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1、LANZZHOUUUNIIVERRSITTY OF TEECHNNOLOOGY毕业论文文题 目 基于边边缘检测测法的运运动目标标的提取取 学生姓名名 杨丽丽霞 学 号 09925001300 专业班级级 通通信工程程（1）班班 指导教师师 侯亮亮李立学 院 计算算机与通通信学院院 答辩日期期 20013年年6月113日基于边缘缘检测法法的运动动目标的的提取Edgee deetecctioon mmethhod bassed on thee moovinng oobjeect exttracctioon杨丽霞（Yanng LLixiia）0925501330兰州理工大学毕业论文摘要在智能视视频监
2、控控、运动动分析应应用中,一个基基础而又又关键的的任务是是从视频频序列中中实时地地检测和和提取出出运动目目标，以以便于对对运动目目标进行行检测和和跟踪。当前边边缘检测测技术应应用广泛泛、发展展非常迅迅速。它它是图像像处理的的一项重重要内容容，在模模式识别别、图像像理解、人工智智能等领领域发挥挥着重要要作用。本论文是是基于边边缘检测测法的运运动目标标的提取取。运动动目标的的提取分分为，图图像采集集、图像像灰度化化、图像像滤波、图像边边缘检测测几个主主要步骤骤。本文文先介绍绍了图像像处理及及边缘检检测的一一些基本本内容，然然后完成成整体流流程，通通过理论论分析从从Robeertss算子，SSobe
3、el算子子，LooG算子子，Caannyy算子四四种典型型的边缘缘检测算算法选择择最佳算算法Caannyy算法，通通过Maatlaab编程程仿真对对调用各各算子函函数算法法进行实实现，最最终完成成边缘检检测及运运动目标标的提取取。关键词：Cannny算算子；边边缘检测测；两帧帧差分；运动目目标提取取IAbsttracctIn tthe apppliccatiionss off inntellliggentt viideoo suurveeilllancce aand mottionn annalyysiss ,aa baasicc buut ccrucciall taask inn reeal
4、 timme ffromm viideoo seequeencees iis tto ddeteect andd exxtraact thee moovinng ttarggetss, sso tthatt too deetecct aand traack thee moovinng ttargget . TThe currrennt eedgee deetecctioon ttechhniqque is widdelyy ussed, annd iis ddeveeloppingg veery rappidlly. It is an impporttantt coonteent of ima
5、age proocesssinng, in areeas succh oof ppattternn reecoggnittionn, iimagge uundeersttanddingg, aartiificciall inntellliggencce aand othher areeas plaays an impporttantt roole.Edgee deetecctioon oof tthe movvingg obbjecct eextrracttionn iss sttudiied in thiis ppapeer.Thee exxtraactiion of movvingg ta
6、argeets aree diividded intto, imaage acqquissitiion, immagee grradaatioon, imaage fillterringg, iimagge eedgee deetecctioon . Thhis artticlle ffirsst iintrroduucedd thhe iimagge pproccesssionn annd eedgee deetecctioon wwithh soome bassic conntennt, andd thhen thrrouggh ttheooretticaal aanallysiis ff
