基于SUSAN算法的邊緣檢測(cè)方法研究.pdf

1、邊緣是圖像視覺中的一種重要信息，也是圖像最基本的特征之一。圖像的邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中最重要的研究?jī)?nèi)容之一，是圖像測(cè)量技術(shù)研究的熱點(diǎn)。本文針對(duì)圖像測(cè)量過程中對(duì)邊緣檢測(cè)提出的要求，在研究和分析現(xiàn)有的一些邊緣檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種SUSAN邊緣檢測(cè)算法。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
　　(1)介紹了數(shù)字圖像處理的概念及其應(yīng)用領(lǐng)域，闡述了邊緣檢測(cè)研究的背景、意義及具體步驟，分析了邊緣檢測(cè)技術(shù)仍存在的一些問題;

2、介紹了圖像噪聲的經(jīng)典濾波方法，詳細(xì)闡述了這些方法的基本原理及實(shí)現(xiàn)過程;介紹了經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法，詳細(xì)論述了這些算法的基本原理，并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)這些算法進(jìn)行了比較和分析，指出了各自的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　(2)重點(diǎn)論述了SUSAN算子和SUSAN邊緣檢測(cè)算法，該算法是一種完全不涉及梯度運(yùn)算、只基于周邊像素灰度比較的邊緣檢測(cè)算法。主要介紹了SUSAN算法的原理，并用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)了該算法。最后，在對(duì)噪聲圖像的邊緣檢測(cè)中，通過與其他傳統(tǒng)經(jīng)典檢

3、測(cè)算子進(jìn)行比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，該算法較傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法更具優(yōu)勢(shì)，能夠有效提高邊緣定位精度，降低漏檢率，使邊緣更細(xì)致光滑。
　　(3)為了將灰度圖像SUSAN邊緣檢測(cè)算子擴(kuò)展到了彩色圖像。我們提出了用于彩色圖像邊緣檢測(cè)的SUSAN邊緣檢測(cè)方法。首先將待檢測(cè)的彩色圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到CIELAB空間，然后利用利用色差來計(jì)算核值相似區(qū)域的大小，最后通過閾值化來提取彩色圖像的邊緣。與傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法相比，改進(jìn)的新方法能有效地檢測(cè)出彩色圖