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摘要：物體的輪廓信息是一種重要的形態(tài)特征，在圖像處理過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用。輪廓是在亮度不同的區(qū)域之間有一個(gè)明顯的變化，即明度級(jí)差突然變化而形成的。輪廓是構(gòu)成任何一個(gè)形狀的邊界或外形線。要得到輪廓首先要先檢測(cè)出圖像的邊緣點(diǎn)，然后沿著兩個(gè)不同方向跟蹤已檢測(cè)到的邊緣點(diǎn)直到兩條軌跡相遇并形成一條閉合的輪廓線。 本文研究的是基于霍夫變換的輪廓檢測(cè)方法，利用此方法對(duì)大量的圖像就行輪廓檢測(cè)，并進(jìn)行分析其特點(diǎn)。發(fā)現(xiàn)此方法不足之處，并進(jìn)行改進(jìn)。還分析了一些影響圖像處理的因素，使檢測(cè)效果得到提升。 關(guān)鍵詞：輪廓檢測(cè) 霍夫變換 噪聲
目錄 摘要 Abstract 引 言-4 1圖像輪廓檢測(cè)研究背景、目的及意義-5 2圖像輪廓檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀-6 2.1先驗(yàn)知識(shí)法-6 2.2數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法-7 2.3基于梯度的方法-8 2.4水平集方法-8 2.5活動(dòng)輪廓模型方法-10 2.6方法總結(jié)-12 3基于霍夫變換的輪廓檢測(cè)方法-13 3.1霍夫變換的原理及應(yīng)用-13 3.2 基于霍夫變換的輪廓檢測(cè)圖像-14 3.2.1 對(duì)人物圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)-14 3.2.2 對(duì)汽車圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)-16 3.2.3 對(duì)水果圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)-18 3.2.4 對(duì)家具圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)-20 3.2.5 初步總結(jié)-22 3.3對(duì)基于霍夫變換的輪廓檢測(cè)方法的影響因素-22 3.4對(duì)基于霍夫變換的輪廓檢測(cè)方法的改進(jìn)-23 3.5圖像銳化對(duì)輪廓檢測(cè)的影響-25 3.6與基于roberts算子的輪廓檢測(cè)方法檢測(cè)的對(duì)比-26 4代碼-27 結(jié) 論-30 致 謝-31 參考文獻(xiàn)-32 |
