數字信號系統流程圖
數字信號處理課程設計領導形象設計圓作業設計分布式光伏接入設計ao工藝污水處理廠設計附屬工程施工組織設計設計題快遞公司問題件快遞公司問題件貨款處理關于圓的周長面積重點題型關于解方程組的題及答案關于南海問題目姓名學號院系班級組次指導教師時間2015年11月21日2015年12月6日摘要基于的圖像邊緣檢測算法的研究和實現圖像邊緣是圖像的最基本的特征所謂邊緣就是指圖像局部強度變化最明顯的部分存在于區域與區域目標與目標目標與背景基元與基元之間包含有圖像處理中用于識別的關鍵信息邊緣檢測是數字圖像處理中最基礎也是最重要的環節之一本文介紹了六種經典的邊緣檢測算子包括算子Sobel算子Canny算子算子LOG算法并且利用系統所提供的相關函數等對同一副圖像結合用這些不同的算子分別進行處理分析定性數據統計分析pdf銷售業績分析模板建筑結構震害分析銷售進度分析表京東商城競爭戰略分析并得到他們處理圖像的特點比較傳統的邊緣檢測算子因為是基于圖像函數的一階導數進行考察的因而它們具有共同的特點是計算簡單速度較快但是對噪聲都比較敏感LOG算法和Canny算法都是先對圖像進行平滑去噪抗噪性能較好但是會損失一些邊緣信息其中LOG算法比較適合處理漸變灰度圖像而Canny算子更適合處理階躍型邊緣圖像小波變換邊緣檢測法則能夠很好的保留圖像的邊緣信息更適合處理小陣列圖像關鍵詞圖像處理邊緣檢測微分算子目錄第一章緒論411設計目的與要求412敘述國內外研究動態5第二章軟件設計-基于的邊緣檢測算法簡介622邊緣檢測算法原理邊緣算子邊緣算子邊緣算子邊緣算子邊緣算子823邊緣檢測算法--測試程序9第三章實驗結果及分析算子檢測圖像邊緣的實現算子檢測圖像邊緣的實現算子檢測圖像邊緣的實現1534高斯一拉普拉斯LOG算子檢測圖像邊緣的實現算子檢測圖像邊緣的實現17第四章總結與心得體會20參考文獻21致謝22第一章緒論11設計目的與要求二十世紀五十年代人們開始提出一些數字圖像處理的技術是通過計算機對圖像所包含的信息進行加工和處理后使得圖像中的信息能夠為我們所用從早期的報紙業到1964年在航天領域中有里程碑作用的旅行者七號太空船在太空中拍攝了月球的照片并回傳給地球上的工作站成功處理到現在的我們所能接觸到的統計學醫學等等各種領域之中數字圖像處理己經迅速發展并成為了我們不可或缺的重要技術和研究對象圖像處理中最關鍵的一步就是對圖像信息進行分解提取一些具有某種特征的圖像信息圖像的邊緣負載的信息能夠在圖像處理過程中起到識別的作用這也正是他作為圖像基本特征的重要原因[l]與此同時之于圖像邊緣在圖像的要素中占有舉足輕重的地位相對的對邊緣進行檢測的技術也在處理圖像的各種技術之中作用不可小覷圖像邊緣定義為圖像中像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合基于邊緣灰度的不連續性遍歷考察圖像中單個像素點的局部灰度分布情況利用一階和二階導數來進行邊緣檢測在長期對圖像邊緣檢測的研究中不斷涌現出了許多種圖像邊緣檢測的方法而到目前為止己經提出的各種方法對于圖像邊緣檢測的效果都有自己的優點和不足也有自己的適用范圍并沒有存在一種比較普遍適用的邊緣檢測方法因此對于尋找和創造更新的更有效的邊緣檢測方法仍然是圖像處理中比較主流的方向圖像理解是圖像處理的一個重要分支研究為完成某一任務則需要從圖像中提取哪些有用的信息以及如何利用這些信息解釋圖像邊緣檢測技術對于處理數字圖像非常重要因為邊緣是所要提取目標和背景的分界線提取出邊緣才能將目標和背景區分開來在圖像中邊界表關于同志近三年現實表現材料材料類招標技術評分表圖表與交易pdf視力表打印pdf用圖表說話 pdf明一個特征區域的
