文档介绍：摘要人类对物体的识别最主要是对物体外形的识别,图像的形状检测在图像处理以及模式识别中是十分重要的。浠蛔魑D勘晷巫刺卣魈崛〉挠行Х椒ǖ玫对灰度图像进行浠磺靶枰6云浣性ご包括图像的滤波与边缘检测图像预处理作为浠荒勘昙觳夤讨兄匾5那捌诠ぷ鳎浣峁苯佑跋做了一些研究,分析了高斯滤波与中值滤波的局限性,在双边滤波的基础上提出了一种基于多次中值抽取的双边滤波方法,该方法兼顾了空间邻域的相关性和像素强度的相似性,通过伪中值滤波选取强度滤波器的参考像素值,在平滑高斯噪够得到很好的滤波效果。同时,本文分析了几种经典的边缘检测算子,用迭代的双边滤波方法代替阕又械母咚孤瞬ü袒蜃允视β瞬ü蹋谝欢ǔ潭浠蛔魑M夹文勘昙觳獾挠行Х椒ǎ芄患觳庵毕摺⒃病⑼衷埠团孜锵等众多解析图形,广义浠欢愿梅椒ㄗ隽艘恍┩乒悖辉偈芡夹谓馕霰泶以及浠蛔陨淼募扑愎蹋沟么矵变换方法也有一些局限性,比如在高强度噪声下检测的结果不佳,计算量大,存储资源需求大等。文中分析了传统浠坏耐镀惫蹋赋龃撤椒ǘ圆问ピ=值累加是不合理的,连接度量的浠唬瓤悸橇送枷竦娜ň中畔ⅲ部悸橇送枷裰邢竦懔谟虻局部信息,使得参数空间中的峰值不再受到噪声的影响,同时也避免了图像中具有线性关系的特征点投票带来的虚假峰值。通过对传统浠欢ㄒ宸绞降男改,提出了基于模板匹配的浠患觳夥椒ǎ诟梅椒ㄖ校恳桓霾问ピ了广泛的应用。但浠凰惴ㄖ饕Sτ糜诙低枷即边缘图像虼嗽检测结果的好坏。文中介绍了图像中常见的两种噪声,对图像的空间域噪声滤波声和椒盐噪声的同时更好地保护了边缘,与针对某一类特定噪声设计的传统滤波方法相比,该方法能够处理混有混合噪声咚乖肷徒费卧肷的图像,并能上避免了滤波过程给边缘带来的模糊,得到了更好的边缘检测结果。式的限制,通过预先设置的查找表,能够检测任何图形目标。文中对这些方法都做了介绍,并对这些方法做了仿真。由于受到图像空间和参数空间离散化的影响,并且传统方法没有区分图像中的噪声点和直线上的点,介于此,提出了基于直线山东大学硕士学位论文
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都确定了图像空间中的一个模板,通过该模板主动搜索图像空间中符合条件的特征点,特征点的个数作为参数单元的值,并记录图像中线段的端点坐标,完成图像中线段的检测与定位,能够节省大量的存储资源。关键词:图像滤波;边缘检测;目标形状检测;浠山东大学硕士学位论文
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论文作者签名:粗导师签名:至灶日论文作者签名:习鎏址期:坦啦原创性声明关于学位论文使用授权的声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。期:本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。C苈畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑日
第一章绪论引言图像就是通过各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼而产生视知觉的实体。科学研究和统计表明,人类从外界获得的信息约有%来自于人的视觉系统。图像信息以其信息量大、图像处理技术综合性强、图像信息理论与通信理论密切相关等一系列优点,使其成为人类获取像处理技术进入了高速发展时期,利用数字计算机和其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,大大提高了数字图像的实用性。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化用越来越广泛,对国计民生有着不可忽略的作用。随着信息高速公路、数字地球波方法滤除图像的干扰、噪声,作几何、彩色校正等,这样可提高信噪比。有时物体。为了给观察者以清晰的图像,有时还需要对图像进行改善,即进行复原处理,它是把己经退化了的图像加以重建或恢复的过程,以便改进图像的保真度。在实际处理中,由于图像信息量非常大,在存储及发送时,还要对图像信息进行图像处理系统主要解决的问题是图像的获取、存储、显示和处理。目标检测与跟踪系统实际上就是一个微机图像处理系统,所以有必要对图像处理系统做一和利用信息的重要来源和手段。所谓图像处理,就是对图像信息进行加工以满足人的视觉心里或应用需求的行为。从世纪年代起,随着电子技术和计算机技术的不断提高和普及,数字图学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科学习