7、romm Rooberrts opeerattor, Soobell opperaatorr, LLoG opeerattor, Caannyy opperaatorr foour typpicaal eedgee deetecctioon aalgooritthm to sellectts tthe besst aalgooritthm Cannny alggoriithmm. TThrooughh Maatlaab ssimuulattionn off thhe ooperrateer ffuncctioon aalgooritthm impplemmenttatiion , tthe g
8、oaal oof eedgee deetecctioon aand movvingg obbjecct eextrracttionn haas bbeenn acchieevedd.Keywwordds:CCannny ooperratoor; Edgge ddeteectiion; Twwo ddifffereencee meethood; Movvingg obbjecct eextrracttionnII目录第1章绪绪论1第2章边边缘检测测概述及及各算子子介绍332.1边边缘检测测概述332.2 边缘检检测算子子62.2.1 微微分算子子62.2.2 高斯拉拉普拉斯斯算子(Lapplac
9、ciann off a Gauussiian,LoGG)82.2.3 Cannny算算子9第3章基基于边缘缘检测的的运动目目标提取取算法选选择及实实现1333.1应应用软件件介绍1133.2 算法的的选择1133.3 Cannny算算法基本本原理1143.4 基本流流程与实实现1443.4.1基本本流程图图143.4.2 图图像采集集及预处处理1553.4.3 图图像背景景处理1163.4.4 高高斯滤波波173.4.5 基基于Caannyy算子的的边缘检检测1773.4 不同算算子比较较19第4章总总结222参考文献献23附录2551：论文文应用程程序2552：外文文文献2283：外文文翻译
10、337致谢455III第1章 绪论图像是一一种重要要的信息息源，图图像处理理的最终终目的就就是要帮帮助人类类理解信信息的内内涵。数数字图像像处理技技术的研研究内容容涉及光光学系统统、微电电子技术术、计算算机科学学、数学学分析等等领域，是是一门综综合性很很强的边边缘学科科。随着着计算机机技术的的迅猛发发展，图图像处理理技术已已经广泛泛应用于于各个领领域。近近30年年来该技技术取得得了令人人瞩目的的成就1。数字图像像边缘检检测技术术起源于于20世纪纪20年代代，当时时受条件件的限制制一直没没有取得得较大进进展，直直到200世纪600年代后后期电子子技术、计算机机技术有有了相当当的发展展，数字字图像
11、边边缘检测测处理技技术才开开始进入入了高速速发展时时期。经经过几十十年的发发展，数数字图像像边缘检检测处理理技术目目前己经经广泛应应用于工工业、微微生物领领域、医医学、航航空航天天以及国国防等许许多重要要领域，多多年来一一直得到到世界各各科技强强国的广广泛关注注2。数字图像像边缘检检测处理理技术在在最近的的10年发发展尤为为迅速，每每年均有有数以百百计的新新算法诞诞生，其其中包括括cannny算算法、小小波变换换等多种种有相当当影响的的算法，这这些算法法在设计计时大量量运用数数学、数数字信号号处理、信息论论以及色色度学的的有关知知识，而而且不少少新算法法还充分分吸取了了神经网网络、遗遗传算法法
12、、人工工智能以以及模糊糊逻辑等等相关理理论的一一些思想想，开阔阔了进行行数字图图像边缘缘检测处处理的设设计思路路2。数字图像像边缘检检测处理理，即用用计算机机对图像像的边缘缘进行处处理，这这一技术术是随着着计算机机技术发发展而开开拓出来来的一个个新的应应用领域域，汇聚聚了光学学、电子子学、数数学、摄摄影技术术、计算算机技术术等学科科的众多多方面。图像边边缘检测测处理作作为一门门学科已已经被美美国数学学学会列列为应用用数学的的一个研研究分支支。在其其短暂的的发展历历史中，已已经被成成功的应应用在几几乎所有有与成像像有关的的领域。近年来来，图像像分析和和处理紧紧紧围绕绕理论、实现、应用三三方面迅迅
