基于matlab的图像形状分类器
设计毕业论文
目 录
前 言 .................................................................................................................................................. 1 第一章 图像分类器概述 .................................................................................................................. 2 第一节 图像的定义 .......................................................................................................................... 3
一、图像边缘 .............................................................................................................................. 3 二、图像形状 .............................................................................................................................. 3 第二节 图像边缘检测 ...................................................................................................................... 5
一、边缘检测的主要内容 .......................................................................................................... 5 二、边缘检测的应用 .................................................................................................................. 6 第三节 国内外研究现状 .................................................................................................................. 7 第四节 论文主要内容及章节安排 .................................................................................................. 8 第二章 数字图像处理方法 .............................................................................................................. 9 第一节 数字图像的预处理 .............................................................................................................. 9
一、数字图像 .............................................................................................................................. 9 二、采样 .................................................................................................................................... 11 三、量化 .................................................................................................................................... 12 四、采样、量化和图像细节的关系 ........................................................................................ 12 第二节 形状特征及其描述方法 .................................................................................................... 12
一、形状特征 ............................................................................................................................ 12 二、几种典型的形状特征描述方法 ........................................................................................ 14 第三节 几种不同的度量 ................................................................................................................ 14
一、矩形度 ................................................................................................................................ 14 二、圆形度 ................................................................................................................................ 15 三、矩 ........................................................................................................................................ 15 四、不变矩 ................................................................................................................................ 15 第三章 边缘检测与提取方法 ........................................................................................................ 16 第一节 边缘检测 ............................................................................................................................ 16
一、边缘检测准备条件 ............................................................................................................ 16 二、边缘检测基本步骤 ............................................................................................................ 17 第二节 边缘提取 ............................................................................................................................ 18 一、边缘提取的步骤 ................................................................................................................ 18 第三节 边缘提取的常用算子 ........................................................................................................ 19