終結和另一個特征區域的開始邊界所分開區域的內部特征或屬性是一致的而不同的區域內部的特征或屬性是不同的邊緣檢測正是利用物體和背景在某種圖像特性上的差異來實現的這些差異包括灰度顏色或者紋理特征邊緣檢測實際上就是檢測圖像特征發生變化的位置飛思卡爾杯全國大學生智能車競賽中要求各參賽隊賽車在規定的賽道上行駛速度快者勝出根據比賽規則比賽過程中如果賽車碰到賽道兩邊的立柱并使之傾倒或移動裁判員將判為賽車沖出跑道實際執行時是根據裁判的肉眼判斷賽車前兩次沖出跑道時由裁判員取出賽車交給比賽隊員立即在起跑區重新開始比賽該圈成績取消因而在設計時必須首先考慮找出賽道的邊界點然后再設計算法實現賽車行駛線路12敘述國內外研究動態圖像處理技術誕生于二十世紀中葉經過10多年的迅速發展逐漸形成了一個專門的學科在此其中邊緣檢測技術也有相當長的一段研究發展史隨著圖像處理技術逐漸成熟越來越多的科研領域關注到這一技術給予重用且成效顯著無論是傳統的工業檢測等領域還是近年新興起來的人工智能等更為新穎的學科都包含在其中數字圖像處理技術未來的發展速度和空間不可限量在長期對圖像邊緣檢測的研究中不斷涌現出了許多種圖像邊緣檢測的方法現有的邊緣檢測方法有比較經典的檢測方法如差分邊緣檢測神經網絡等也有最近興起的小波變換圖像邊緣檢測法和基于人工智能等方法然而邊緣檢測技術發展至今當前己經提出的各種方法之中對于圖像邊緣檢測的效果都有自己的優點和不足也有自己的適用范圍而鮮有能夠適用于多數普遍情況的方法因此對于尋找和創造適用范圍更為廣泛處理效果更佳的邊緣檢測方法仍然是圖像處理中比較主流的方向第2章軟件設計-基于的邊緣檢測算法簡介通常又可被稱作是矩陣實驗室根據其英文全稱得名作為一款用于計算數值和處理圖形圖像的軟件系統被應用在很多相關領域中如在矩陣代數中可利用進行矩陣的計算在數字信號處理領域中可利用進行動態仿真等等他的幾大特點可概括為以下幾點1功能強的數值運算在軟件的系統函數中為使用者提供了數五百多種計算函數這些系統函數不僅數量多而且涵蓋學科范圍廣泛包括有數學統計以及科學等學科函數的表達比較自然為使用者提供一種解決問題的模式讓問題的解答像解決數學公式一樣簡單而方便為用戶大大減少了操作電腦的時間和精力而可以投入更多的精力在問題的解決上2先進的資料視覺化功能用戶可使用其提供的物件導向圖像構架進行視覺數據分繪制高品質圖形能夠幫助用戶很好的完成圖文并茂的文章3高階但簡單的程式環境語言是一種腳本語言不需要編譯和聯結就能夠立即執行相比較或C語言等編譯語言語言更為簡單易學易用能夠讓編程者更快速的學會如何編寫程序并且高效地完成工作而能夠大大的節約了時間此外還提供了很多方便編程者使用的內建功能4開放及可延伸的架構酒店人事架構圖下載公司架構圖下載企業應用架構模式架構入門文檔下載系統架構設計教程系統提供大量的開源代碼包括內部的數學原始碼可以讓使用者能夠檢視其運算法并可以根據自己的需要更改現有的函數同時使用者也可以在環境的基礎上開發自己的功能函數讓能夠更好地為開發者所使用同樣對于的各種工具包也是如此使用者可以根據自己的需求進行修改或者創新開發形成這對性的工具包以供此類開發方便使用5豐富的程式工具箱程式工具箱是為使用者提供了另一大便利組件他們由一些針對某些領域而編寫的函數的集合目前己經開發完成并能夠提供給用戶使用的有符號數學工具箱信號處理工具箱偏微分方程工具箱等等這些豐富的程式工具箱解決了用戶針對某領域中的一些普遍處理需求有效的節約了開發者的時間由此可見系統提供了一個更為使用者所方便操作的數
