目录

1前言..4

1.1数字图像处理的概念及应用.4

1.2边缘检测研究的背景及意义.5

1.3边缘检测研究的历史现状..5

1.4边缘检测的基本概念..6

2经典图像边缘检测算法7

2.1经典边缘检测的基本算法..8

2.2Roberts算子.8

2.3Sobel算子..9

2.4Prewitt算子..9

2.5Kirsch算子.10

2.6Laplace算子11

2.7LOG算子..11

3经典边缘检测算法的实现12

3.1毕业设计界面介绍12

3.2Roberts算子的实现..15

3.3Sobel算子的实现17

3.4Prewitt算子的实现19

3.5Kirsch算子的实现.20

3.6Laplace算子的实现..23

3.7LOG算子的实现.24

4边缘检测系统测试与调试25

4.1系统测试的定义..26

4.2系统测试的目的及意义.26

4.3测试中遇到的问题以及解决..26

4.4存在的不足27

结论..28

参考文献..29

致谢..30

1 前言 图像无处不在，人类从自然界获取信息大部分依赖于图像，图像对于人类来说是首要信息，世界上的任何一种物体通过光线在人类的眼睛的视网膜中成像。数字图像在实际中得到了广泛的运用，具有很强的科学性。当人们需要了解一个东西时，详尽的描述也不如提供几张图片来的形象具体。边缘是图像最基本的特征之一，图像的大部分信息通过边缘体现，边缘的提取与确定在针对整个场景提取的情况下非常的重要。
1.1 数字图像处理的概念及应用 数字图像处理又叫计算机图像处理，它是通过将图像信号转化为数字信号经过计算机的处理提高图像的质量来达到人类想要的效果。 按所针对的目标对象不同，分为三类： (1)如图1.1.1所示：当处理的信息最终的接收者为人的时候，所要做的就是改变图像的质量使人类的视觉和实际的应用得到满足。          以人为目标对象的信息处理   (2)如图1-2所示：当处理的信息最终的接收者为机器的时候，所要做的就是让机器或者是计算机能够自动化的识别所要的目标，也就是所说的图像识别。                   以机器为目标对象的信息处理   (3)如图1-3所示：当处理的信息最终的接收者既是人又是机器的时候，所要做的就是通过机器来识别理解分析图像，用机器来实现模拟人类对外部世界的理解过程。   以人和机器为目标对象的信息处理   图像处理的过程具有很强的意义。从宏观方面讲，处理的作用是完成某些任务，从微观方面说，就是具体处理过程，一般图像处理操作有：图像的增强、复原、编码、分割等等。 数字图像处理是以计算机科学与技术为基础发展的，同时也涉及到很多学科领域，其中包括信息学，统计学、医学、生物学等等。数字图像处理在机器人对目标的识别、宇宙的探索、目标跟踪、卫星通讯、工业、交通、金融、高能物理、等等领域得到很好地运用。一般分为两个方面源'自:优尔`!论~文'网www.youerw.com：一是通过改善图片的质量使人类的视觉得到满足，二是通过对图像的数据进行处理使得机器能够自动识别理解。   图像处理在生活中的运用： 1) 安全保障方面：安装摄像头，实时拍摄对图像处理分析，比如测速。公安部门在调查犯罪时借助指纹、人脸识别等等。 2) 工业检测上：筛选工业器件，排除路面故障，在比较短的时间内，监测流水线上的零部件等等。   3) 军事方面：实时跟踪高精度制导武器，高精度军事侦察等等。 4) 医学方面：CT 技术，癌细胞识别等等。 5) 通讯方面：视频聊天，视频点播，实时对讲等等。 6)  公共服务方面：影视业、娱乐、广告等等。