基于边缘检测法的运动目标的提取毕业设计论文(编辑修改稿)

基于边缘检测法的运动目标的提取毕业设计论文(编辑修改稿)内容摘要：

1 1 0 Gy 1 0 0 1 Gx 1 2 1 0 0 0 1 2 1 Sx 1 0 1 2 0 2 1 0 1 Sy 兰州理工大学毕业论文 8 高斯拉普拉斯算子 (Laplacian of a Gaussian,LoG) 利用图像强度二阶导数的零交叉点来求边缘点的算法很容易受到噪声干扰，所以在边缘检测前滤除噪声是十分必要的。 为此， Marr 和 Hildreth 将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起，形成 LoG(Laplacian of Gaussian， LoG)算法，也称之为拉普拉斯高斯算法 [9]。 他的基本特征有： (1) 平滑滤波器是高斯滤波器 ； (2) 增强步骤采用二阶导数 (二维拉普拉斯函数 )； (3) 边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的较大峰值 ； (4) 使用线性内插方法在子 象素分辨率水平上估计边缘的位置。 LoG 算子的输出 ),( yxh 是通过 式 (26)卷积运算得到的 ： )],(*),([),( 2 yxfyxgyxh  (26) 又根据卷积求导法可得 式 (27)： ),(*)],([),( 2 yxfyxgyxh  (27) 其中： 22224 2222 2),(  yxeyxyxg   (28)  是方差， x ， y 分别是图像的横坐标和纵坐标。 常用的 LoG 算子是 55 的模板 [9]，如下 图 所示 ： 244424080424824844080424442 图 拉普拉斯算子卷积模板 模板中各点 到中心点的距离与位置加权系数的关系用曲线很像一顶墨西哥草如图 所示 ， 所以人们常把 LoG 滤波器叫做墨西哥草帽滤波器 [9]。 兰州理工大学毕业论文 9 图 LOG 到中心点的距离与位置加权系数的关系曲线 由于 图像的平滑会引起边缘的模糊。 LOG 算法中的高斯平滑运算会导致图像中边缘和其他尖锐不连续部分的模糊。  值越大，噪声滤波效果越好 ， 但同时会丢失一些重要的边缘信息 ；  值小时又会平滑不完全而留有太多噪声。 即大  值的滤波器产生鲁棒边缘 ， 小  值 的滤波器产生精确定位的边缘。 只有当两者结合的很好时才能较好 地检测出图像的最佳边缘。 基于高斯拉普拉斯算子的图像边缘检测过程如图 所示。 图 基于高斯拉普拉斯算子的图像边缘检测过程 Canny 算子 传统的边缘检测算子： Sobel 算子， Prewitt 算子， Roberts 算子， Krich 算子等，大部分处理的效果都不很好，在实际处理中不太实用，而 Canny 算子检测的性能较好，常被作为其他实验的标准来参考。 Canny 算子是 John Canny 在 1986 年发表的论文中首次提出的一种边缘检测算法 ，当时弥补了其他算法的不太好的缺点，因此 Canny 算子被认为是边缘检测领域较好的算法，并一直被引用，近几年来，随着研究的深入，性能更加完善的改性型的 Canny算子也层出不穷，例如自适应 Canny 算子等。 用一句话说，就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时，可以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法 [9]。 Canny 算子检测边缘的实质是求信号函数的极大值问题来判定图像边缘像素点。 Canny 算子三大准则 [10]： 好的检测性能：检测出的边缘信息的漏检率最小，误检率最小，评判参数信噪比 SNR 越大越好 [11]， 图像 高斯滤波 基于拉普拉斯算子边缘检测 图像边缘 兰州理工大学毕业论文 10  wwwwdxxfdxxfxGSN R)()()()f(2 (29) 其中 G(x)表示图像边函数， f(x)滤波器函数，  表示噪声的均方差。 高的定位精度： Location 越大越好，  wwwwdxxfdxxfxGL o ca tio n)()()(239。 