图像边缘检测任务书及开题报告.doc
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1、重庆邮电大学毕业设计(论文)任务书设计(论文)题目_ _图象边缘检测算法研究与实现_学生姓名_A_学院_计算机学院_专业_地理信息系统_年级班别_1 _指导教师_b_ 职 称_副教授_ 下达任务日期_2009_年_ 1_月_ 10_日 主 要 研 究 内 容 、 方 法 和 要 求一、 研究内容1收集相关的相关学术报告,对其进行深入的学习了解及分析,了解各种处理图像的过程和方法,了解常用的边缘检测算法,如图像的数字化和离散图像的数学描述;数学形态学与二值图像的数学形态学运算;图像分割和特征提取中的分割技术;边缘提取的经典方法;图像特征提取等;2对经典边缘检测算法进行学习、分析和比较,如Robe
2、rts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Marr算子、Canny算子等;3用VC+实现这些算法,对边缘检测算法进行理解和加深,并通过比较找出每种算法的优缺点和各自适用的范围;4对上述算法融合自己的想法,并初步提出改进,让算法更实用。二、 研究方法和要求一个好的边缘检测算子应该具有三个指标:1低失误率,既要少将真正的边缘丢失也要少将非边缘判为边缘;2高位置精度,检测出的边缘应在真正的边界上;3对每个边缘有唯一的响应,得到的边界为单像素宽;要做好边缘检测,首先,清楚待检测的图像特性变化的形式,从而使用适应这类变化的检测方法。其次,要知道特性变化总是发生在一定的空间范
3、围内,不能期望用一种检测算子就能最佳检测出发生在图像上的所有特性变化。当需要提取多空间范围内的变化特性时,要多考虑算子的综合应用。第三,要考虑噪声的影响,其中的一个办法就是滤除噪声,但这有一定的局限性。第四,可以考虑各种方法的组合;第五,在正确检测边缘的基础上,要考虑精确定位的问题。 进 度 计 划4月2号 4月19号:查阅相关资料,写出开题报告,4月20号 5月7号: 熟悉VC+开发工具,并用VC+实现一些经典的算法5月8号 5月23号: 测试,编写文档,完成毕业设计论文初稿5月24号5月31号: 对毕业设计论文进行修改,并最终完成毕业设计论文 主 要 参 考 文 献1 谢凤英等. VC+数
4、字图像处理M. 电子工业出版社, 2008. 9.2 K. R. Castlemen, 朱志刚等(译). 数字图象处理M. 北京. 电子工业出版社. 1998. 387-422.3 张凯丽, 刘辉. 边缘检测技术的发展研究J. 昆明理工大学学报, 2000, 25(5): 36-394 章毓晋. 图象分割M. 北京: 科学出版社, 2001. 116-119.5 何斌, 马天予等编著. Visual C+数字图像处理M, 2001. 4.6 刘曙光, 刘明远等. 基于Canny准则的基数B样条小波边缘检测J. 信号处理, 2001,17(5):418-423.7 赵志刚, 管聪慧. 基于多尺度
5、边缘检测的自适应阈值小波图像降噪J+. 仪器仪表学报,2007,(2): 288-2928 田岩岩, 齐国清. 基于小波变换模极大值的边缘检测方法J. 大连海事大学学报: 自然科学版, 2007, (1): 102-1069 Mallat Stephane, Zhong Sifen. Characterization of Signals from Multiscale EdgesJ. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1992, 14(7): 710-73310 王文庆, 支华. 基于统计的边缘阈值检验方法J.
6、 测绘科学, 2007(2): 71-72.指导教师签字 _ _年_月_日教学部主任签字_ _年_月_ 日备注:此任务书由指导教师填写,并于毕业设计(论文)开始前下达给学生。可加附页。重庆邮电大学毕业设计 (论文)开题报告设计(论文)题目 图象边缘检测算法研究与实现 院 别 计算机科学与技术学院 专 业 地理信息系统 年 级 1 学生学号 1 学生姓名 A 指导教师 B 重庆邮电大学教务处制二00九年三月 综 述 本 课 题 研 究 动 态 、 选 题 目 的 及 意 义一、课题研究动态数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域:其一是为了便于人们分析而对图像信息的改进;其二是为使机器自动理解
7、而对图像数据进行存储、传输及显示。数字图像处理最早的应用之一是在报纸业,目前已经广泛地用于工业、医疗保健、航空航天、军事、地理等各个领域,在国民经济中发挥着越来越重要的作用。目前,随着信息技术的发展、数字化地球概念的提出以及因特网的飞速发展,数字图像处理越来越受到人们的重视。数字图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透,并为其他学科所利用是科学发展的必然。所谓数字图像处理就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。图像边缘检测与提取的研究一直贯穿于图像处理与分析的始终,传统的图像边缘检测方法大多可归结为图像高频分量的增强过程,微分运算自
8、然就成了边缘检测与提取的主要手段。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测,目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一,在各应用中占有十分重要的地位。边缘检测的基本问题是检测精度与抗噪性能间的矛盾。由于图像边缘和噪声均为频域中的高频分量,简单的微分运算会增加图像中的噪声,因此,在微分运算之前应采取适当的平滑滤波以减少高频分量中噪声的影响。经典的边缘检测算法是构造对象素灰度级街跃变化敏感的微分算子,如Roberts梯度算子、Sobel梯度算子等,其边缘检测速度快,但得到的往往是断续的、不完整的结构信息。这类方
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