基于区域灰度变化率的图像边界检测

【作者】 张建军；

【导师】 林毓材；

【作者基本信息】 云南师范大学 ， 基础数学， 2000， 硕士

【摘要】 图像的边界是图像的最基本特征。边界检测是图像 处理和计算机视觉领域内最经典的研究课题之一。在许 多计算机视觉和图像理解系统中，边界检测的正确性和 可靠性的程度是影响和评价整个系统性能的一个重要方 面。本文提出一种基于区域灰度变化率的边界检测方 法。它包括两部分：滤波和检测。在滤波过程中，为了 较好地保存边界的形状，我们提出了基于区域灰度变化 率的邻域加权平均滤波方法来进行滤波。且在检测过程 中对边界进行了细化、跟踪和连接以得到连续的、单像 素宽度的边界。并用这种方法对Lena图像进行了边界 检测，且与Sobel算子的检测结果进行了比较。更多还原

【Abstract】 Image processing aroused many works’attention form many fields, though its history is not very long. Image processing becomes more common in many fields. Edge is the basic feature of one image, and edge detection is one of classical tasks in fields of image processing and computer vision. In many image processing and image understanding systems, the accuracy and reliability of edge detection is a critical factor in the overall performance of these systems. In this paper, an edge detector is introduced, which is named as edge detector based on region intensity variety. The method is tested with Lena image, and comparison is made with Sobel operator.更多还原