39。 39。  (210) 边缘响应次数最少：要保证只有一个像素响应，检测算子的脉冲响应导数的零交叉点平均距离 D(f)满足式： 21239。 39。 )()()(dxxfdxxffD  (211) 最后通过以下式得出算子的近似实现：边缘点位于图像被高斯平滑后的梯度值的极大值点。  wwwwwwwwdxxfdxxfxGdxxfdxxfxGL o c a t i o nS N RfJ)()()()()()()f()(239。 39。 39。 2  (212) 这里用下图的流程图来简单表示 Canny 算法过程： 图 Canny 算法过程 Canny 算法详细过程： 高斯函数 ： 原始图像A(x,y) B(x,y) 偏导(Bx,By) 图像边缘 初步得到边缘点 高斯平滑去噪 求导 非极大值抑制 双阈值检测连结边 缘 兰州理工大学毕业论文 11   2 1,2e x p, 2 22     nmyxyxG mx mx my my  (213) n表示高斯滤波器窗口大小 偏导数 ： 使用微分算子求出偏导数   11 1121,11 1121 yGG x (214) 梯度大小 x22 a r c t a n, BBBBB yyx   (215) 非极大值抑制： 沿幅角方向 检测模值的极大值点，即边缘点，如图 和图 所示。 遍历 8 个方向图像像素，把每个像素偏导值与相邻像素的模值比较，取其 MAX 值为边缘点，置像素灰度值为 0。 图 边缘方向示意图 图 邻域幅角方向 双阈值检测 [12]： 由于单阈值处理时，合适的阈值选择较困难，常常需要采用反复试验，因此采用双阈值检测算法。 对经过非极大值抑制后的图像作用两个阈值 th1， th2， th1=，两个阈值作用后得到两个图像 a、 b，较大阈值检测出的图像 b 去除了大部分噪声，但是也损失了有用的边缘信息。 较小阈 值检测得到的图像 a 则保留着较多的边缘信息，以此为基础，补充图像 b 中的丢失的信息，连接图像边缘 [13]。 Canny 边缘检测基本原理 ： 兰州理工大学毕业论文 12 (1)具有既能滤去噪声又保持边缘特性的边缘检测最优滤波器，其采用一阶微分滤波器。 采用二维高斯函数的任意方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过与图像卷积进行滤波；然后对滤波后的图像寻找图像梯度的局部最大值，以此来确定图像 边缘。 根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。 这就是 Canny 边缘检测算子 [14]。 (2)类似与 Marr（ LOG）边缘检测方法，也属于先平滑后求导 数的方法。 Canny 边缘检测算法： step1:用高斯滤波器平滑图象； step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向； step3:对梯度幅值进行非极大值抑制； step4:用双阈值算法检测和连接边缘。 兰州理工大学毕业论文 13 第 3 章 基于边缘检测的运动目标提取算法选择及实现 应用软件介绍 能够进行图像处理的软件很多，其中就有 Matlab。 针对不同的图像处理算法，因此用户最好还是根据对某个图像处理软件或高级程序语言的掌握程度来编写自己的图像处理程序。 Matlab 是一个交互式的系统其基本运算单元是不需要制定维数 的矩阵，并按照 IEEE 数值计算标准进行计算。 系统本身提供了大量的矩阵及其他运算函数，可以方便地进行很复杂的计算，且运算效率极高。 而且， Matlab 命令与数学中的符号、公式非常接近，可读性很强，容易掌握，并可利用它所提供的高级编程语言进行编程，完场特定的工作 [14]。 此外， Matlab 还具备图形用户界面（ GUI）工具，允许用户把 Matlab 当做一个应用开发工具来使用。 除基本部分外， Matlab 还根据各专门领域中的特殊需要提供了许多可选的工具箱，如应用于自动控制领域的 Control System工具箱以及神经 网络中 Neutral Network 工具箱等 [15]。 