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1、邊緣是圖像的最基本特征。邊緣檢測(cè)在圖像識(shí)別、圖像分割、圖像增強(qiáng)以及圖像壓縮等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用,也是它們的基礎(chǔ),一直是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)。 水珠圖像的背景十分復(fù)雜,加上水的透明性導(dǎo)致的目標(biāo)與背景的灰度差較小和水對(duì)光的反射導(dǎo)致的對(duì)光一側(cè)的邊界極為模糊等原因,致使對(duì)水珠邊界的識(shí)別非常困難。要達(dá)到好的邊緣檢測(cè)效果,本文首先對(duì)水珠圖像的特征進(jìn)行了分析,對(duì)圖像的濾波處理算法進(jìn)行了分析,采用高斯濾波和自適應(yīng)濾波對(duì)水珠圖像有較
2、好的處理效果。 目前在邊緣檢測(cè)領(lǐng)域已經(jīng)提出了許多方法,不同的邊緣檢測(cè)算法的性能具有很大的差異性,目前為止尚沒(méi)有一種方法可以適合于所有圖像。尤其,實(shí)際處理的圖像一般都混有噪聲,如何消除噪聲干擾帶來(lái)的偽邊緣,并且同時(shí)保證邊緣定位的準(zhǔn)確性成為邊緣檢測(cè)需要解決的一個(gè)重要問(wèn)題。因此,需要根據(jù)具體的應(yīng)用設(shè)計(jì)新的邊緣檢測(cè)方法,或者對(duì)現(xiàn)有的方法進(jìn)行改進(jìn)以得到滿意的邊緣檢測(cè)結(jié)果。針對(duì)水珠圖像以及絕緣材料憎水性檢測(cè)系統(tǒng)的需要,本文設(shè)計(jì)出了適合要求的
3、算法和方案,并得到了較好的檢測(cè)效果。 本文首先研究了經(jīng)典的圖像邊緣檢測(cè)算法和基于熵的自動(dòng)閾值區(qū)域分割的水珠邊緣檢測(cè)方法,通過(guò)理論分析和計(jì)算,比較了各種算法對(duì)水珠圖像邊緣檢測(cè)的優(yōu)缺點(diǎn),然后研究了基于Canny的邊緣檢測(cè)算法,針對(duì)傳統(tǒng)Canny邊緣檢測(cè)算法的缺點(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)Canny邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行了改進(jìn)。Canny自適應(yīng)邊緣檢測(cè)算法在保持了傳統(tǒng)Canny算子原有的定位準(zhǔn)確,單邊緣響應(yīng)和信噪比高的優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提高了Canny算子在提取水
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