张佳(论文)文献综述(格式)

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1、燕山大学本科毕业设计（论文）文献综述课题名称：二维离散差分图像的边缘提取算法仿真课题性质：真实学院（系）：里仁学院电子工程系专业：通信工程　　　　　　　年　　级：07级1班指导教师：付炜学生姓名：张佳2011年3月20日一、课题国内外现状：由于在图像处理应用中的基础性和广泛性，结合其自身的复杂性与重要性，图像边缘提取一直以来都是图像处理和计算机视觉的研究重点和热点，受到人们的重视。现己提出的各类边缘提取算法就有成百上千种，并不断引入高新理论和技术，使边缘提取算法不断得到改进，也取得了相应的成果；目前对图像边缘提取的研究主要有以下几种形式[1]王文丽，各种图像边缘提取算法的研究

2、，北京交通大学，硕士学位论文，2010：1、不断改进原有算法以及多种方法的有效综合2、不断提出新的边缘提取算法随着科学技术的发展，多种科学理论研究的深入和不断成熟，许多新理论和新技术方法被应用于图像处理领域，为图像边缘提取提供了更为广阔的空间。3、将现有的边缘提取算法应用于工程实际中根据具体的应用要求，将图像边缘提取方法应用于实际工程中，以尽可能地降低后继图像处理的工作量。主要包括应用于医学工程、商标图像检索、车牌或指纹识别、人脸检测等。4、对图像边缘提取算法评价的研究和对评价系统的研究越来越重视由于目前的边缘提取的评价方法都存在很大的局限性，所以对图像边缘提取评价系统的研究

3、得到越来越多的关注。目前，用得较多的还是通过人眼进行主观判断，评价边缘提取方法的性能。二、研究主要成果：随着小波分析成为应用数学和工程学科中的一个迅速发展的新领域，人们逐渐将小波理论应用于边缘检测，产生了基于小波变换的边缘检测方法，其突出优点是多尺度特性。自利用二阶中心B样条小波实现多尺度边缘提取，为小波边缘提取奠定基础后，人们逐渐加深对小波边缘提取的研究，并在此基础上提出很多改进算法。同时由于小波时频分析的优越性，小波在边缘检测的研究和应用中也取得了重要的成果，得到了充分的利用[2]张德干．小波变换在数字图象处理中的应用研究．沈阳：东北大学．2000．[3]查宇飞，毕笃彦．

4、基于小波变换的自适应多阈值图像去噪．中国图象图形学报，2005，[4]成礼智，王红霞，罗永．小波的理论与应用．北京：科学出版社．2005．[5]Z．Lei，B．Paul．Edgedetectionbyscalemultiplicationinwaveletdomain．PatternRecognitionLetters．2002[6]张晓莉．小波分析在图像边缘检测中的应用．西安科技大学．硕士学位论文．2009．。近年来，随着科学技术的发展，以严格的数学理论和高新技术为依据，不断引入新概念和新方法于图像边缘提取领域中。因此，利用各种新的理论工具对图像进行边缘提取的方法得到了广泛

5、的研究和应用。如基于神经网络[7]S．C．Douglas，tH．Meng．DesignofEdgeDeteclionTemplatesUsingaNeuralNeMork．Proe．InternationalJointConferenceonNeuralNetworks．1990．[8]F．Arandiga，A．Cohen．Edgedetectioninsensitivetochangesofilluminationintheimage．2009.、基于统计学方法[9]S．KomsUi，A．YuilleandJ．Coughlan．Astatisticalapproachtom

6、ulti．scaleedgedetection．ImageandVisionComputing，2003．、利用模糊理论的边缘提取技术[10]D．S．Kim，W．H．LeeandI．S．Kweon．Automaticedgedetectionusing3*3idealbinarypixelpaRernsandfhzzy-basededgethresholding。PatternR-ecognitionLetters，2004，[11]李雪．灰度图像边缘检测算法的性能评价．沈阳工业大学．硕士学位论文，2007.、基于形态学的边缘提取算子、基于蚁群算法的提取技术[12]JingT

7、ian，WeiyuYu，andShengliXie．AnAntColonyOptimizationAlgorithmForImageEdgeDetection．2008IEEECongressonEvolutionaryComputation(CEC2008)．、基于分形理论的边缘提取技术等。三、发展趋势：图像边缘提取的方法多种多样，但由于其本身所具有的难度和深度，研究没有很大的突破性进展，至目前还没有提出一种方法或是理论，能完美地解决边缘提取问题，这也促使研究人员对此问题不断深入研究。同时，由于目前的