边缘检测技术被提出以来，人们从未终止过对该技术的研究，但是因为边缘检测的重要性以及此研究涉及到的深度和难度，所以到目前为止仍然没有一种能被人们广泛接受的普适的边缘检测算法。LOG算子被认为是最优二阶微分算子，它将高斯滤波与Laplace算子

7、结合起来，上边我们提出用DCT去噪代替高斯去噪，这里我们用一种新的思路替代Laplace算子，之所以这样做是因为在更新DCT参数实现去噪之后，我们对这些新的参数（一系列的小数）进行IIDCT，并对IDCT公式求二阶偏导，对其求水平方向和垂直方向二阶导并求和，由于IDCT是一系列的余弦函数的叠加，它是一个连续函数，求二阶偏导的和之后我们发现二阶偏导的和仍然是一系列的余弦函数的叠加，所以二阶偏导的和仍是连续的，我们将其看做连续曲面，每个像素的二阶偏导的和就是对该连续曲面采样，得到的仍然是小数而不是整数，因此用Lapl

8、ace二阶偏导的和过零点来定位边缘此处并不适用。我们用像素所在的2x2邻域内四个像素二阶偏导和的正负号来判断边缘，若四个像素处二阶偏导和同号，我们就认为这四个像素都不是边缘，若不全同号，我们就认为2x2邻域内存在边缘，并将二阶偏导和绝对值最小的像素看作边缘点，依次循环遍历整幅图像，求出所有边缘点。关键词：边缘检测，高斯滤波，DCT去噪，LOG算子IIReliableRes