1.2 边缘检测研究现状
由于在图像处理中的应用十分广泛，边缘检测的研究多年来一直受到人们的高度重视，自从1959年提出到现在，经过五十多年的发展，已提出的各种类型的边缘检测算法有成百上千种。到目前为止，国内外关于边缘检测的研究主要以两种方式为主：
不断提出新的边缘检测算法。一方面，人们对于传统的边缘检测技术的掌握已经十分成熟，另一方面，随着科学的发展，传统的方法越来越难以满足某些情况下不断增加或更加严格的要求，如性能指标，运行速度等方面。针对这种情况，人们提出了许多新的边缘检测方法。这些新的方法大致可以分为两大类：一类是结合特定理论工具的检测技术，如基于数学形态学的检测技术、借助统计学方法的检测技术[7]、利用神经网络的检测技术[8]、利用模糊理论的检测技术[9]、基于小波分析和变换的检测技术[10]、利用信息论的检测技术[11]、利用遗传算法的检测技术等。另一类是针对特殊的图像而提出的边缘检测方法。如将二文的空域算子扩展为三文算子可以对三文图像进行边缘检测[12]、对彩色图像的边缘检测[13]、合成孔径雷达图像的边缘检测[14]、对运动图像进行边缘检测来实现对运动图像的分割等。
将现有的算法应用于工程实际中。如车牌识别[15]、虹膜识别[16]、人脸检测[17]、医学或商标图像检索等。
尽管人们很早就提出了边缘检测的概念，而且今年来研究成果越来越多，但由于边缘本身检测本身所具有的难度，使研究没有多大的突破性的进展。仍然存在的问题主要有两个:其一是没有一种普遍使用的检测算法；其二没有一个好的通用的检测评价标准。
从边缘检测研究的历史来看，可以看到对边缘检测的研究有几个明显的趋势：一是对原有算法的不断改进；二是新方法、新概念的引入和多种方法的有效综合利用。人们逐渐认识到现有的任何一种单独的边缘检测算法都难以从一般图像中检测到令人满意的边缘图像，因而很多人在把新方法和新概念不断的引入边缘检测领域的同时也更加重视本文来自辣.文;论^文·网把各种方法总和起来运用。在新出现的边缘检测算法中，基于小波变换的边缘检测算法是一种很好的方法。三是交互式检测研究的深入。由于很多场合需要对目标图像进行边缘检测分析，例如对医学图像的分析，因此需要进行交互式检测研究。事实证明。交互式检测技术有着广泛的应用。四是对特殊图像边缘检测的研究越来越得到重视。目前有很多针对立体图像、彩色图像、多光谱图像以及多视场图像分割的研究，也有对运动图像及视频图像中目标分割的研究，还有对深度图像、纹理（Texture）图像、计算机断层扫描（CT）、磁共振图、共聚焦激光扫描显微镜图像、合成孔径雷达图像等特殊图像的边缘检测技术的研究。五是对图像边缘检测评价的研究和对评价系数的研究越来越得到关注。相信随着研究的不断深入，存在的问题会很快得到圆满的解决。
1.3 本文的主要研究内容
随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从一个专门领域的学科，变成了一种新型的科学研究和人机界面的工具。边缘检测是数字图像处理中的重要内容。
由于边缘检测技术在数字图像处理中的重要作用和广泛应用，从20世纪60年代开始，国内外学者就开始进行探索研究，不断的在传统边缘检测技术的基础上提出新的边缘检测算法来解决传统边缘检测技术无法解决的问题。本设计基于C++程序原文请找腾讯752018766设计语言，综合运用面向对象程序设计技术，数字图像处理技术对数字图像进行边缘检测, 本文系统的将边缘检测算法进行介绍。并通过各种算法的实际应用图像处理效果进行了分析比较。
在本文中第一章绪论讲述了边缘检测的研究背景和意义以及边缘检测的研究现状.以及本文的主要研究内容、章节安排。
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