畢業(yè)論文外文翻譯-圖像邊緣檢測

1、杭州電子科技大學(xué)信息工程學(xué)院杭州電子科技大學(xué)信息工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文）外文文獻翻譯畢業(yè)設(shè)計（論文）外文文獻翻譯畢業(yè)設(shè)計（論文）題目基于視覺的齒輪邊緣檢測算法設(shè)計與實現(xiàn)基于視覺的齒輪邊緣檢測算法設(shè)計與實現(xiàn)翻譯（翻譯（1）題目）題目一個索貝爾圖像邊緣檢測算法描述翻譯（翻譯（2）題目）題目基于模糊邏輯技術(shù)圖像上邊緣檢測基于模糊邏輯技術(shù)圖像上邊緣檢測系計算機計算機專業(yè)計算機科學(xué)與技術(shù)計算機科學(xué)與技術(shù)姓名班級學(xué)號指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師(Guthe和S

2、trasser2004)；圖像處理是當(dāng)輸入是圖像時的信息處理方式，就像是幀視頻；輸出不一定是圖像，也有可能是比如圖像的一個特征(Yuval1996)。大多數(shù)圖像處理技術(shù)包括把圖像視為一個二維信號，以及包括信號處理技術(shù)的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。這一過程涉及圖像的增強或操縱，導(dǎo)致產(chǎn)生另一圖像，冗余數(shù)據(jù)的清除和2D像素陣列到靜態(tài)不相關(guān)數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)化(Priotr2004)。由于圖像包含大量的冗余數(shù)據(jù)，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)最重要的信息在它的邊緣(Canny1986)。邊

3、作為像素的局部特征和最接近的近鄰，特征邊界(ChaugHuang2002)。它們對應(yīng)于對象的界限，表面方向的改變和一個小幅度的對失敗的描述。邊通常對應(yīng)圖像上的點，圖像上灰度明顯地從一個像素變化到下一個。邊代表圖像上具有很強對比度的區(qū)域以圖像的邊緣代表一幅圖像有一個基本優(yōu)點，當(dāng)以高頻率保留圖像的大多數(shù)的重要信息時，數(shù)據(jù)量明顯的減少(KerenOsadchy&Gotsman2001)。因此，檢測邊緣幫助提取圖像突然變化區(qū)域的有用的信息特征(

4、Folunsoetal.2007)。邊緣檢測是一個定位圖像邊緣的一個過程。在一圖像中邊緣檢測是理解圖像特征的一個重要步驟。邊組成了有意義的特征并且包含了重要的信息。它顯著地減少了圖像尺寸的量并且過濾了一些可能被認為相關(guān)性較小的信息，保持了一幅圖像的重要結(jié)構(gòu)特征(Yuval1996)。當(dāng)圖像被改時，大多數(shù)的圖像包含一些當(dāng)邊被檢測或更換時被移走的冗余(Osunaetal.1997)。消除冗余可以通過邊緣檢測來完成。當(dāng)進行圖像邊緣檢測時，圖像

5、中純在的每一種冗余都被刪除(Sparr2000)。檢測圖像亮度的急劇變化的目的是要捕捉重要的事件。在保持重要結(jié)構(gòu)特征的前提下，對一幅圖像進行邊緣檢測會大大減少要處理的數(shù)據(jù)量并且可能因此過濾掉那些被認為不太有關(guān)的信息。圖像質(zhì)量反映了輸出邊緣的重要信息，并且圖像的尺寸是在減小的。這反過來又進一步解釋了邊緣檢測是一種解決了高容量空間圖像占用電腦內(nèi)存的問題的方法。儲存，通過互聯(lián)網(wǎng)和寬帶傳輸這些問題在進行邊緣檢測時可以很簡單的就解決掉(Vince

6、nt2007)。由于邊緣通常出現(xiàn)在圖像邊界地區(qū)，邊緣檢測被廣泛應(yīng)用在當(dāng)圖像被分成對應(yīng)不同對象區(qū)域的圖像分割。相關(guān)方法相關(guān)方法不同的方法被用于圖像處理上的邊緣檢測，其中有Roberts交叉算法。Robert將一幅照片處理成一個線條制圖，再將線條圖轉(zhuǎn)化成一個立體的圖像，最后從任何角度顯示所有刪除了的隱藏線條的三維結(jié)構(gòu)(Robert1965)。Roberts交叉算法執(zhí)行圖像上的二維空間梯度的卷積。其主要思想是呈現(xiàn)出水平和垂直邊緣，然后把邊緣檢