毕业设计（论文）题目：图像边缘检测方法研究英文题目：Research on Image Edge DetectionMethods毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：独创声明本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。
尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。
本声明的法律后果由本人承担。
作者签名:二〇一〇年九月二十日毕业设计（论文）使用授权声明本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。
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（保密论文在解密后遵守此规定）作者签名:二〇一〇年九月二十日摘要数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征的一个重要方法。
边缘中包含图像物体有价值的边界信息，这些信息可以用于图像理解和分析，并且通过边缘检测可以极大地降低后续图像分析和处理的数据量。
图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。
经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplaee等方法，基本上都是对原始图像中像素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的闭值提取边界。
但这些算法均存在对噪声敏感、不能自适应选择闭值、检测效果不太理想等缺点。
本文对边缘检测理论和算法作了深入的研究，在具体分析各类传统的边缘检测算法的基础上，重点研究了Canny算法，并结合改进的MTM算法及Otsu算法对Canny算法中的滤波方法和双门限选取方法进行改进。
最后，用MATLAB 7.0 实现该算法，实验结果表明，改进后的算法(CMO算法)取得比传统的Canny算法更好的边缘检测效果。
关键词：图像处理；边缘检测；Canny算子；滤波；自适应阈值ABSTRACTDigital image edge detection plays an import part in image analysis, such as image segmentation, interested region recognition and region shape extraction.And it’s an import method in image feature extraction of image recognition.The edge includes the valuable infotmation of the image which can be use in image understanding and analysis.And through edge detection,we can greatly reduce the calculation of image analysis and processing in the following ually,the first step of image understanding and analysis is edge detection,and it has been the most active topic in the machine vision research field,also it plays an import part in engineering application.Most of the traditional edge detection algorithms,such as Roberts,Sobel,Prewitt, Kirsch,Laplacian ,just construct an edge detection algorithm with a small neighborhood in each pixel of the original image,and then carry out with first differential or second differential operator in order to obtain the maximum gradient or the zero-crossing point of the second derivative,finally select an appropriate threshold to extract the edge.But these algorithms share the same shortcomings,for example,they are sensitive to noise,they can’t select threshold adaptively,and the detection results are not so well.In this paper,we do a deep research on the edge detection theory and algorithm, base on analyzing the traditional edge detection algorithm in detail,we focus on Canny algorithm,combined with MTM algorithm and Otsu algorithm to improve the filtering method and dual threshold selection method in Canny algorithm,and we call the imprived algorithm CMO for short.Finally,we use MATLAB 7.0 to implement CMO algorithm,and the experiment results show that CMO algorithm can get better results than traditional Canny algorithm.Key words: Image Processing; Edge Detction; Canny; Filtering; Adaptive Threshold目录绪论 (1)1. 数字图像处理 (2)1.1数字图像处理的发展 (2)1.2数字图像处理的应用 (2)1.3数字图像边缘定义及边缘提取方法概述 (4)1.4目前边缘检测存在的问题 (6)1.5本文主要研究工作 (6)2. 图像滤波 (7)2.1图像噪声的定义 (7)2.2图像噪声的来源 (7)2.3图像噪声的滤除 (8)2.3.1 领域平均法 (8)2.3.2 加权平均法 (10)2.3.3 中值滤波 (11)2.3.4 空域低通滤波 (12)3. 传统边缘检测算法的研究与分析 (14)3.1图像边缘检测方法分类 (14)3.1.1 基于空间域上微分算子的边缘提取方法 (14)3.1.2 基于图像滤波的边缘提取方法 (15)3.2图像边缘评价指标 (16)3.3尺度对性能指标的影响 (17)3.4经典边缘检测方法综述 (18)3.4.1 基于灰度直方图的边缘检测 (18)3.4.2R OBERTS算子 (19)3.4.3 Sobel算子 (20)3.4.4 Prewitt算子 (21)3.4.5 其他边缘检测方法 (22)4. CANNY算子、MTM算法和OTSU算法研究及改进 (26)4.1C ANNY边缘检测准则 (26)4.2MTM算法 (30)4.3O TSU算法 (32)4.4试验过程及结果分析 (34)结论 (38)致谢 (39)参考文献 (1)绪论20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。
60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。
经过几十年的研究与发展，数字图像处理的理论和方法进一步完善，应用范围更加广阔，已经成为一门新兴的学科，近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从一个专门领域的学科，变成了一种新型的科学研究和人机界面的工具。
数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。
除了CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。
此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。
染色体配对系统,使当前发展比较迅速的细胞遗传学实验室技术与计算机先进的自动识别技术相结合,为简化实验室烦琐操作而研制的新一代染色体自动识别系统。
它避免了人工摄影、冲洗、放大、剪切等繁杂的人工配对工作，实现了染色体核型分析的自动化、智能化。
本文研究的方向是基于数字图像处理技术的文昌鱼染色体配对研究，其基本原理是将黑白图像中的灰度级赋予边缘检测，目的是进一步的看清染色体的核型，获得隐藏在灰度图像中不能直接通过肉眼观察到的信息，其余的就用周长、长轴和短轴来相对的配对。