灰度图像边界跟踪程序设计.docx

专业综合课程设计任务书
学生姓名： 专业班级：
指导教师： 工作单位
题目4：灰度图像边界跟踪程序设计
初始条件：
提供实验室机房及其matlab软件；
数字图像处理的基本理论学习。
要求完成的主要任务(包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写
等具体要求)：
掌握图像边缘检测与连接的基本原理，利用 matlab设计程序完成以下功
能;
选择一幅包含一个明显物体的256级灰度图像；
用一种边缘检测方法计算出该图像的梯度图；
对梯度图像进行边界跟踪，得到跟踪结果图；
对结果进行分析；
要求阅读相关参考文献不少于5篇；
根据课程设计有关规范，按时、独立完成课程设计说明书。
时间安排:
(1)
布置课程设计任务，查阅资料，确定方案
天;
⑵
进行编程设计、调试
2天；
⑶
完成课程设计报告书、答辩
天;
指导教师签名:
年 月 日
系主任(或责任教师)签名:
目录
摘要 2..
1边界跟踪的原理 3.
3.
4.
Roberts （罗伯特）边缘检测算子 4
（普瑞维特）边缘检测算子 5
Sobel （索贝尔）边缘检测算子 5
Kirsch （凯西）边缘检测算子 6
7.
.8..
.9..
2边界跟踪的设计
prewitt 边缘检测

3结果及分析 12
4心得体会 .15
参考文献 16
摘要
图像边缘检测技术是图像分割、目标识别、区域形态提取等图像分析领域中 十分重要的基础。本文简要介绍各种经典图像边缘检测算子的基本原理，用 Matlab仿真实验结果表明各种算子的特点及对噪声的敏感度，为学习和寻找更好 的边缘检测方法提供参考价值。一副边缘图通常用边缘点勾画出个物体的轮廓， 但很少能形成图像分割所需要的闭合且连通的界面。因此需要对边缘点进行连接 才能完成物体的检测过程，边缘点连接就是一个将临近的边缘点连接起来， 从而
产生一条闭合的连通界面的过程。
关键字：边缘检测；算子；边缘连接；matlab
1边界跟踪的原理

图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的作用。 所谓边 缘(edge)是指图像局部特征的不连续性。灰度或结构信息的突变称为边缘，例 如：灰度级的突变、颜色的突变、纹理结的突变。边缘是一个区域的结束，也是 另一个区域的开始，禾U用该特征可以分割图像。 当人们看一个有边缘 的物体
时，首先感觉到的便是边缘，如
(a)理想边缘模型
(b)斜坡边缘模熨

一条理想的边缘应该具有如图 1(a)所示模型的特性。每个像素都处在灰度 级跃变的一个垂直的台阶上(例如图形中所示的水平线通过图像的灰度剖面图)。 而实际上，诸如图像采集系统的性能、采样频率和获得图像的照明条件等因素的 影响，得到的边缘往往是模糊的，边缘被模拟成具有“斜坡面”的剖面，如图 1(b)所示，在这个模型中不再有细线(宽为一个像素的线条)，而是出现了边 缘的点包含斜坡中任意点的情况。由此可以看到：模糊的边缘使边缘的“宽度” 较大，面清晰的边缘使边缘的宽度较小。 图像的边缘有方向的幅度两个属性， 沿 边缘方向像素变化平缓，垂直于边缘方向像素变化剧烈。边缘上的这种变化可以 用微分算子检测出来，通常用一阶导数或二阶导数来检测边缘， 不同的是一阶导 数认为最大值对应边缘位置，而二阶导数以过零点对应边缘位置。 实际上，对于 图像的任意方向上的边缘都可以进行类似的分析。 图像边缘检测中对任意点的一
阶导数可以利用该点梯度的幅度来获得，二阶导数可以用拉普拉斯算子得到。

Roberts (罗伯特)边缘检测算子
景物的边缘总是以图像中强度的突变形式出现的， 所以景物边缘包含着大量 的信息。由于景物的边缘具有十分复杂的形态， 因此，最常用的边缘检测方法是 所谓的“梯度检测法”。
设f (x, y)是图像灰度分布函数；s(x, y)是图像边缘的梯度值；(x, y)是梯
1
度的方向。s(x,y) -「If (x n,y) - f(x,y)f 〔f (x, y n) - f(x,y)f?2
(n=1,2,...)
:(x, y)二tan 1 df (x, y n) - f (x, y) ]/1 f (x n, y) - f (x, y) .1/
可以得到图像在(x,y)点处的梯度大小和梯度方向。