彩色圖像邊緣檢測技術(shù)的研究.pdf

1、圖像是人類獲取外界信息最直接最主要的形式，而邊緣是圖像中最重要的特征之一。圖像的邊緣檢測在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中占有十分重要的地位，它是圖像復(fù)原、數(shù)據(jù)隱藏、模式識(shí)別等多種圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)，已被廣泛應(yīng)用于國防、軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)等多個(gè)社會(huì)生活的領(lǐng)域中。隨著人們對彩色圖像需求的不斷增長以及彩色技術(shù)的進(jìn)步，彩色圖像處理逐漸成為了圖像處理中最重要的任務(wù)之一，彩色圖像邊緣檢測技術(shù)的研究也日益活躍起來。
　　 本文緊緊圍繞著彩色圖像邊緣檢

2、測這個(gè)課題，逐步地進(jìn)行理論闡述和實(shí)驗(yàn)探討。首先從應(yīng)用的角度介紹了幾種常見的彩色模型及其轉(zhuǎn)換關(guān)系，其中面向硬件設(shè)備的有：目前應(yīng)用最為廣泛的RGB模型、應(yīng)用于彩色印刷行業(yè)的CMY(CMYK)模型、彩色電視系統(tǒng)中的YUV和YIQ模型。面向視覺感知的有：HSI、HSV模型以及L*a*b*模型。然后在灰度圖像邊緣檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上闡述了彩色圖像邊緣檢測技術(shù)，詳細(xì)介紹了分量輸出合成法，并通過實(shí)驗(yàn)仿真，對比分析了兩類傳統(tǒng)的彩色圖像邊緣檢測方法的檢測性能

3、。最后結(jié)合小波分析理論，提出了一種改進(jìn)的基于小波分解的邊緣檢測算法，并將其推廣至彩色圖像邊緣檢測領(lǐng)域。算法利用小波分解強(qiáng)大的局部分析能力，對圖像進(jìn)行更深入的分析和處理，改善了算法的檢測性能。
　　 通過在RGB彩色模型中的實(shí)驗(yàn)仿真，驗(yàn)證了算法的檢測性能要優(yōu)于傳統(tǒng)邊緣檢測算子的檢測性能，其檢測出的邊緣完整細(xì)膩，且具有很強(qiáng)的抑制噪聲的能力。但彩色圖像邊緣檢測結(jié)果也依賴于彩色模型的選擇，所以算法還有待進(jìn)一步優(yōu)化，增強(qiáng)其通用性，進(jìn)一步改