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1、 图像Canny边缘检测的程序设计III毕业设计摘 要边缘检测是数字图像处理中的重要内容，边缘是图像最基本的特性。在图像边缘检测中，微分算子可以提取出图像的细节信息，景物边缘是细节信息中最具有描述景物特征的部分,也是图像分析中的一个不可或缺的部分。本文详细地分析了目前常用的几种算法，即：Roberts交叉微分算子、Sobel微分算子、Priwitt微分算子和Laplacian微分算子以及Canny算子，用C语言编程实现各算子的边缘检测，并根据边缘检测的有效性和定位的可靠性，得出Canny算子具备有最优边缘检测所需的特性。 关键词：图像处理，微分算子，Canny算子，边缘检测 Abstract
2、Edge detection is the important contents of digital image processing ,and the edge is the most basic characteristics of the image.In the image edge detection ,differential operator can be used to extract the details of the images,featuresedge is the most detailed information describing the character
3、istics of the features of the image analysis, and is also an integral part of the image.This article gives the detailed analysis of several algorithms which is commonly used at present,such as Roberts cross-differential operator、Sobel differential operator、Priwitt differential operator、Laplacian dif
4、ferential operator and Canny operator,and we complete with the C language procedure to come ture edge detection.According to the effectiveness of the image detection and the reliability of the orientation,we can deduced that the Canny operator have the characteristics which the image edge has. Keywo
5、rds: Image processing, Canny operator, differential operator, edge detection目 录摘要IAbstractII第一章绪 论11.1 引言11.2 数字图像技术的概述21.3 边缘检测31.4 论文各章节的安排4第二章 微分算子边缘检测52.1 Roberts算子52.2 Sobel算子52.3 Priwitt算子62.4 Laplacian算子6第三章 Canny边缘检测83.1 Canny指标83.2 Canny算子的实现9第四章 程序设计与实验124.1各微分算子的程序设计124.2 实验结果及比较14第五章 结论与
6、展望175.1 结论175.2 展望17致谢18参考文献19附录（源程序）20 第一章绪 论1.1 引言 边缘检测是图像处理中的重要内容。边缘是图像的最基本特征。所谓图像的边缘是指图像局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，即从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，图像边缘的确定与提取对整个图像场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图像分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图像的灰度变化的度量、检测和定位。边缘与图像中物体的边界有关，但又是不同的。边缘反映的是图像灰度的不连续。边缘在边界检测、图像分割、
7、模式识别、机器视觉等等中有很重要的作用。边缘是边界检测的基础，也是外形检测的基础。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间以及基元与基元之间，因此它也是图像分割所依赖的重要特。边缘检测对于物体的识别也是很重要的。主要有以下几个理由：首先，人眼通过追踪未知物体的轮廓（轮廓是由一段的边缘片段组成的）而扫视一个未知的物体。第二，经验告诉我们：如果我们能成功地得到图像的边缘，那么图像分析就会大大简化，图像识别就会容易得多。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极其密切的关系。然而自从1959年文献上最早提出边缘检测，从那以后每年都会出现
8、很多关于边缘检测的文章。经过了四十多年的发展，已有许多种不同的边缘检测方。边缘检测的方法主要有以下几种：第一种检测梯度的最大值。由于边缘发生在图像灰度值变化比较大的地方，对应连续情形就是说是函数梯度较大的地方，所以研究比较好的求导算子就成为一种思路。而Roberts算子 Prewitt算子和Sobel算子就是比较简单而常用的例子。还有一种比较直观的方法就是利用当前像素邻域中的一直像素值拟合一个曲面，然后求当前像素外梯度。从统计角度来说，我们可以通过回归分析得到一个曲面，然后也可以做类似的处理。第二种是检测二阶导数的零交叉点。这是因为边缘处的梯度取得到最大值，也是灰度图像的拐点边缘。从分析学上我
9、们知道，拐点处函数的二阶导数是0。第三种是统计方法。比如说利用假设检验来检测边缘，D.H Marimont在其文中利用对二阶零点的统计分析得到了图像中各个像素是边缘的概率，并进而得到 边缘检测的方案。第四种是小波多尺度边缘检测。九十年代，随着小波分析的迅速发展，小波开始用于边缘检测。作为研究非平稳信号的利器，小波在边缘检测方面具有得天独厚的优。那么多的方法，哪种比较好呢？要看一种方法好不好依赖于具体的应用领域。但是这些不同的领域之间还是存在着一些共同要求。在1986年Canny总结提出了以往理论和实践的成果，提出了边缘检测Canny三准则：好的检测结果，好的定位还有对单一边缘低重复响应，并给出
10、了他们的数学表达式。本文就是运用Canny算子，与其它的算子比较，得出Canny边缘检测的好方法。1.2 数字图像技术的概述我们知道，人类所获得信息的70%以上来自于视觉，换句话说，人类将用自己的双眼所观察到的世界进行缜密的分析与思考之后，推动了科技的进步，也推动了整个世界的发展。下是因为图像所带给人们的直观信息的特点，使得图像处理技术随着计算机技术 多媒体技术的飞速发展取得了长足的进步。因为图像可以反映人类第一感觉下的思维魅力，正因为如此，图像技术快速地向各个研究领域渗透。可见其重要性。图像是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述，是物体的一种不完全的 不精确的描述，但是在某种意义下是适
11、当的表示。数字图像处理又称计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号，并利用计算机对其进行处理的过程。而图像处理有俩种，一是将一幅效果不好的图像进行处理，获得视觉效果好的图像。二是对一幅图像中的若干个目标物进行识别分类后给出其特性测度。 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动的范围的不断扩大。（1）航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源
12、勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。（2）生物医学工程方面的应用数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技
13、。（3）通信工程方面的应用当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码。 （4）工业和工程方面的应用在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装
14、配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。 （5）军事公安方面的应用在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片
15、的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。 （6）文化艺术方面的应用目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术-计算机美。1.3 边缘检测边缘是图像的最重要的特征。边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。Poggio在文中说：“或许对应着图像中物体的边界或许并没有对应着图像中物体的边界，但是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”。边缘检测是图像识别的基础和前提，直接决定了图像识别结果的正确性。由于边缘检测还不成熟，直接影响了图像识别的应用，一直是图像识别领域的一个研究热点。经过多年的研究，边缘检测已经渗透到各个应用领域。在医学上，边缘检测用于肾小球的提取，在工业和工程方面的应用在工业和工程领域中，用于纤维制品的检测，在。喷漆、焊接、装配中也得到了有效的利用。在
