基于奇異函數(shù)和曲線擬合的邊緣檢測(cè)方法研究.pdf

1、邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要的步驟，在特征抽取、模式識(shí)別、運(yùn)動(dòng)分析等許多方面都扮演著十分重要的角色．盡管人們已提出了各種各樣的邊緣檢測(cè)方法，但仍然存在許多問(wèn)題，進(jìn)一步開(kāi)展邊緣檢測(cè)方法的研究，對(duì)于圖像分析和圖像識(shí)別都具有十分重要的意義．本文針對(duì)邊緣檢測(cè)理論做了以下幾方面工作． 對(duì)幾種經(jīng)典的圖像邊緣檢測(cè)方法，如Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、Robinson 算子和Laplace 算子等，進(jìn)

2、行了綜述與分析．通過(guò)理論分析和仿真計(jì)算，比較了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)及適用性． 借助廣義函數(shù)論中奇異卷積的思想，通過(guò)對(duì)奇異內(nèi)核的改進(jìn)，構(gòu)造出了可用于邊緣檢測(cè)的香農(nóng)型奇異內(nèi)核，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的離散奇異卷積算法；并進(jìn)一步利用圖像卷積后的“梯度”值的統(tǒng)計(jì)特性得到合理的分割閾值． 討論了邊緣的種類和曲線擬合的最小二乘法，提出一種利用曲線來(lái)擬合象素值，根據(jù)相關(guān)系數(shù)和曲線的性質(zhì)來(lái)判定邊緣的曲線擬合算法． 在此基礎(chǔ)上，對(duì)上述兩種方法進(jìn)行

3、了計(jì)算機(jī)模擬與實(shí)驗(yàn)，特別是對(duì)于加噪圖像進(jìn)行了邊緣檢測(cè)的抗噪性實(shí)驗(yàn)．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文所提出的基于奇異函數(shù)和曲線擬合的自適應(yīng)分塊方法，則比傳統(tǒng)的自適應(yīng)分塊方法效果又有明顯的改善，邊緣較窄，分辨率高，邊緣定位準(zhǔn)確，邊緣（丟失斷裂）明顯減少，抗噪性能高． 總之，本文通過(guò)對(duì)各種邊緣檢測(cè)方法的比較，提出利用奇異函數(shù)和曲線擬合兩種邊緣檢測(cè)方法，而且對(duì)閾值的選取問(wèn)題做了研究，給出了一種閾值選取準(zhǔn)則．通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像和加噪圖像的邊緣檢測(cè)結(jié)果，驗(yàn)證