开题报告内容：（包括拟研究或解决的问题、采用的研究手段及文献综述,不少于2000字）
- 拟研究或解决的问题
- 边缘检测概述
边缘是图像的最基本特征,它包含了用于识别的有用信息,为人们描述或识别目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数。物体的边缘是以图像局部特性的不连续性为形式出现的。从本质上说,边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始,它普遍存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间,是图像分割所依赖的重要特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础。有了图像边缘,我们就可以确定物体的几何尺寸并进一步对其测量,确定物体在空间中的几何位置,确定物体的形状特征并对物体进行识别。图像的边缘信息在图像分析和计算机视觉中都是十分重要的,是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。
- 本课题拟研究的问题为：
- 主要对以下几种一阶微分及二阶微分边缘提取算子进行研究。
- 一阶微分边缘检测算子:
- Roberts 算子
Roberts算子是一种简单的利用局部差分算子寻找边缘的基于2*2 的梯度算子。其中
卷积模板为：
- Sobel算子
Sobel算子是基于梯度算子3*3的邻域。其中卷积模板为：
- Prewitt算子
Prewitt算子是一种利用局部差分平均方法寻找边缘的算子。其中卷积模板为：
- 二阶微分边缘检测算子:
- Laplacian 算子
拉普拉斯算子是二阶导数的二维等效式．函数的拉普拉斯算子公式为:
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
