"基于边缘检测的图像分割算法研究及其应用"
本文是一篇本科毕业论文，主要探讨了图像处理中的一个重要环节——边缘检测，以及它在图像分割中的应用。图像分割是图像处理的基础技术，尽管已经提出了众多的分割方法，但尚未有通用的解决方案。论文作者对几种常见的边缘检测算子进行了详细分析，包括Prewitt算子、Sobel算子、高斯-拉普拉斯(LOG)算子、Wallis算子、过零点检测（Marr-Hildreth算子）以及Canny边缘检测方法和SUSAN（SmallestUnivalueSegmentAssimilatingNucleus）边缘检测算法。
1. **边缘检测的重要性**：
- 边缘检测是图像分析和计算机视觉领域中的关键技术，因为它能识别图像中物体的边界，为后续的特征提取、目标识别和跟踪等任务提供基础。
2. **Prewitt算子和Sobel算子**：
- 这两种算子都是基于梯度的边缘检测方法，通过对图像进行水平和垂直方向的差分运算来确定边缘位置。Prewitt算子对噪声有一定的抑制作用，而Sobel算子则更敏感于边缘，但可能对噪声更为敏感。
3. **高斯-拉普拉斯（LOG）算子**：
- 它是先用高斯滤波器平滑图像以减小噪声，然后应用拉普拉斯算子检测边缘。这种方法结合了高斯滤波的降噪能力和拉普拉斯算子的边缘检测能力。
4. **Wallis算子**：
- Wallis算子是另一种梯度检测算子，其设计旨在增强图像边缘并降低噪声影响。它的性能介于Prewitt和Sobel之间。
5. **过零点检测（Marr-Hildreth算子）**：
- 这种方法基于图像的二阶微分，通过检测图像的局部最大值来找到边缘。Marr-Hildreth算子考虑了边缘的方向信息，对边缘的检测较为精确。
6. **Canny边缘检测**：
- Canny算法是一种多级边缘检测方法，通过高斯滤波、计算梯度幅度和方向、非极大值抑制和双阈值检测等步骤，旨在找到最强烈的边缘，同时减少误检和漏检。
7. **SUSAN边缘检测**：
- SUSAN算法是一种自适应的边缘检测方法，它利用小窗口内的像素一致性来判断是否存在边缘。SUSAN对噪声有良好的抵抗性，并且能够处理各种尺度的边缘。
论文的目的是通过比较这些算子的性能，找到一种适用于图像分割的较好检测方法。边缘检测的选择通常取决于应用场景、图像质量以及对噪声的容忍度等因素。通过对各种算子的实验和评估，可以为实际的图像处理系统提供理论支持和参考。关键词包括图像分割、边缘检测、图像处理和检测算子，反映了论文的核心内容。
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