导读:本文包含了图象边缘检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:边缘,算子,小波,图像,图象,图像处理,分解。
图象边缘检测论文文献综述
杨光,蒋年德[1]（2009）在《基于小波变换的图象边缘融合检测》一文中研究指出传统的边缘检测算法虽然实现简单,计算较快速,但是被检测图像较为复杂或含有噪声污染时,那些传统的边缘检测算法就很难得到理想的边缘结果。利用多尺度小波变换来检测图像的边缘是最近几年比较流行的方法,而且检测复杂图像或含噪图像的边缘比传统算法要好得多。该文提出一种在金字塔分解体系结构下利用多尺度小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘,并将图像分解的各层边缘信息利用小波融合算法逐个融合,以得到最终的图像边缘结果。实验结果表明,该文方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点,也能较准确地提取图像的边缘及降低计算量。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2009年03期）
周山[2]（2008）在《结合二值形态学的图象边缘检测方法及其MATLAB实现》一文中研究指出边缘检测是图像处理、计算机视觉中的重要内容之一,是实现图像分割、特征提取和图像理解的基础。边缘检测或叫图像的分割,它是指将图像中有意义的对象与其背景分离,并把这些对象按照不同的含义分割开来。也就是说,边缘检测就是将图像中具有不同含义的对象提取出来,是图像识别中提取图像特征的一个必要步骤。本文首先讨论边缘检测的概念,讨论利用微分算子进行边缘检测,分析各微分算子用于边缘检测的思路及优缺点。接着讨论二值形态学的概念,分析二值形态学的各种操作思路及用途。然后结合二值形态学对图像边缘检测的思路、方法作探讨分析。最后给出实例在MATLAB平台下编程给予实现,试图得到更高质量的图像边缘检测效果,实际例子验证了本文所提出的思想、方法的可行性。(本文来源于《华东师范大学》期刊2008-10-01）
孟飞,郑玉航,王仕成,张合新[3]（2007）在《基于LOG算子的激光雷达图象边缘检测算法改进》一文中研究指出针对LOG算子的不足之处,提出了一种激光雷达图像的边缘检测改进LOG算子算法:用二维自适应Wiener滤波代替Gaussian滤波。仿真结果表明:对于含有高斯噪声和乘性噪声的激光雷达图像,该算法能够有效提高LOG算子的边缘检测能力。(本文来源于《指挥控制与仿真》期刊2007年06期）
鲁昌华,汪济洲[4]（2007）在《小波变换在图象边缘检测中的应用》一文中研究指出随着计算机技术的迅猛发展,计算机图形处理识别(DIP)日益成为热点技术,它可以应用到各各方面,从日常生活到军事,安保,反恐。边缘检测技术是数字图象分析中的基础,它是进行后续分析,研究的基石,其重要性不言而喻。传统的边缘检测技术主要有:Robert算子,sobel算子,prewitt算子,log算子等等,它们的核心原理是在空间域内寻找灰度梯度最大值的点,从而找出边缘点。近年来,小波变换在工程领域得到了越来越多的应用,JPEG2000核心算法就是小波变换,本文利用小波变换在时域和频域均具有良好的局部性的优点,设计出一种边缘算法,并将它与传统的算法进行比较,得到较好的效果。(本文来源于《第十七届全国测控计量仪器仪表学术年会（MCMI'2007）论文集（上册）》期刊2007-10-01）
甘勇,马芳,熊坤,吉星[5]（2007）在《基于遗传算法和梯度算子的图象边缘检测》一文中研究指出图象边缘检测是计算机图象处理的最基本步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响,目前的图象边缘检则方法还不能有效地检测出各种不同模式的边缘。在分析了几种常用边缘检测方法及其存在的检测精度不高,抗噪声性能较差等不足基础上,给出了一种基于遗传算法和梯度算子的图象边缘检测算法,该算法明显提高了检测精度和抗噪声能力。(本文来源于《微计算机信息》期刊2007年06期）