Matlab 在图形图像方面的应用有很多。 在图形绘制方面能够提供高级绘图函数。 对数字图像基础处理， Matlab 颜色模型、 Matlab 的图像处理工具提供了多种图像显示和颜色处理技术，数字图像的文件格式，数字图像的类型及数字图像的存储类型等都可以用 Matlab 编程解决。 也可以实现点运算增强和空域滤波增强、频域增强（低通滤波器、高通滤波器、带通、带阻滤波和同态滤波等）、彩色图像（空间滤波、平滑、锐化、边缘检测、分割）和伪彩色处理、图像压缩、与编码基础、无损压 缩技术、有损压缩技术、图像分割技术、小波图像处理、形态学图像处理等。 算法的选择 近几年来，图像分析和处理都是围绕理论、实现、应用三方面发展起来的。 它以众多 的学科领域为理论基础，其成果又渗透到众多的学科中，成为理论实践并重，在高新技术领域中占有重要地位的新兴学科。 图像边缘识别与在实际中有很重要的应用， 一直是图像边缘检测中的热点和难点，迄今已有许多边缘检测方法，其中 Robert 算子、 Sobel 算子、 Prewitt 算子、 Laplace 算子 、 Prewitt 算子 、 Krisdl算子 、 Canny 算子、 Gauss 边缘检测算子及轮廓提取或轮廓跟踪、利用平滑技术提取图像边缘、利用差分技术提取图像边缘、利用小波分析技术提取图像边缘等方法是常用的方法，但各种算法结果差异很大 [16]。 兰州理工大学毕业论文 14 本次课题将选择 Canny 算子，检测阶跃边缘的基本思想是在图像中找出具有局部最大梯度幅值的像素点。 而 Canny 算子边缘检测算法则是既能滤去噪声又保持边缘特性的边缘检测的一阶微分算法中的最佳选择方法。 Canny 算子，是最有的阶梯型边缘检测算子。 我们从三个标准来说明，它对受到白噪声影响的阶跃型边缘是最优的。 (1)检测标准。 不丢失重要的边缘 ，不应有虚假的边缘。 (2)定位标准。 实际边缘与检测到的边缘位置之间的偏差最小。 (3)单响应标准。 将多个响应降低为单个边缘响应。 Canny 算法基本原理 Canny 边缘检测基本原理： 具有既能滤去噪声又保持边缘特性的边缘检测最优滤波器，其采用一阶微分滤波器。 采用二维高斯函数的任意方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过与图像卷积进行滤波；然后对滤波后的图像寻找图像梯度的局部最大值，以此来确定图像边缘。 根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。 这就是 Canny 边缘检测算子 [17]。 类 似与 Marr（ LOG）边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法 [18]。 Canny 边缘检测算法： 高斯滤波器平滑图象；一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向； 对梯度幅值进行非极大值抑制；双阈值算法检测和连接边缘。 基本流程与实现 基本流程图 根据课题基本原理以及需求 流程图 如图 ： 图 整体流程图 根据流程图以及基本原理，首先要进行图像采集，可用系统自带的视频转化为帧图像，然后将其保存。 也可以 拍摄视频，选取合适图像进行实验。 应用 Matlab 软件进行编程实验，程序可将系统视频转化为帧图像，并将其保存在一定路径，需要时可以直接调用；其次是对图像采集 运动目标的检测 图像预处理 去除背景 兰州理工大学毕业论文 15 采集和保存的图片进行预处理，一般图像边缘检测都采用灰度化的图像序列，所以要进行图像灰度化，然后将灰度化的图像平滑处理（高斯滤波），去除干扰图像检测的噪声；本论文中是对运动目标的提取，两帧相同背景下的运动物体（车辆）只需用简单的两帧差法，即可去除背景，只保留运动目标；最后用边缘检测法（ Canny 算子）提取出运动目标。 图像采集及预处理 图像采集，可用系统 自带的视频转化为帧图像，然后将其保存。 也可以拍摄视频，选取合适图像进行实验。 应用 Matlab 软件进行编程实验，程序可将系统视频转化为帧图像，并将其保存在一定路径，需要。