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础年日声明人┟:余渺厦门大学学位论文原创性声明兹呈交的学位论文,是本人在导师指导下独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考的其他个人或集体的研究成果,均在文中以明确方式标明。本人依法享有和承担由此论文产生的权利和责任。
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第一章引言绪论视觉是人类从大自然获取信息的最主要来源。据统计在人类获取的信息当中,视觉信息约占%В枷裾侨死嗷袢∈泳跣畔⒌淖钪饕5耐揪丁1咴凳图像最基本的特征之一,说:“边缘具有十分令人满意的性质,它能大大地减少所要处理的信息但是又保留了图像中物体的形状信息”边缘检测如此重要,主要有以下几个理由紫龋搜弁ü纷傥粗N锾宓轮廓而扫视一个未知的物体。第二,经验告诉我们:如果我们能够成功的得到图像的边缘,那么图像分析就会大大的简化,图像识别就会容易的多。第三,很多图像并没有具体的物体,对这些图像的理解取决于他们的纹理性质,而提取这些纹理性质与边缘检测有及其密切的关系。计算机视觉处理可以看作为了实现某一任务从包含有大量的不相关的变量中抽取不变量,总之就是简化信息。这就意味着要扔掉一些不必要的信息而尽可能的利用物体的不变性质,而边缘就是最重要的性质。因此,边缘检测是图像处理中最基础和最重要的任务之一。边缘检测的精度直接影响后续的基于特征的图像处理技术的结果,比如区域分割、立体分析、数据编码、图像复原、数据隐藏、水印或者图像序列中的物体识别和跟踪等【。边缘检测作为一个初级视觉处理过程,有着很长的研究历史,学术思想非常活跃,新理论、新方法不断涌现。其原因一方面是由于课题本身的重要性,另一方面也反映了这个课题的深度和难度。至今发展的有关边缘检测的理论和方法很多,但都是各有各的优点,均有待于进一步的改进和发展。边缘检测的发展可追溯十世纪六十年代,晏岢龅幕谔度的边缘检测是迄今仍然适用的一种有效的算法,二十世纪七十年代的算子,算子,算子等【俊U庑┐车谋咴导觳馑阕樱蟛糠治>域窗口梯度算子,由于它们对噪声很敏感,所以对实际图像的处理效果并不尽如人意。近二十年来很多学者采用了不同的方法研究图像边缘检测及其抑噪效果,如基于二阶导数的零交叉点检测边缘,利用梯度及局部极大值的边缘检测算法,基于小波的边缘检测算法,基于神经网络及数学形态学的边缘检测算法,基于仿第一章绪论
课题研究目的和意义中往往忽略图像的颜刨,这也是当前大部分计算机视觉应用仅仅基于亮度的原射变换和特征空间的边缘检测,同时对特定的图像如彩色图像、医学图像和三维图像边缘的检测研究等。其中年岢龅淖罴驯咴导觳馑阕浚云湓处理受高斯白噪声污染的图像方面的良好效果而成为其它边缘检测算子性能评价的标准。从边缘检测研究进程来看,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运用。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得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,也更加重视把各种方法综合起来运用。在新出现的检测方法中,基于小波变换的边缘检测方法就是一种很好的方法。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检测边分析,例如对医学图像的分析,因此需要进行交互式检测研究。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、纹理蛩像、计算机断层扫描、磁共振图像、共聚焦激光扫描显微镜图像、合成孔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。而本文主要是针对彩色图像的边缘检测和分类进行相关的研究。彩色图像比灰度炼图像多了颜色信息。在实际生活中,当寻找物体、人、纹理或者边缘等时,一般情况下,第一件事就是理解图像的内容,在此过程因。那这是否意味着如毕加索所说“颜色只是一种符号,实际中只需要亮度即可”呢噬枷