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一、Roberts边缘算子 .............................................................................................................. 19 二、Sobel边缘算子.................................................................................................................. 19 三、Prewitt边缘算子 ............................................................................................................... 20 四、Laplacian边缘算子 ........................................................................................................... 20 五、Log边缘算子 .................................................................................................................... 21 六、Canny边缘算子 ................................................................................................................ 23 第四章 算法的选择和实现 ............................................................................................................ 26 第一节 边缘检测与识别算法 ........................................................................................................ 26 第二节 仿真实验及结果分析 ........................................................................................................ 29
一、仿真实验 ............................................................................................................................ 29 二、结果分析 ............................................................................................................................ 32 结 论 ................................................................................................................................................ 33 致 谢 ................................................................................................................................................ 35 参考文献 ............................................................................................................................................ 36 附录 .................................................................................................................................................... 37
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前 言
图像边缘检测作为图像处理技术中非常重要的环节之一，被广泛的运用到图像应用中。与此同时，边缘检测也是图像分割，图像识别，图像压缩和图像增强的基础。一个图像的边缘是该图像最明显最特殊的特征，为后面的图像边缘检测带来了便利。
图像的边缘往往携带者一张图像中的大部分信息，使得图像处理人员能够很快掌握图像的位置，即使在信号发生突变的顶点处，这些边缘也能提供出很好的轮廓，所以，在边缘检测中，我们往往吧图像的了轮廓看做及其重要的一项特征。这就需要我们在图像处理过程中能够精确的提取出图像的边缘。然而，选取合适的边缘检测算法正是我们目前面临的一项技术难题，不同的边缘检测算法对图像处理的结果又很大的差别，严重影响到了图像识别以及后期的图像处理的效果。
边缘检测算法是一种经典的图像边缘检测技术问题，它的解决方案为我们的高水平的特征描述、识别和理解具有重要的影响，由于边缘检测在许多方面有着非常重要的使用价值，所以人们一直在致力于研究和解决如何构造边缘检测算子的好属性和良好的效果。
现有经典的边界提取技术基本上是基于微分操作。首先，通过相对平滑过滤掉图像中伴随的噪声；然后，进行微分运算，其中包括一阶微分和二阶微分，通过求得梯度最大值或着找到二阶导数为零的点；最后，选取合适的阈值点来进行边界提取。本文中主要采用了几种经典的边缘检测算法，运用MATLAB语言编写相对应的m文件，最后比较并分析各种算法进行边缘提取的结果。
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第一章 图像分类器概述
数字图像边缘检测技术最早是在1920年产生的，由于一直以来收到了科研条件的限制，一些技术还不够发达，因此往后的几十年里没有获得很大的进步。在20世纪中后期，随着电力电子技术和计算机技术的广泛发展，图像识别技术在技术上得到了突破。通过最近的迅速突破，边缘检测处理技术目前己经被广泛的应用到全球各个领域中，如制造业，医药业，科技等领域。同时，数字图像边缘检测技术已经受到了世界各行各业的广泛关注。
数字图像边缘检测处理技术在最近的10年发展尤为迅速，每年均有数以百计的新算法诞生，其中包括canny算法[1]、小波变换wavelet transform等多种具有重要地位的智能算法，这类算法都具有一个相同的特点，即是基于数学、通信等基础知识而设计产生的，不仅如此，神经网络[2]、遗传算法[3]、人工智能以及模糊逻辑[4]等技术也被融入到算法的设计中，这不仅需要我们具备相关的理论知识，还要求我们对边缘检测问题有一个明确的思路。 现代的数字图像边缘检测处理的目标有以下三种：
（1）可视化：图像采集和显示时，我们需要适时地对所处理的图像进行改进，以方便观察者能够更加直观的观察到图像的内容。如果具有某些观察者可能感兴趣的图像，我们更应该对图像进行加强突出处理，对有些3D成像方法如CT、MRI、可视化，特别是三维结构可视化高度重视。
（2）自动化：做日常任务或自动化。例如，根据微观图像自动确定染色体的核型染色体分配系统，自动从血涂片白细胞计数报告生成系统。这些应用程序的特点是要求最低人工干预，自动分析系统。应用白细胞计数、商业系统是发达国家在1970年。但是今天是一个完全不同的方式这个任务自动(使用液白细胞计数技术)。
（3）定量化：相关量化图像检测的例子有很多，关于动脉狭窄的过程和测量在显微镜下观察到的切片，并定位和定量得Fenix的特殊成分(如血色沉着病、铁)。在这些应用程序中，允许人工干预，因为在这些应用程序处理时间的长度不是主要矛盾。
数字图像边缘检测处理，利用计算机处理图像的边缘，这些处理方法是与计算机的发展息息相关，这是一个新的应用领域的发展，以光电、数学等技术的许多方面为主题。图像边缘检测处理已经作为一门学科，被AMS当做应用数学的一个分支。经过如此迅速的发展，它被成功应用到了几乎所有关于图像
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的领域中。20世纪以后，随着图像分析与处理基础理论的不断完善，其已经在众多高新技术领域中占据了重要地位。
第一节 图像的定义
一、图像边缘
图像边缘（Edlge）的定义是指图像边界具有不连续性，这是一种局部特性。比如，图像的灰度具有突变性，图像颜色以及图像的像素也具有突变性，图像纹理结构的突变等。在物体的背景中，两种不同的区域中以及各种目标中，都具有典型的图像边缘特征，这为图像边缘检测提供了依据。本文将主要采用几种典型的边缘检测方法，基于他们的原理，编写程序来实现边缘检测技术[5,
6]
。
每个图像都具有不同的灰度，图像灰度是根据图像的不同色阶（红，黄，
蓝）的比例程度来决定的。图像边缘也与图像灰度相关。图像灰度具有不连续性，一是阶跃不连续，二是线条不连续。如果图像灰度在不连续的两边具有明显的差异，就叫做阶跃不连续；如果在某个时刻，图像的灰度从一个值改变到另一个值，保持一定的时间后返回到原来值，这个过程叫做图像的线条不连续。事实上，具备阶跃或者线条边缘图像是非常罕见的。在空间分辨率的作用下，具有阶跃边缘的图像将会发生变化，产生斜坡边缘。但是，边缘的灰度不是一瞬间发生改变的[7]。
在讨论边缘检测方法之前，首先介绍一些术语的定义。 （1）边缘点：图像中灰度显著变化的点。
（2）边缘段：边缘点坐标及方向的总和，边缘的方向可以是梯度角。 （3）轮廓：可以用一条曲线来模拟轮廓。
（4）边缘检测器：一种在图像中选择合适的点集（边缘点）的算法。 （5）边缘连接：对无序边缘进行加工，使其变为有序的边缘表。 （6）边缘跟踪：找到相应的搜索途径，用来确定图像的轮廓。
二、图像形状
形状特征是图像边界清晰目标的最佳表达。是目标图像的重要特征，在实践中通常使用形状特征或图像检索的主要边界和分类。图像分类（识别）属于模式识别的范畴，图像是在经过预处理后的主要内容（经过增强、恢复和压缩）、
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