张海英,李彦斌,潘永湘[6]（2006）在《一种基于紧支撑连续可微小波的图象边缘检测算法》一文中研究指出针对一般的梯度算子及Laplacian算子在边缘检测中对噪声敏感的问题,用一种二维不可分离的平滑函数来平滑图象,以降低噪声对边缘检出的影响,即提出一类紧支撑连续可微的函数,在2-范数下与高斯函数在有效支撑区间逼近,得到一变形平滑函数。简要证明了变形平滑函数的导数满足容许条件为一维连续小波函数,并给出该小波函数时域和频域的主要性质。将一维变形平滑函数推广至二维,用多尺度的该二维平滑函数对图象进行平滑,用模极大值法和过零点法检测图象的边缘,给出两种算法实现的关键之处。仿真结果表明,模极大值法能有效地从小噪声图象中检测细节边缘,在抗噪声方面优于一般的梯度算子;过零点方法从噪声图象中检出边缘,该算子与LOG算子检测效果相当,从侧面验证了LOG算子的鲁棒性。(本文来源于《影像技术》期刊2006年04期）
王文豪[7]（2005）在《图象边缘检测中边界闭合性的分析与探讨》一文中研究指出在图象边缘检测中往往要求所检测到的边缘具有封闭特性,本文详细地分析了目前常用的两种算法:哈夫变换和Canny边缘检测算法,最后,探讨边缘算子应满足的准则。(本文来源于《计算机与信息技术》期刊2005年12期）
李庆利,张立萍,钱丹青,蒙丽,张少军[8]（2005）在《机械零件尺寸图象测量中的边缘检测算法》一文中研究指出这里提出了一种应用于机械零件图象测量领域的边缘检测算法:使用基于Sobel算子的改进的方向算子,综合利用图像灰度信息和灰度梯度信息对目标边缘进行检测和亚像素精确定位。在文章的最后,用实例说明了本算法的可行性。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2005年08期）
李昕,罗中良[9]（2005）在《基于小波分解的图象边缘检测方法》一文中研究指出结合多尺度信息,采用小波分解对医学影像进行边缘检测,通过试验与其他方法进行分析与比较,证明此方法在医学图像边缘检测中是切实可行的。(本文来源于《西安航空技术高等专科学校学报》期刊2005年03期）
李应岐,田军[10]（2005）在《一种SAR图象的多方向多尺度融合边缘检测方法》一文中研究指出本文从SAR图象的斑点噪声的特性分析出发,对以局部均值比ROA算子的统计特性进行了分析,给出了检测阈值和检测率的关系,提出了解决图象边缘过检测和欠检测的多方向多尺度融合检测算子,并将融合检测算子与其它Canny检测算子的检测结果进行了比较。(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2005年03期）
图象边缘检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
边缘检测是图像处理、计算机视觉中的重要内容之一,是实现图像分割、特征提取和图像理解的基础。边缘检测或叫图像的分割,它是指将图像中有意义的对象与其背景分离,并把这些对象按照不同的含义分割开来。也就是说,边缘检测就是将图像中具有不同含义的对象提取出来,是图像识别中提取图像特征的一个必要步骤。本文首先讨论边缘检测的概念,讨论利用微分算子进行边缘检测,分析各微分算子用于边缘检测的思路及优缺点。接着讨论二值形态学的概念,分析二值形态学的各种操作思路及用途。然后结合二值形态学对图像边缘检测的思路、方法作探讨分析。最后给出实例在MATLAB平台下编程给予实现,试图得到更高质量的图像边缘检测效果,实际例子验证了本文所提出的思想、方法的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图象边缘检测论文参考文献
[1].杨光,蒋年德.基于小波变换的图象边缘融合检测[J].电脑知识与技术.2009
[2].周山.结合二值形态学的图象边缘检测方法及其MATLAB实现[D].华东师范大学.2008
[3].孟飞,郑玉航,王仕成,张合新.基于LOG算子的激光雷达图象边缘检测算法改进[J].指挥控制与仿真.2007
[4].鲁昌华,汪济洲.小波变换在图象边缘检测中的应用[C].第十七届全国测控计量仪器仪表学术年会（MCMI'2007）论文集（上册）.2007
[5].甘勇,马芳,熊坤,吉星.基于遗传算法和梯度算子的图象边缘检测[J].微计算机信息.2007
[6].张海英,李彦斌,潘永湘.一种基于紧支撑连续可微小波的图象边缘检测算法[J].影像技术.2006
[7].王文豪.图象边缘检测中边界闭合性的分析与探讨[J].计算机与信息技术.2005
[8].李庆利,张立萍,钱丹青,蒙丽,张少军.机械零件尺寸图象测量中的边缘检测算法[J].机械设计与制造.2005
[9].李昕,罗中良.基于小波分解的图象边缘检测方法[J].西安航空技术高等专科学校学报.2005
[10].李应岐,田军.一种SAR图象的多方向多尺度融合边缘检测方法[J].微电子学与计算机.2005
论文知识图
