VC++6.0下灰度图像边缘检测软件设计与实现

本篇论文深入探讨了基于VC++ 6.0的灰度图像边缘检测软件的设计与实现。作者曾希君、于博和张云龙来自中国矿业大学计算机科学与技术学院，他们针对灰度图像边缘检测这一关键技术，研究了其在图像特征提取、图像分割、目标区域识别以及区域形状提取等图像分析领域的重要性。论文指出，灰度图像边缘检测常用算子包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子、LOG算子和Canny算子，这些算子在实际应用中具有广泛的影响，如武器工程和医学诊断等领域。 论文首先介绍了边缘检测技术的基础概念，强调其对图像理解和识别质量的关键作用。经典的算子中，Roberts算子通过计算对角线方向像素的差异来检测水平和垂直边缘，虽然定位精度高，但对噪声敏感。相比之下，Sobel算子更细致地考虑了像素的四个邻域方向，提供更准确的梯度估计。其他算子如Prewitt、Kirsch和LOG则各有特点，如LOG算子结合了高斯滤波器降低噪声的效果。 为了克服Matlab在运行效率和可移植性上的不足，作者选择使用VC++ 6.0集成开发环境进行边缘检测算法的编程实现。通过这种选择，论文旨在提高算法的执行速度和可移植性，使得边缘检测软件在实际应用中更具优势。 该论文的核心内容围绕着灰度图像边缘检测算法的具体实现步骤展开，包括算子的选择、代码编写、软件设计以及实验验证。论文不仅阐述了理论原理，还展示了通过VC++ 6.0平台实际操作的过程，为读者提供了如何在实际项目中运用这些边缘检测算法的实用指南。关键词包括灰度图像、边缘检测、VC++、检测算子等，凸显了研究的重点和核心内容。 这篇论文不仅深入剖析了灰度图像边缘检测技术，而且提供了使用VC++ 6.0进行高效软件设计的实际案例，对于图像处理专业人士和学生来说，是一份颇具价值的研究参考文献。