學系統環境且采用矩陣為基本的數據結構更可在很大程度上的簡化了編程語言所定義的語法規則相比較于其他高級編程語言更為簡單更容易學習程序調試可設置斷點存儲中間結果使得程序調試變得簡單快捷的強大之處還在于他的靈活性和友好性他能夠跟許多程序相結合使用如C語言語言和等當使用者在系統中編寫程序的時候可以根據需要直接調用C或者的功能函數同樣在編寫C或程序時也可以根據需要直接調用的函數或命令更加方便而充分地利用中強大的各種數學處理功能通過將程序與其他語言程序靈活而有機的結合在一起使用不僅可以彌補程序中循環速度慢的缺點也可以供其他程序直接利用程序生成的MAT文件執行矩陣數據的讀取和寫入從而大大地提高工作效率22邊緣檢測算法原理由于噪聲和模糊的存在檢測到的邊界可能會變寬或在某些點處發生間斷因此邊界檢測包括兩個基本內容首先抽取出反映灰度變化的邊緣點然后剔除某些邊界點或填補邊界間斷點并將這些邊緣連接成完整的線邊緣檢測的方法大多數是基于方向導數掩模求卷積的方法因為導數算子具有突出灰度變化的作用對圖像運用導數算子灰度變化較大的點處算得的值比較高因此可將這些導數值作為相應點的邊界強度通過設置門限的方法提取邊界點集以下是幾種常用的邊緣檢測算法邊緣算子邊緣檢測算子根據任意一對互相垂直方向上的差分可用來計算梯度的原理采用對角線方向相鄰兩像素之差實際是該點連續梯度的近似值而不是所預期的點處的近似值另外該算子提取的邊緣較粗對噪聲很敏感并且需要手動地指定一個閾值對不同的圖像使用不同的閾值后邊界提取效果差別很大因此算子一般使用自適應的閾值并對提取的邊緣進行細化處理這樣將能有效地改善算子的邊界提取效果一般適用于低噪聲圖像邊緣算子Sobel算子是邊緣檢測器中最常用的算子之一一般可以利用快速卷積函數簡單有效因此應用很廣泛該算子有兩個一個是檢測水平邊沿的另一個是檢測垂直平邊沿的水平與垂直相比Sobel算子對于像素的位置的影響做了加權因此效果更好Sobel算子另一種形式是各向同性算子也有兩個一個是檢測水平邊沿的另一個是檢測垂直平邊沿的各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比它的位置加權系數更為準確在檢測不同方向的邊沿時梯度的幅度一致但是該算子并沒有將圖像的主體與背景嚴格地區分開來沒有嚴格地模擬人的視覺生理特征所以提取的圖像輪廓有時并不能令人滿意具有采用加權濾波邊緣較寬間斷點較多的特點適用于灰度漸變低噪聲圖像邊緣算子算子是平均算子和算子相比較算子是從增大邊緣檢測算子的模板大小出發的圖像中的每個像素點都用兩個模板做卷積兩個卷積的最大值作為該點的輸出這個運算結果也就是我們所需要的一幅邊緣幅度圖像其中垂直邊緣的檢測受第一個模板的影響最大水平邊緣的檢測受第二個模板的影響最大取最大值作為輸出算子的基本原理為依次用圖像信息邊緣的理想模型和實際邊緣信息相比較以找出最相似的模板在被檢測區域中檢測到的邊緣點相似度最大的作為最終結果邊緣算子拉普拉斯高斯LOG算法是一種二階邊緣檢測方法它通過尋找圖像灰度值中二階微分中的過零點來檢測邊緣點其原理為灰度級變形成的邊緣經過微分算子形成一個單峰函數峰值位置對應邊緣點對單峰函數進行微分則峰值處的微分值為0峰值兩側符號相反而原先的極值點對二階微分中的過零點通過檢測過零點即可將圖像的邊緣提取出來具有各向同性線性位移不變的特點對細線和孤立點效果較好但對噪聲較敏感適用于屋頂型邊緣的檢測邊緣算子
Canny算子是一個具有濾波增強和檢測的多階段的優化算子在進行處理前該算子先利用高斯平滑濾波器來平滑圖像以除去噪聲其分割算法采用一階偏導的有限差分來計算梯度的幅值和方向在處理過程中Canny算法還將經過一個非極大值抑制的過程最后將采用兩個閾值來連接邊緣具有高定位精度低誤判率抑制虛假邊緣的特點適用于高噪聲圖像23邊緣檢測算法--測試程序用程序實現為了便于二值化后的圖像的顯示的清楚利用相機拍攝一幅智能車賽道的圖像實際情況下是智能車上的攝像頭拍攝圖像然后進行分析調用專門的邊緣檢測edge函數進而實現各算子對邊緣的檢測其調用格式如下［］就是指要選用的算子類型供我們可以選擇的有等另外可供選擇的參數還有閾值sigma方差和方向等以下為一些測試程序讀入