13、速发展展起来。它以众众多的学学科领域域为理论论基础，其其成果又又渗透到到众多的的学科中中，成为为理论实实践并重重，在高高新技术术领域中中占有重重要地位位的新兴兴学科分分支。边边缘检测测是一个个基本的的工具用用于大多多数图像像处理应应用程序序获得信信息从帧帧作为前前体的一一步特征征提取和和对象分分割。这这过程检检测对象象的轮廓廓和边界界对象和和背景之之间的图图像。一一个边缘缘检测滤滤波器也也可以用用来改善善出现模模糊或反反锯齿的的视频流流。基本本的边缘缘检测算算子是一一个矩阵阵的面积积梯度运运算，以以确定不不同的像像素之间间的方差差水平。的边缘缘检测算算子来计计算所选选择的像像素为中中心的矩矩阵
14、区域域的中心心的形成成的矩阵阵。如果果矩阵区区域的值值，这是是一个给给定的阈阈值以上上，则中中间的像像素被分分类为边边缘。基基于梯度度的边缘缘探测器器是Rooberrts，PPrewwittt和Soobell算子的的例子。所有的的基于梯梯度的算算法的计计算强度度正交给给对方，常常用的垂垂直和水水平方向向的斜率率。斜坡坡的不同同组成部部分的贡贡献相结结合，得得到的边边缘强度度的总价价值3 。随着科技技的发展展，许多多高新知知识都已已经在图图像处理理上得到到了广泛泛应用，并并取得了了较好的的效果，但但是，一一些经典典的图像像处理方方法仍然然有其生生命力，实实际应用用中还是是离不开开一些基基本的技技
15、术。MMatllab是是一种向向量语言言，它非非常适合合于进行行图像处处理。而而边缘检检测是图图像处理理中基础础且重要要的课题题，图像像分析和和理解的的第一步步常常是是边缘检检测4。当前边缘缘检测技技术应用用广泛、发展非非常迅速速。它是是图像处处理的一一项重要要内容，在在模式识识别、图图像理解解、人工工智能等等领域发发挥着重重要作用用。传统统的边缘缘检测算算法面临临着许多多难以克克服的问问题，同同时由于于图像本本身的复复杂性和和边缘检检测技术术发展所所遇到的的难题，边边缘检测测本身也也是一个个难题。然而，至至今发表表的有关关边缘检检测的理理论和方方法尚存存在许多多不足之之处，比比如在检检测精度
16、度和去噪噪方面很很难达到到令人满满意的效效果。本论文主主要包括括两部分分，第一一部分是是基础部部分，包包括前两两章内容容，主要要介绍了了基础概概念和基基本特性性，以及及Mattlabb在本课课题中的的应用；第二部部分是课课题研究究部分，包包括第三三章和第第四章，主主要介绍绍基本理理论和方方法在MMatllab中中的仿真真和结果果分析。基础部分分中，第第一章是是绪论，绪论部分主要介绍研究背景、研究目的和意义以及研究现状。第二章是图像边缘检测的概述、边缘检测的原理以及算法，其中会介绍到Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、Canny算子、拉普拉斯
17、高斯(LOG)算子等等。主要是Matlab在图像处理中的应用简单介绍。课题研究究部分，第第三章是是依照课课题所需需进行算算法选择择和基本本流程确确定，然然后按照照流程进进行编程程。最后后一章是是仿真程程序及结结果分析析，总结结课题研研究。47第2章 边缘检检测概述述及各算算子介绍绍2.1边边缘检测测概述边缘检测测是图像像处理和和计算机机视觉中中的术语语，尤其其在特征征检测和和特征抽抽取领域域，是一一种用来来识别数数字图像像亮度骤骤变点即即不连续续点的算算法。尽尽管在任任何关于于分割的的讨论中中，点和和线检测测都是很很重要的的，但是是边缘检检测对于于灰度级级间断的的检测是是最为普普遍的检检测方法
18、法5。虽然某些些文献提提过理想想的边缘缘检测步步骤，但但自然界界图像的的边缘并并不总是是理想的的阶梯边边缘。相相反，它它们通常常受到一一个或多多个下面面所列因因素的影影响：11.有限限场景深深度带来来的聚焦焦模糊；2.非非零半径径光源产产生的阴阴影带来来的半影影模糊；3.光光滑物体体边缘的的阴影；4.物物体边缘缘附近的的局部镜镜面反射射或者漫漫反射。一个典型型的边界界可能是是（例如如）一块块红色和和一块黄黄色之间间的边界界；与之之相反的的是边线线，可能能是在另另外一种种不变的的背景上上的少数数不同颜颜色的点点。在边边线的每每一边都都有一个个边缘。图像的边边缘是指指图像局局部区域域亮度变变化显著
19、著的部分分。该区区域的灰灰度剖面面一般可可以看做做一个阶阶跃，即即从一个个灰度值值在很小小的缓冲冲区域内内急剧变变化到另另一个灰灰度相差差较大的的灰度值值。图像像的边缘缘部分集集中了图图像的大大部分信信息，图图像的边边缘的确确定与提提取对于于整个图图像场景景的识别别与理解解是非常常重要的的同时也也是图像像分割所所依赖的的重要特特性。边边缘检测测主要是是图像的的灰度变变化的度度量、检检测和定定位。边缘：不不同区域域的分界界线，是是图像局局部灰度度变化最最显著的的那些像像素的集集合。边边缘是一一个区域域的结束束,也是另另一个区区域的开开始,利用该该特征可可以分割割图像。边缘检测测原理：边缘检检测是
