数字图像处理：特征提取技术探索

"图像处理中的特征提取技术研究" 在当今信息化社会，图像处理技术作为信息获取和交流的重要手段，已经成为科技发展的重要组成部分。图像处理涉及众多领域，包括航天航空、生物医学、通信、工业、军事公安、文化艺术等，其应用范围广泛且持续扩展。数字图像处理技术自20世纪60年代起发展至今，经历了从基础理论到实际应用的深刻变革，如今在各个领域都取得了显著的成就。 特征提取是图像处理中的关键步骤，它旨在从原始图像中识别和提取有意义的结构或属性，以便后续的分析、识别和理解。在本毕业设计中，作者计划使用VC++编程语言实现各种图像处理算法，专注于特征提取这一核心任务。这将涉及图像的边缘检测、Hough变换、轮廓提取与轮廓跟踪、种子填充以及图像分割等多个环节。 1. 图像边缘检测：边缘是图像中不同区域的分界线，包含丰富的形状和纹理信息。常见的边缘检测算法有Sobel、Canny等，它们通过计算梯度强度和方向来定位图像的边界。边缘检测有助于减少数据量，同时保留图像的关键信息。 2. Hough变换：这是一种用于检测图像中直线、圆等几何形状的方法。它通过参数空间的投票机制找出可能存在的几何元素，从而确定其位置和形态。 3. 轮廓提取与轮廓跟踪：这部分研究旨在识别图像中的连续边界，这对于物体识别和形状分析至关重要。轮廓跟踪通常采用链码表示法或动态规划等方法，追踪并记录边界像素的顺序。 4. 种子填充：这是一种填充封闭区域的技术，常用于填充特定颜色或标记图像内的特定区域。它通过从一个或多个“种子”像素开始，按照某种规则（如八连通或四连通）扩展至相邻同色像素。 5. 图像分割：这是将图像划分为具有相似特性（如颜色、纹理、亮度）的区域的过程。图像分割是许多高级应用的基础，如目标识别、医学影像分析等。常见的分割方法有阈值分割、区域生长、水平集等。 在研究综述中，我们可以看到前人的工作涵盖了图像处理的各个方面，包括理论研究和实际应用的进展。随着技术的进步，未来的图像处理将更加智能化和自动化，特征提取技术也将变得更加精确和高效。本毕业设计将为深入理解和实践这些技术提供基础，同时也为日后的研究和创新打下坚实的基础。