MATLAB在不同图像分辨率下的边缘检测研究

"这篇本科毕业设计论文主要探讨了基于MATLAB的不同分辨率图像边缘检测的效果。作者卢国远来自天津科技大学包装与印刷工程学院的2009级印刷工程（电子出版技术）专业。论文的重点在于研究图像边缘检测在图像处理中的作用，以及分辨率对检测结果的影响。MATLAB作为一种强大的数学和工程计算软件，其图像处理工具箱为研究提供了便利。论文旨在通过分析不同分辨率下的边缘检测，理解分辨率与图像边缘特征提取的关系，为图像处理和计算机视觉领域的应用提供参考。 边缘检测是图像处理的关键步骤，它能识别图像中的轮廓和特征，为后续的图像分割、目标识别和形状分析奠定基础。在数字图像中，边缘通常由像素灰度的显著变化表示，检测方法通常依赖于一阶或二阶导数来寻找这些变化。图像分辨率是衡量图像信息密度的指标，以ppi为单位，它直接影响图像质量和文件大小。当图像分辨率改变时，边缘检测的效果也会随之变化。 MATLAB的图像处理工具箱提供了丰富的函数，使得研究人员可以方便地实现各种图像处理任务，包括边缘检测。论文可能会对比不同分辨率下，如高分辨率和低分辨率图像，使用Canny、Sobel、Prewitt等经典边缘检测算法的结果，分析它们的敏感性、噪声抑制能力以及对细节的保留程度。 选题的意义在于，随着图像处理技术的发展，边缘检测技术的需求日益增长。准确的边缘检测对于图像理解和分析至关重要，特别是在自动化、机器人视觉、医学成像等领域。通过对MATLAB环境下不同分辨率图像的边缘检测效果进行深入研究，可以优化算法，提高边缘检测的准确性，进而提升整个图像处理系统的性能。这不仅有助于理论研究的进步，也有助于实际应用中遇到的问题解决，如提高图像识别的精度，减少误检和漏检等。 这篇论文的研究将对理解分辨率如何影响图像边缘检测效果，以及如何在实际应用中选择和调整参数以适应不同分辨率的图像提供有价值的见解。这不仅对学术界有贡献，也为工程实践提供了实用的指导。"