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    摘要：图像的边缘是图像最基本的特征，它是灰度不连续的结果。图像分析和理解的第一步是边缘检测，因此边缘检测在图像处理中有着重要的作用。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。19503
      本毕业论文介绍了751种经典的图像边缘检测算子：Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Gauss-Laplacian算子以及Krisch算子，并对其算法进行了研究分析,同时运用VC编程实现，并设计与实现了一个图像边缘检测系统，利用该系统比较了上述751个边缘检测算子的检测效果及其抗噪性,分析了其各自的特点,总结了其应用场合及优缺点，并对比了其计算时间。
    关键词：    图像处理,边缘检测, VC++,抗噪性
     Image Edge Detection System based on VC++
    Abstract:     Image edge is the most basic feature of the image, it is the result of the discontinuous gray. The first step of image analysis and understanding is the edge detection, the edge detection plays an important role in image processing. Large scale image edge detection to reduce the data volume, and removed can be considered irrelevant information, retains the structure properties of important image.
    This paper introduces six kinds of classic image edge detection operator: Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, Laplacian operator and Gauss - Laplacian operator and Krisch operator, and the algorithm are analyzed, at the same time using VC programming to realize, and the design and implementation of a system of image edge detection, using the system compares the detection effect of the above six edge detection operator and its resistance to noise, analyzes its characteristics and summarizes its applications and advantages and disadvantages, and compares the calculation time.
    Keywords:    Image processing, edge detection, VC + +, the noise resistance
    目录
    摘要    i
    Abstract    i
    目录    ii
    1 绪论    1
    1.1 数字图像基础    1
    1.1.1 数字图像概述    1
    1.1.2 数字图像处理    1
    1.2 边缘检测介绍    2
    1.3 VISUAL C++图像编程    3
    1.3.1 Visual C++概述    3
    1.3.2 VC++的特点    3
    1.3.3 VC++的组成    4
    2 系统分析    5
    2.1 系统的需求分析    5
    2.2 系统功能模块分析    5
    2.3 系统工作流程分析    6
    3 系统设计    7
    3.1 总体描述    7
    3.2 功能设计    7
    3.3 边缘检测算法    9
    3.4 边缘检测算法中算子的分类    10
    3.5 经典边缘检测算子    11
    3.5.1 Roberts边缘检测算子    11
    3.5.2 Sobel边缘检测算子    11
    3.5.3 Prewitt边缘检测算子    12
    3.5.4 Laplacian of Gaussian(LoG)算子    13
    3.5.5 Laplacian算子    14
    3.5.6 Krisch算子    14
    4 边缘检测算法的编程实现    16
    4.1 系统实现过程与思路    16
    4.2 边缘检测功能实现    18
    4.2.1 系统框图    18
    4.2.2 边缘检测功能的实现    19
    5 边缘检测方法性能比较及总结    29
    5.1 传统边缘检测算子算法对比    29
    5.1.1 Roberts算法    29
    5.1.2 Sobel算法    29
    5.1.3 Prewitt算法    30
    5.1.4 Laplacian算法    30
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