彩色图像边缘检测算子研究开题报告

1. 研究目的与意义

边缘检测技术对于数字图像处理非常重要，因为边缘时所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开。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，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。边缘检测实际上就是图像特性发生变化的位置。

2. 国内外研究现状分析

如何快速的，精确地提取图像的边缘信息，一直是国内外研究的热点，然而边缘检测有是图像处理中的一个难题，早期经典算法包括边缘算子法，曲面拟合法，模板匹配法，门限化方法等。近年来随着数学理论及人工智能的发展，又涌现出许多的新的边缘检测法，如小波变换和小法包的边缘检测法，基于数学形态学，模拟理论和神经网络的边缘检测法有。Roberts算子法,Sobel算子法,Prewitt算子法,Canny算子法。

3. 研究的基本内容与计划

一 研究内容 （1）用客观评价方法对边缘检测结果进行评价，并比较与传统边缘检测算法性能； （2）利用多张图像对算法进行验证测试，验证算法的稳定性，适用性。 （3）揭示边缘检测算法与梯度边缘检测算法本质关系。

二 计划

（1）第1-3周：理解论文题目的内涵，初步拟定查阅文献的计划；

（2）第4-5周：深入研究相关文献，开始进入论文写作；

（3）第6-7周：毕业论文中期检查，向教务处上交检查报告；

4. 研究创新点

数字图像的边缘检测技术是图像边缘检测，图形识别中最基础也是最重要的理论之一。

随着人们对图像信息需求的增加，图像边缘的重要性得到人们越来也多的关注。

边缘检测理论作为一个低级视觉处理过程有着较长的研究历史，产生了大量的新理论，新方法。