圖像并進行顯示賽道圖1智能車賽道源圖對圖像進行灰度處理并進行顯示howI1圖2智能車賽道灰度圖畫出腐蝕后的圖像圖3智能車賽道腐蝕后圖像利用算子求圖像邊界并顯示用算子圖4采用算子的圖像邊界利用sobel算子求圖像邊界并顯示用Sobel算子圖5采用Sobel算子的圖像邊界利用LOG算子求圖像邊界并顯示用拉普拉斯高斯算子圖6采用拉普拉斯高斯算子的圖像邊界圖7采用Canny算子的圖像邊界第三章實驗結果及分析算子檢測圖像邊緣的實現1獲取原圖像的數據區指針2新建一個緩沖區用于進行圖像處理的中間過程和緩存中間結果其大小應該與原圖像一樣初始化區域中的所有像素值設置成2553核心算法的執行是在我們新建的緩沖區里面用算子遍歷圖像中所有的像素點分別計算其灰度值再根據上述公式進行計算4將緩沖區中的計算數據結果復制到原圖數據區實現代碼如下讀取待處理圖像文件le原圖像顯示待處理圖像文件將圖片轉換成灰度圖像mage為將要進行邊緣檢測目標圖像所使用的方法是算子而閡值則是由系統自適應生成的算子顯示自動閡值邊緣檢測效果圖像為將要進行邊緣檢測目標圖像所使用的方法是算子而閡值設置為算子I07值007處理效果圖圖算子檢測圖像邊緣處理效果圖算子檢測圖像邊緣的實現1獲取原圖像的數據區指針2新建兩個緩沖區其大小與原圖像一樣用于存儲原圖像及其副本以供后面的計算處理同時將這兩個區域初始化為原圖像的副本3為兩個緩存區域分別設置一個用于卷積操作的Sobel算子模板然后兩個區域中分別遍歷副本圖像中的所有像素逐一進行卷積操作計算結果4將上一步驟中所得到的兩個緩存區域中的結果進行比較將較大值重新賦值給圖像中的像素點5將緩沖區中選擇的圖像復
數字信號系統流程圖
制到原圖像數據區實現代碼如下讀取待處理圖像文件le原圖像顯示待處理圖像文件將圖片轉換成灰度圖像ge為將要進行邊緣檢測目標圖像所使用的方法是Sobel算子而閡值則是由系統自適應生成的算子顯示處理后圖像image為將要進行邊緣檢測目標圖像所使用的方法是Sobel算子而閡值設置為算子I07值007閡值為007的Sobel算子處理后圖像圖算子檢測圖像邊緣處理效果圖算子檢測圖像邊緣的實現1獲取原圖像的數據區指針2新建兩個緩沖區其大小與原圖像一樣用于存儲原圖像及其副本以供后面的計算處理同時將這兩個區域初始化為原圖像的副本3為兩個緩存區域后兩個區域中果在每個區域中單獨設置一個用于卷積操作的模板然分別遍歷副本圖像中的所有像素逐一進行卷積操作計算結4將上一步驟中所得到的兩個緩存區域中的結果進行比較將較大值重新賦值給圖像中的像素點5將緩沖區中選擇的圖像復制到原圖像數據區實現代碼如下讀取待處理圖像文件le原圖像顯示待處理圖像文件將圖片轉換成灰度圖像mage為將要進行邊緣檢測目標圖像所使用的方法是算子而閡值則是由系統自適應生成的算子顯示自動閡值邊緣檢測效果圖像為將要進行邊緣檢測目標圖像所使用的方法是算子而閡值設置為算子I07值005輸出閡值為005的算子邊緣檢測處理后圖像圖算子檢測圖像邊緣處理效果圖34高斯一拉普拉斯LOG算子檢測圖像邊緣的實現1獲取原圖像的數據區指針2申請一個和原圖像大小相同的圖像緩沖區將原圖像復制到緩沖區中3設置一個用于卷積操作的Gauss-算子模板在區域中遍歷副本圖像中的所有像素逐一進行卷積操作計算結果4將計算結果復制到原圖像數據區實現代碼如下讀取待處理圖像文件le原圖像顯示待處理圖像文件將圖片轉換成灰度圖像為將要進行邊緣檢測目標圖像所使用的方法是LOG算子而閡值則是由系統自適應生成的算子顯示LOG自動閡值邊緣檢測效果圖像[]4使用LOG算子檢測圖像邊緣標準差s設置為算子s為4顯示s為4的LOG算子處理后圖像圖11Log算子檢測圖像邊緣處理效果圖算子檢測圖像邊緣的實現1獲取原圖像的數據區指針2將原圖像用Gauss濾波器平滑噪聲達到降低噪聲影響的目的即使用Gauss函數與原圖像做卷積計算3將上一步驟的結果圖像作為此步驟的輸入首先計算一階偏導有限差分然后再計算其局部區域的梯度幅值和方向并進行非極大值抑制4新建兩個圖像緩沖區域用于存儲目標圖像的副本設置其大小與原圖像相同并將原圖像的副本分別初始化到兩個區域中5在兩個緩沖區中分別用thl和th2提取圖像邊緣信息得到圖像1和圖像26在進行連接邊緣的操作時主要是以圖像2為基礎
