灰度圖像邊緣檢測方法研究.pdf

1、本文首先說明邊緣檢測的概念和算法并分析邊緣檢測技術的發(fā)展現(xiàn)狀，在此基礎之上提出了幾種新的邊緣檢測方法，主要研究內容體現(xiàn)在以下幾個方面： 結合圖像分割和圖像檢索，總結了傳統(tǒng)的邊緣檢測算法，同時，對傳統(tǒng)方法的運行速度和抗噪性能等關鍵問題做出了剖析。并分析了它們各自的優(yōu)缺點。 提出了一種基于灰色關聯(lián)度的圖像邊緣檢測方法，利用圖像中某一點及其八領域像素的分布規(guī)律和邊緣像素的分布規(guī)律的相似程度來判斷其是否為邊緣點。通過仿真表明，該

2、方法在檢測效果、抗噪聲以及邊緣定位方面都有較大的優(yōu)勢。 結合信息論中熵的概念提出了一種基于局部熵的邊緣檢測方法。局部熵值大，信息量少，灰度變化就?。痪植快刂敌。畔⒘慷?，灰度變化就大。實驗表明該方法具有較好的抗speckle和椒鹽噪聲性能。 提出了一種結合邊緣像素的幅度結構特性和方向特性的基于模糊熵的邊緣檢測方法，根據鄰域內的灰度分布是有序的、具有方向性以及灰度實質具有結構性三種圖像邊緣的基本特征，通過引入模糊熵，構造出