20、根根据数字字图像中中的突变变信息检检测图像像的边缘缘灰度的的不连续续性，找找出两种种景物的的分界线线。根据灰度度变化的的特点，可可分为阶阶跃型、屋顶型型、和凸凸缘型，如如图2.1所示示。阶跃型 凸缘型型 屋顶型型图2.11 边缘缘灰度变变化利用边缘缘检测来来分割图图像，其其基本思思想就是是先检测测图像中中的边缘缘点，再再按照某某种策略略将边沿沿点连接接长轮廓廓，从而而构成分分割区域域。由于于边缘是是所要提提取目标标和背景景的分界界线，提提取出边边缘才能能将目标标和背景景区分开开，因此此边缘检检测技术术对于数数字图像像十分重重要6。图像中某某物体边边界上的的像素点点，其领领域将是是一个灰灰度级变
21、变化带。衡量这这种变化化最有效效的两个个特征就就是灰度度的变化化率和变变化方向向，它们们分别以以梯度向向量的幅幅值和方方向来表表示。对对于连续续图像ff(x,y)，其其方向导导数在边边缘（法法线）方方向上有有局部最最大值。因此，边边缘检测测就是求求f(xx,y)梯度的的局部最最大值和和方向。最早的边边缘检测测方法都都是基于于像素的的数值导导数的，在在数字图图像中应应用差分分代替导导数运算算。由于边缘缘是图像像上灰度度变化比比较剧烈烈的地方方，在灰灰度变化化突变处处进行微微分，将将产生高高值，因因此在数数学上可可用灰度度的导数数来表示示变化。边缘检测测是先利利用边缘缘增强算算子，突突出图像像中的
22、局局部边缘缘，然后后定义像像素的“边缘强强度”，通过过设置阈阈值的方方法提取取边缘点点集。但但是由于于噪声和和图像模模糊，检检测到的的边界可可能会有有间断的的情况发发生。所所以边缘缘检测包包含以下下两项内内容：（1） 用边缘算算子提取取边缘点点集。（2） 在边缘点点集合中中饭去除除某些边边缘点，填填充一些些边缘点点，将得得到的边边缘点集集连接为为线。要做好边边缘检测测初步准准备条件件如下：第一，清清楚待检检测的图图像特性性变化的的形式，从从而使用用适应这这种变化化的检测测方法。第二，要要知道特特性变化化总是发发生在一一定的空空间范围围内，不不能期望望用一种种检测算算子就能能最佳检检测出发发生在
23、图图像上的的所有特特性变化化。当需需要提取取多空间间范围内内的变化化特性时时，要考考虑多算算子的综综合应用用。第三，要要考虑噪噪声的影影响，其其中一个个办法就就是滤除除噪声，这这有一定定的局限限性;再就是是考虑信信号加噪噪声的条条件检测测，利用用统计信信号分析析，或通通过对图图像区域域的建模模，而进进一步使使检测参参数化。第四，可可以考虑虑各种方方法的组组合，如如先找出出边缘，然然后在其其局部利利用函数数近似，通通过内插插等获得得高精度度定位。第五，在在正确检检测边缘缘的基础础上，要要考虑精精确定位位的问题题。经典典的边缘缘检测方方法得到到的往往往是断续续的、不不完整的的结构信信息，噪噪声也较
24、较为敏感感，为了了有效抑抑制噪声声，一般般都首先先对原图图像进行行平滑，再再进行边边缘检测测就能成成功地检检测到真真正的边边缘。从人的直直观感受受来说，边边缘对应应于物体体的几何何边界。图像上上灰度变变化剧烈烈的区域域比较符符合这个个要求，我我们一般般会以这这个特征征来提取取图像的的边缘。但在遇遇到包含含纹理的的图像上上，这有有点问题题，比如如说，图图像中的的人穿了了黑白格格子的衣衣服，我我们往往往不希望望提取出出来的边边缘包括括衣服上上的方格格。这就就又涉及及到纹理理图像的的处理等等方法。但一般般认为边边缘提取取是要保保留图像像的灰度度变化剧剧烈的区区域，这这从数学学上，最最直观的的方法就就
25、是微分分(对于数数字图像像来说就就是差分分)，在信信号处理理的角度度来看，也也可以说说是用高高通滤波波器，即即保留高高频信号号。用于于图像识识别的边边缘提取取往往需需要输出出的边缘缘是二值值图像，即即只有黑黑白两个个灰度的的图像，其其中一个个灰度代代表边缘缘，另一一个代表表背景。此外，还还需要把把边缘细细化成只只有一个个像素的的宽度。图像边缘缘检测的的基本步步骤77如下下：（1）滤滤波。边边缘检测测算法主主要是基基于图像像强度的的一阶和和二阶导导数，但但导数的的计算对对噪声很很敏感，因因此必须须使用滤滤波器来来改善与与噪声有有关的边边缘检测测器的性性能。需需要指出出的是大大多数滤滤波器在在降低
