数字图像处理：边缘检测算法的研究与实现

"这篇文档是关于数字图像边缘检测算法的设计与实现的本科毕业论文，作者来自信息与通信技术系，专业是电子信息工程。文中探讨了图像边缘检测的重要性，并概述了边缘检测的基本概念、原理，回顾了经典的边缘检测算法，如Hough变换等，并通过编程仿真来提取图像边缘。关键词包括图像处理、边缘检测、Hough变换和轮廓跟踪。" 本文重点讨论的是数字图像处理中的一个重要环节——边缘检测。边缘检测是图像分析的基础，它能够帮助我们识别图像中的重要特征，如物体边界，这对于图像识别、目标检测、图像分割等领域至关重要。在实际应用中，比如自动驾驶、医学影像分析、安防监控等，边缘检测技术都有着广泛的应用。 边缘检测的基本思想是找出图像亮度或色彩的显著变化，这些变化通常对应于图像中的边界。边缘检测算法通常包括预处理步骤、检测操作和后处理步骤。预处理可能涉及平滑滤波，以消除噪声对边缘检测的干扰。检测操作则采用各种算子，如Sobel、Prewitt、Roberts或Canny算子，它们通过计算图像梯度来定位边缘。后处理步骤则是为了去除假边缘，连接断裂的边缘，提高边缘检测的准确性和连贯性。 在本文中，作者提到了经典的Hough变换方法。Hough变换是一种用于检测直线、圆等几何形状的算法，它通过创建参数空间的累积图像来查找特定形状的存在，对于检测图像中的边缘非常有效。此外，轮廓跟踪也被提及，这是一种追踪图像中连续边缘的技术，有助于完整地捕捉物体的形状。 在理论介绍之后，作者进行了编程仿真，这通常涉及将这些理论算法应用于实际图像，观察和分析结果，以验证算法的有效性和性能。通过仿真，可以评估不同算法在不同条件下的表现，优化参数设置，以达到最佳的边缘检测效果。 这篇论文深入浅出地介绍了数字图像边缘检测的重要性和相关算法，并通过实践操作进一步理解了这些理论知识，对于学习和研究图像处理领域的读者来说具有很高的参考价值。