摘要随着数字图像处理的发展，轮廓提取作为其中一个基本的处理方法和关键的一环，越来越受到人们的重视，其结果的优劣直接影响着后续的步骤如特征提取、目标识别、计算机理解等，在计算机视觉、生物医学、车辆自控、工业检测等方面都有广泛的应用。64605
本文主要研究的是一些经典边缘检测算子，如Sobel算子、Laplace算子、Canny算子等，并在VC++上用这些算子对实际图像进行了处理，对这些算法的优缺点进行直观的比较。然后对目前的一些轮廓提取新方法做简单的介绍，并对未来的发展作了一些展望。
毕业论文关键词 图像处理 轮廓提取 边缘检测 经典算子
毕业设计说明书（论文）外文摘要
Title Image contour extraction method
Abstract With the development of digital image processing, contour extraction, as one of the basic processing methods and a key part, has been paid More and more attention, Its result will directly affect the subsequent steps, such as feature extraction, target recognition, computer understanding, etc. It has wide applications in computer vision, biomedical, vehicle automation, industrial inspection and other aspects.
The major research of this article is some classical edge detection operators. Such as Sobel operator, Laplace operator, Canny operator, etc. And using these operators to deal with an actual image in VC++,to see the advantages and disadvantages of these algorithms. Then briefly introduce some new methods In the contour extraction. And made some prospects for future development.
Keywords Image processing Contour extraction Edge detection Classic operators
1 引言1
1.1 背景1
1.2 目的及意义1
1.3 研究现状1
1.4 本文内容2
2 经典边缘检测算子3
2.1 梯度算子和Roberts算子3
2.2 Prewitt算子和Sobel算子4
2.3 Laplace算子5
2.4 Log算子6
2.5 Canny算子8
2.6 几种经典算子的比较10
3 边缘检测新方法及展望18
总结21
致谢22
参考文献23
1 引言
1.1 背景
数字图像处理是指通过计算机对二进制图像进行去噪，增强，分割，复原，提取特征等处理的方法和技术，最早可以追溯到二十世纪20年代。1964年美国喷气推进实验室处理了探测器“徘徊者七号”发回的月球照片，这标志着第三代计算机问世后数字图像处理的概念开始得到应用。随后，数字图像处理技术发展十分迅速，并成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域各学科之间学习和研究的对象。论文网
1.2 目的及意义
早期数字图像处理的目的主要是为了改善图像的质量，以使得图像更易于人类观察。它是以人为出发点，以改善视觉效果为目的的。从二十世纪70年代中期开始，随着人工智能和思维科学等理论研究的迅速发展，数字图像处理开始应用于机器感知，希望计算机能够去自动地识别和处理图像，实现用类似人类的视觉系统去理解外部世界，这个方向被称为计算机视觉。
在计算机视觉的研究中，物体的轮廓占着一个重要的位置。图像中线段和边缘表示着丰富的信息物体的轮廓与边缘不能完全等同，图像中的边缘信息包含着所有的轮廓信息，轮廓则包含着比位置更多的信息。边缘表示着图像的特征，让我们用以和其他图像区别开来。而从轮廓信息中，我们可以识别出其中不同的物体。轮廓提取在许多智能视觉系统中特别是模式识别中被认为是非常重要的过程。源:自~优尔-·论`文'网·www.youerw.com/ VC++图像轮廓提取方法的研究:http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_71881.html