2760.影像地物边缘提取算法及提取精度比较毕业论文.doc

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1、 目 录摘要第一章 引论.11.1研究的目的和意义.11.2国内外的现状和发展趋势.21.3主要研究内容.21.4本文内容安排.3第二章 边缘检测的基本理论.42.1 经典边缘检测的基本方法42.2 Roberts 算子.62.3 Sobel 算子.72.4 Prewitt 算子.82.5 kirsch算子.92.6 拉普拉斯算子.102.7 LOG 算法.132.8 Canny 边缘检测器.152.9 SUSAN算子.162.10 主要特性归类比较.18第三章 不同边缘检测算子对直线提取精度的影响研究.203.1 边缘检测与直线提取的基本方法.203.2 边缘检测对直线提取精度影响实验设计及

2、研究结果比较 21第四章 结论.32查阅的主要文献.33致谢.34致谢34 摘要人类获取的绝大部分信息来源于图像信息，而在图像信息中又以边界信息最为丰富。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较剧烈的地方，也即我们通常所说的信号发生奇异变化的地方。边界的丰富信息也决定了它可以用多种方法来捕捉，那就是应用边缘提取算法。目前边缘算法的种类多种多样，那么我们应该选择哪种算法来提取边缘呢？这就是文本所研究的内容。本文研究了各种流行的边缘提取算子的理论，并对它们对于图像提取的相同特点进行了总结。然后设计了一个实验，研究各个边缘提取算法对所设计的边缘

3、的提取的精度的影响。最后对各个算子的精度进行了总结。关键词：图像处理；边缘检测；微分算子；SUSAN算子AbstractImage is the sourc of information that human get.And the borderline has the most information in the image.And it represents that the character of the part of the image is discontinuity.It is the region that gray-scale value acuitily changes

4、.The abundance informations of the borderline make that we have many methods to catch it.And the egde-detecting operators is the method we use.But there are many kinds of egde-detecting operator ,which one should we choose?This paper is the answer of the question.It contains the theory of many kinds

5、 of fashion egde-detecting operator.And it sums up the homology-character of the fashion egde-detecting operators.Then,we design a experiment to research the precisions of the fashion egde-detecting operators.At last,summarize the precisions of theseegde-detecting operators.Key words：image processin

6、g；edge detection；differential operator；SUSAN operator 第一章 引 论1.1研究的目的和意义：人类获取的绝大部分信息来源于图像信息，而在图像信息中又以边界信息最为丰富。它能够传递和表达物体的空间几何信息，即可以判定出物体的大小、形状、类型，甚至地理位置。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较剧烈的地方，也即我们通常所说的信号发生奇异变化的地方。奇异信号沿边缘走向的灰度变化剧烈，通常我们将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型(如图 1-1所示)。阶跃边缘中两边的灰度值有明显的变化；而屋顶状边

7、缘位于灰度增加与减少的交界处。在数学上可利用灰度的导数来刻画边缘点的变化，对阶跃边缘、屋顶状边缘分别求其一阶、二阶导数。图 1.1 阶跃性边缘和屋顶状边缘处一阶及二阶导数变化规律(其中第一排为理想信号，第二排对应实际信号)边界的丰富信息也决定了它可以用多种方法来捕捉，它在图像中表现为强度的突变形式。而把边界从图像中提取出来之后，目标物体的信息能够直观地被人们所了解和利用，对于用计算机处理目标物体则更为有利。正因为如此，人们研究出了很多边缘提取算法，比如高斯拉普拉斯算子，罗伯特算子，Sobel算子，Prewitt算子，Canny算子，梯度模算子。 除了这些经典的算子，由于各个专业领域里的特殊需要

8、，又产生了多种专业化的算法。如在航测领域，除了提取边界，还要求有高精度的定位，这就催生出了如Medioni-Yasumoto定位算子，基于小面元模型的定位算子，矩不变定位算子，Wong-Trinder圆点定位算子，Mikhail定位算子，Forstner定位算子，高精度角点与直线定位算子等这些高精度的定位算子。既然有这么多种边缘提取算法，那么每种算法究竟有什么特点，它们的精度如何，提取速度如何，可靠性和自适应性又如何呢？这些问题关系到算法的应用，只有了解了各种算法的特性，才能让这些科研成果更好地为我们的生产实践工作服务。1.2国内外的现状和发展趋势：边缘检测是数字图像处理中的重要内容。研究边缘

9、检测的文章十分多。1959年，文献上最早提到边缘检测。1965年L.G.Roberts最早开始系统研究边缘检测。从那以后每年都会出现很多关于边缘检测的文章。边缘检测的重要的文章大都发表在IEEE Trans.On Pattern Analysis and Machine Intelligence,CVGIP:Image Processing,IEEE Trans.On Image Processing(1990年创刊),Journal of the ACM等上。经过多年的发展，边缘检测的方法主要有了一下的几个大的方向：第一种是检测梯度的最大值,如Roberts算子、Prewitt算子和Sobe

10、l算子等就属于这一类。第二种是检测二阶导数的零交叉点。第三种，统计型方法。第四种，小波多尺度边缘检测。 当然还有其它一些方法，比如说模糊数学的方法，最近提出来的利用边缘流（Edgeflow）来检测边缘，基于积分变换的边缘检测方法，还有基于张量的边缘检测方法等等。在测绘领域中，由于计算机和各种数据采集设备的飞速发展，对于数据的采集和处理已经进入了数字化时代。这就使得如航片，卫片等有了对它们使用边缘提取的基础。运用边缘提取的办法对航片等进行处理，可以极大的降低测绘生产人员的劳动强度，缩短了生产周期，提高生产效率。但是由于测绘行业的特殊要求（除了提取边界，还要求有高精度的定位），这就使得边缘提取在测

11、绘专业中要有新的特点，于是人们研究出了高精度的定位算子，如Medioni-Yasumoto定位算子，基于小面元模型的定位算子，矩不变定位算子，Wong-Trinder圆点定位算子，Mikhail定位算子，Forstner定位算子，高精度角点与直线定位算子等。1.3主要研究内容： 经过资料的查阅和思考，为了更好的研究这个题目，本文研究内容为：1.研究 Log算子，Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，Canny算子，Laplace算子,Kirsch算子和Susan算子。2.运用VC+编程实现Log算子，Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，Laplace算子,

12、Canny算子，Kirsch算子和Susan算子。3.实现一个直线拟合算法，并运用实现的拟合算法对上述各种边缘提取算法提取过的点进行拟合。4.对计算机拟合直线的精度进行评定。其基本原理如下： Y 0 X图1.2 实验原理图如图1-2所示，（）是原有的需要进行边缘提取的一直线，（）是对进行提取之后的各点的拟合直线。上的各点的Y值相对于上的各点的Y值之间有一个差值。对这个求中误差是本文评定各种算法的精度的工具： 中误差越小，说明算法的精度越高.为了更为准确的反应其精度比较，采用正方型模型，对其各边进行上述比较。 1.4本文内容安排：第一章中，对图像边缘检测作了一个概要的说明，并说明了进行图像边缘检测的重要意义。第二章中，系统介绍了比较经典的图像边缘检测算子及其具体的实现原理。 第三章中，运用多种