西安交大王郑耀：基于Canny与离散准则的数字图像边缘检测算法研究

数字图像的边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的关键技术，它在诸如目标识别、图像分割、特征提取等应用场景中扮演着核心角色。这篇西安交通大学理学院王郑耀的本科毕业设计论文深入探讨了边缘检测的各种算法及其原理。 文章首先回顾了边缘检测的历史，强调了Canny算法的重要地位。Canny在1986年提出了一套连续的边缘检测准则，包括良好的检测性能、精确的位置定位和低重复响应。他的工作主要集中在寻找一种理想的线性滤波器，即高斯函数的一阶导数，以满足这些标准。这一准则成为了后续边缘检测算法的基础，并对其进行了不断的优化和发展。 论文进一步介绍了Demigny的贡献，他不仅在理论上分析了边缘检测的离散准则，而且通过实践证明了Canny提出的第三个准则——低重复响应，可以被阈值操作有效地替代。这表明即使在离散图像空间中，依然可以实现高效且准确的边缘检测。 王郑耀采用数值方法计算出在Demigny离散准则下，阶梯形边缘检测的理想线性滤波器和相应的平滑算子。结合这些工具和Canny边缘检测方法，他设计出一个完整的边缘检测算法。该算法的实现使用了VC++编程语言，显示出其在实际应用中的可行性。结果显示，尽管这个算法相对简单，但其边缘检测效果良好，证明了它是数字图像边缘检测中的一种实用策略。 论文的关键点包括：Canny准则的连续性和离散化处理、线性滤波器的选择、以及边缘检测算法的实际应用和性能评估。通过对这些知识点的深入研究，论文为理解边缘检测的理论基础和实际操作提供了有价值的见解。对于从事图像处理和计算机视觉的学生和研究人员，这篇论文是一份宝贵的参考资料。