《基于细胞神经网络的图像边缘提取算法研究毕业设计》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于细胞神经网络的图像边缘提取算法研究毕业设计（40页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、天津职业技术师范大学天津职业技术师范大学 Tianjin University of Technology and Education毕毕 业业 设设 计计专专 业：业： 班级学号：班级学号： 学生姓名：学生姓名： 指导教师：指导教师： 二二一二一二 年年 六六 月月天津职业技术师范大学本科生毕业设计天津职业技术师范大学本科生毕业设计基于细胞神经网络的图像边缘提取算法研究基于细胞神经网络的图像边缘提取算法研究Research algorithm on edge extraction of images using cellular neural network method专业班级：专业班级：
2、 学生姓名：学生姓名： 指导教师：指导教师： 系系 别：别：20122012 年年 6 6 月月摘摘 要要图像的边缘提取是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，在工程应用中占有十分重要的地位。细胞神经网络(CNN）是一种并行处理器，细胞神经网络技术在图像模型识别上的应用使系统具有更高的识别率。首先,详细说明了用 CNN 提取图像边缘的有关理论和分析，给出了所设计的二值图像算法的流程图，将其用于检测二值图像边缘。再在此基础上，改进了前人提出的分 8 层的算法，实现对灰度图像的边缘提取。然后,将此方法与传统边缘提取方法 roberts、sobel、prewitt、log
3、 和 canny 等相比较可知，该方法的有效性。并且由于细胞神经网络能够高速并行计算，处理速度与图像大小无关，同时便于硬件的实现，这使得它在图像实时处理方面还有很大的发展潜力可以发掘。关键词：关键词：图像处理；边缘提取；CNN；算法ABSTRACTImage edge extraction is image segmentation, the target area recognition, regional shape extraction from image analysis area very important basis in engineering application in
4、an important position. Cellular neural network (CNN) is a kind of parallel processor and cellular neural network technology in the application of image model identification system are higher recognition rate.Firstly, detailed description of the image edge extraction with CNN the theory and analysis,
5、 then we give the binary image design flow chart of the algorithm for testing of the binary image edge. And on the basis of this, the improvement on previous proposed points of eight layer arithmetic, realize to the gray image edge extraction.Then, the method and the traditional edge extraction meth
6、ods, for instance, Roberts, Sobel, Prewitt and log compared, etc, it is known that the effectiveness of the method. And because the cellular neural network can high-speed parallel computing, and the processing speed have nothing to do with the image size, and facilitate at the same time the realizat
7、ion of hardware, this makes it in image processing of real time have great potential for growth.Key Words：Image processing; Edge detection; CNN; Arithmetic目 录1 1引言引言 .1 12 2图像边缘提取的基本知识图像边缘提取的基本知识 .3 33 3基于基于 CNNCNN 的图像边缘提取的图像边缘提取 .6 63.1CNN 基本知识.63.2细胞神经网络在图像处理中的应用介绍.83.3基于 CNN 的二值图像边缘提取算法介绍.93.4基于
8、CNN 的灰度图像边缘提取算法介绍.123.4.1图像分 8 个位面的算法介绍.123.4.2灰度值线性变换的算法介绍.123.5图像边缘提取传统算法介绍.133.5.1Roberts 边缘算子 .143.5.2Prewitt 边缘算子.143.5.3Sobel 边缘算子.153.5.4Log 边缘算子 .163.5.5Canny 边缘算子 .183.6基于 CNN 的算法和传统方法仿真结果的比较.19结结 论论.2424参考文献参考文献.2525致致 谢谢.2727附附 录录.2828天津职业技术师范大学 2012 届本科生毕业设计1引言数字图像边缘检测技术起源于 20 世纪 20 年代，当
9、时受条件的限制一直没有取得较大进展，直到 20 世纪 60 年代后期电子技术、计算机技术有了相当的发展，数字图像边缘检测处理技术才开始进入了高速发展时期。经过几十年的发展，数字图像边缘检测处理技术目前己经广泛应用于工业、微生物领域、医学、航空航天以及国防等许多重要领域，多年来一直得到世界各科技强国的广泛关注。数字图像边缘检测处理技术在最近的 10 年发展尤为迅速，每年均有数以百计的新算法诞生，其中包括 canny 算法、小波变换等多种有相当影响的算法，这些算法在设计时大量运用数学、数字信号处理、信息论以及色度学的有关知识，而且不少新算法还充分吸取了神经网络、遗传算法、人工智能以及模糊逻辑等相关
10、理论的一些思想，开阔了进行数字图像边缘检测处理的设计思路。随着科学技术，特别是信息技术的发展，图像处理技术已经成为科学研究不可缺少的强有力工具，传统的图像处理方法已经无法满足需要，研究人员开始探索新的更有效的方法，其中利用神经网络进行图像处理是最活跃的方向。经典的边缘提取方法是通过考察图象的每个像素邻域内灰度的变化，即利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律来检测边缘。如：Sobel 算子是基于一阶方向导数在边缘处取最大值这一变化规律来提取边缘的，而 Laplacian 算子则是基于二阶导数在边缘处过零的特点来提取边缘。近年来用神经网络提取图象边缘又成为一个新的研究分支，如 Chao 提出用 Hopfield 网络来检测图象边缘，以及由美国加州伯克1莱大学的 L.O.Chua 和 L.Yang 在 1988 年提出
