1. 研究目的与意义
图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，其中，图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点，数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，也是图像识别中提取图像特征的一个重要属性，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。
在进行图像理解和分析时，第一步往往就是边缘检测，在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同区域的内部特征或属性是不同的，边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。边缘检测实际上就是检测图像特性发生变化的位置。
在国内的图像边缘提取算法有很多种，其中最为主要的方法有以下几种：第一种是微分算子法，它是国内最为传统的边缘提取算法，而且它又被分为一阶和二阶两种算法。第二种方法就是拟合曲面法，该方法利用当前像素领域的像素值拟合成一个曲面，然后再求出像素的梯度值。第三种方法就是数学形态的边缘检测，目前较为完善的数学形态的边缘检测的方法有：多尺度数学形态的边缘检测，数学形态学多级图像边缘检测，偏微分方程的形态学的边缘检测等多种方法。
2. 研究内容和预期目标
本课题的主要研究内容：
1. 简要概述图像边缘检测的研究背景、意义以及发展现状。
2. 对国内的几种图像边缘提取算法进行综合概述，包括：
3. 研究的方法与步骤
研究方法：
1.文献法：通过查阅相关资料，了解数字图像技术的发展现状，整理各图像边缘检测算法的概念，特点。
2.分析比较法：比较不同图像边缘检测方式的特点，优缺点，探索最优图像边缘检测方法，提高图像边缘识别能力。
4. 参考文献
[1] 闫敬文著 . 数字图像处理(matlab版).北京：国防工业出版社，2007
[2] 郝文化主编 .matlab 图像图形处理应用教程 .北京：中国水利水电出版社，2003
[3] 王爱玲，叶明生，邓秋香编著 .matlabr2007 图像处理技术与应用.北京：电子工业出版社，2008
5. 计划与进度安排
2022年12月6日-2022年3月5日，接收任务，查阅文献。
2022年3月1日-2022年3月12日，写开题报告，阅读并理解文献。
2022年3月13日-2022年4月16日，准备材料,并汇报进度。
