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VC数字图像边缘检测技术的研究+数字图像边缘检测算法 第3页

更新时间:2011-8-30:  来源:毕业论文
摘 要

随着计算机技术的飞速发展,图像边缘检测已成为图像处理的重要内容,它是图像分析的基本问题,是图像分割、特本文来自辣.文'论^文·网征提取和图像识别的前提。图像边缘检测长期以来都是图像处理与分析领域的研究重点。边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要的作用,是图像分析与识别的重要环节,边缘检测是图像分析和模式识别的主要特毕业论文http://www.751com.cn征提取手段,检测的结果直接决定着后续处理的精度与结果。
本设计主要对边缘检测方法及其实现算法进行了相关研究,对5种常用原文请找腾讯324'9114的经典边缘检测算子进行了理论分析, 并通过VC+ + 编程实现了5种算子。然后结合实验结果对各种算子进行比较分析, 得出各种算子的优劣和适用范围, 为实际应用提供了对照和参考。

关键字:图像处理    边缘检测       梯度 

 BSTRACT

The image edge detection has become one of the most important parts of image processing with the development of computer technology. Image edge detection is the first step of image analysis, also the basis of image segmentation, feature extraction and image recognition. Edge detection traditionally image processing and analysis in the areas of focus of the study. Edge detection in computer vision and image analysis applications play an important role, is an image analysis and recognition of the important links. Edge detection of image analysis and pattern recognition is the main feature extraction methods, test results directly to determine the accuracy and results of follow-up treatment.
Designed primarily for edge detection methods and algorithms related research. 5 kinds of popular classical edge detector is theoretically analyzed, and VC + + programming through the five kinds of operators. And then combined with the experimental results on various operators have a comparative analysis, that the pros and cons of the various operators and the scope of application, as the actual application provides control and reference.

Keyword:Image processing      Edge detection         Gradient

目录

1 绪论 5
1.1 边缘检测的研究背景及意义 5
1.2 边缘检测研究现状 7
1.3 本文的主要研究内容 9
2 相关技术简介 10
2.1 Visual C++的语言特点 10
2.2 VC++6.0 工作环境 12
2.3 VC++中的图像处理技术 16
3 边缘检测的基本概念 21
3.1 边缘定义及类型分析 21
3.2 梯度和卷积的概念 23
3.3 边缘检测的一般步骤 25
3.4 边缘检测的方法 25
4 几种经典的边缘检测方法及软件实现 27
4.1 Roberts算子 29
4.2 Sobel边缘检测算子 31
4.3 PreWitt算子 34
4.4 Kirsch边缘算子 37
4.5 高斯—拉普拉斯算子 40
5 实验结果及分析 46
6 总结 52
参考文献 54
致  谢 57
附  录1模板的实现算法 58
附录2 外文翻译 62
英文原文I 62
英文原文II 83

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