通過對圖像1中的對比和考察不斷的把有效的細節信息補充進去以得到較為連續的圖像邊緣7將連接圖像復制到原圖像數據區中實現代碼如下讀取待處理圖像文件le原圖像顯示待處理圖像文件將圖片轉換成灰度圖像ge為將要進行邊緣檢測目標圖像所使用的方法是Canny算子系統自適應生成閡值算子顯示檢測效果圖像[0205]認為將閡值設置為[0205]算子s為4處理后圖像圖算子檢測圖像邊緣處理效果圖第4章總結與心得體會本文主要針對在圖像處理研究中用于進行邊緣檢測處理的幾種較為重要和基礎的檢測算法詳細的介紹了其原理并進行了實驗操作得出結論圖像處理技術以其強大的功能和豐碩的成果為我們在生活以及軍事等很多領域中解決了很多難題推動了各研究領域的發展他的重要性不言而喻而作為圖像處理中最基礎的操作環節邊緣檢測處理技術也就擁有著舉足輕重的作用以及非常重要的研究意義要進行研究圖像處理技術的工作了解和掌握圖像邊緣處理技術是非常必要的環節實際應用中最常使用的邊緣檢測方法有邊緣檢測算子等經典方法這些圖像邊緣檢測算法雖然在處理圖像時都有自己的缺點但是他們相對比較簡單而且技術成熟同時計算量也比較小在根據使用需求具體選擇再加之改進他們仍然有很大的應用空間和潛力此外還有一些較為新型的邊緣檢測技術是最近幾年才發展起來的如小波變換數學形態學理論分形理論等他們具有較好的圖像處理效果但是相對的比較復雜運算量較大因此對于如何為了滿足不同的圖像處理需求從而選擇最為合適的邊緣檢測技術使其能夠在運算效率和處理效果上達到一個更好的平衡進而能更好的檢測圖像的邊緣依舊是目前圖像處理方面的一個研究熱點在醫學診療和研究中醫學圖像處理的影響力和重要程度日趨增大醫學圖像處理為醫生診斷疾病提供更直觀和有力的依據為治療方案的定制提供了最有價值的參考同時也為醫生跟蹤患者的治療情況提供的便利途徑重中之重的則是圖像處理過程的基礎環節一一邊緣檢測技術他是大部分圖像處理的基礎其處理的結果以及效果的優劣都最直接的影響到下一步的操作和處理當中因此他在醫學圖像處理以及醫學診療和研究中的地位也是舉足輕重不可或缺的同時這項技術己經廣為醫學研究所使用更好的研究如何將醫學圖像處理結合到更多的情況中應用到醫療領域中更會有助于醫療事業的快速發展此外本文還簡要地介紹了軟件擁有較強的對數學問題解決的能力方便與我們對于處理基于數學理論的很多問題包括數字圖像處理利用所提供的強大的數學函數庫針對圖像處理所提供的函數庫以及友好的用戶界面我們可以更容易更高效地理解圖像處理的理論掌握圖像處理的基本方法由于本人對圖像處理所涉及的知識了解和掌握有限在文中僅僅對圖像邊緣檢測技術中一些比較常用的方法進行了初步的介紹和和粗淺的分析總結希望能夠通過以后在圖像處理方面的進一步學習和研究更加成熟地掌握有關的知識和技術參考文獻[1]趙永志彭國華一種有效的圖像二值化方法[J]科學技術與工程2[2]卓晴等學做智能車[M]北京那個航空航天大學出版社2007[3]張宏偉成寶芝．基于圖像邊緣檢測方法的研究[N]大慶師范學院學報2015-0535．[4]吳曦基于的圖像邊緣檢測算法的研究和實現[D]吉林大學碩士論文2011致謝時光荏苒轉瞬間半年的數字信號處理課程的學習在此課程設計完成之際向幫助過我的人表示真摯的感謝感謝樊洪斌老師他教授我的知識遠遠不止這門課程的內容還告訴了我們許多許多的道理讓我在未來的求知道路上越走越遠