圖像邊緣檢測(cè)算法的改進(jìn)及其應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)變得越來越普及，逐漸在生活中的各個(gè)領(lǐng)域內(nèi)嶄露頭角。邊緣是圖像最基本的特點(diǎn)之一，能否正確的檢測(cè)到圖像邊緣對(duì)于人們是否能夠正確的對(duì)其進(jìn)行理解與應(yīng)用有著至關(guān)重要的作用。圖像的邊緣檢測(cè)技術(shù)也就是通過檢測(cè)圖像的邊緣而了解其特點(diǎn)，它是圖像分析處理、物體特征提取、機(jī)器視覺等圖像高級(jí)技術(shù)的基礎(chǔ)和根本。對(duì)圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行探索研究，使之能夠快速、精確地提取出圖像邊緣信息;提高邊緣檢測(cè)的精確度也就成為了研究

2、的重要內(nèi)容。本論文主要是對(duì)傳統(tǒng)的圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)的理論進(jìn)行了研究，提出了一種改進(jìn)算法并將其應(yīng)用于車牌識(shí)別，具體工作包含了以下幾方面的內(nèi)容:
　　首先概述了數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)的研究意義和背景，對(duì)國內(nèi)外的研究近況進(jìn)行了系統(tǒng)的介紹?？偨Y(jié)了數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)的理論和方法，對(duì)其進(jìn)行了簡單的歸類，展望了邊緣檢測(cè)技術(shù)要點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。
　　其次，介紹了傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法，通過對(duì)比的形式，分析了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)傳統(tǒng)Canny算法雖然綜

3、合性能較好，但是缺乏自適應(yīng)能力這一不足提出了一種基于迭代算法的自適應(yīng)Canny邊緣檢測(cè)算法。改進(jìn)算法在保持原有算法優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，有效的提高了去除虛假邊緣和精確定位邊緣的能力。
　　考慮到邊緣檢測(cè)大多是在Matlab平臺(tái)上通過編程實(shí)現(xiàn)，其耗時(shí)較長，不能滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。本文中將算法與OpenCV平臺(tái)結(jié)合，大幅度縮短了程序運(yùn)行時(shí)間，有效的提高了工作效率。
　　最后，詳細(xì)介紹了車牌識(shí)別的基本原理和系統(tǒng)組成，將邊緣檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于車