26、噪噪声的同同时也导导致了边边缘强度度的损失失。因此此增强边边缘和降降低噪声声之间需需要折中中。边缘缘检测主主要基于于导数计计算，但但受噪声声影响。而滤波波器在降降低噪声声的同时时也导致致边缘强强度的损损失。（2）增增强。增增强边缘缘的基础础是确定定图像各各点领域域强度的的变化值值。增强强算法可可以将领领域（或或局部）强强度值有有显著变变化的点点突显出出来。边边缘增强强一般是是通过计计算梯度度幅值来来完成的的。增强强算法将将领域中中灰度有有显著变变化的点点突出显显示。一一般通过过计算梯梯度幅值值完成。（3）检检测。在在图像中中有许多多点的梯梯度幅值值比较大大，而这这些点在在特定的的应用领领域中并
27、并不都是是边缘，所所以应该该用某种种方法来来确定哪哪些点是是边缘点点。最简简单的边边缘检测测判据是是梯度幅幅值阈值值判据。但在有有些图像像中梯度度幅值较较大的并并不是边边缘点。最简单单的边缘缘检测是是梯度幅幅值阈值值判定。（4）定定位。如如果某一一应用场场合要求求确定边边缘位置置，则边边缘的位位置可在在子像素素分辨率率上来估估计，边边缘的方方位也可可以被估估计出来来。如图2.2所示示：平滑图像平滑图像原始图像边缘的二值化图像阈值分割 图 梯度算算子像边缘增增强 滤波边缘检检测边缘定位位 图2.22 边缘检检测算法法的基本本步骤2.2 边缘检检测算子子边缘检测测算子是是利用图图像边缘缘的突变变性
28、质来来检测边边缘的。它主要要分为以以下几种种类型：一种是是以一阶阶导数为为基础的的边缘检检测算子子，在算算法实现现过程中中，通过过22或333模板板作为核核与图像像中的每每个像素素点做卷卷积和运运算，然然后提取取合适的的阈值以以提取边边缘，如如Robbertts算子子，soobell算子，PPrewwittt算子；一种是是以二阶阶导数为为基础的的边缘检检测算子子，通过过寻求二二阶导数数中的过过零点来来检测边边缘，如如Lapplacciann算子；Cannny算算子是另另外一类类边缘检检测算子子，它不不是通过过微分算算子实现现边缘检检测，而而是在一一定约束束下推导导出的最最优边缘缘检测算算子8。
29、2.2.1 微微分算子子1.Rooberrts 算子 Robeertss算子是是一种利利用局部部差分算算子寻找找边缘的的算子，它它由下式式给出：(2-11)Robeertss算子是是22算子子模板，对对具有灰灰度变化化陡峭的的低噪声声图像响响应最好好，并且且对边缘缘的定位位准确，但但由于222大小小模板没没有清楚楚地中心心点所以以很难使使用。用卷积模模板，上上式(22-2)变成：(2-22)其中和由由下面图图2.33的模板板计算：0-110Gy100-1Gx图2.33 Rooberrts算算子的卷卷积模板板2. SSobeel算子子和Prrewiitt算算子在比较复复杂的图图像中，仅仅用2*2
30、的RRobeert算算子得不不到较好好的边缘缘检测，而而相对较较复杂的的3*33的Prrewiitt算算子和SSobeel算子子检测效效果好SSobeel算子子是一种种一阶微微分算子子，它利利用像素素邻近区区域的梯梯度值来来计算11个像素素的梯度度，然后后根据一一定的阈阈值来取取舍88。它它由(22-3)式给出出：(2-33)其中的偏偏导数用用下（2-44）、（22-5）式式计算：(2-44)(2-55)其中常数数。 和其他他的梯度度算子一一样，和和可用图图2.44中卷积积模板8来来表示：-1-2-1000 121Sx-101-202-101Sy图2.44 Soobell算子的的卷积模模板图像
31、中的的每个点点都用这这两个模模板做卷卷积。一一个模板板对通常常的垂直直边缘影影响最大大，而另另一个对对水平边边缘影响响最大。两个卷卷积的最最大值作作为该点点的输出出值。运运算结果果是一幅幅边缘幅幅度图像像。Soobell算子认认为邻域域的像素素对当前前像素产产生的影影响不是是等价的的，所以以距离不不同的像像素具有有不同的的权值，对对算子结结果产生生的影响响也不同同。一般般来说，距距离越大大，产生生的影响响越小。此算子子对灰度度渐变噪噪声较多多的图像像处理得得较好。2.2.2 高斯拉拉普拉斯斯算子(Lapplacciann off a Gauussiian,LoGG)利用图像像强度二二阶导数数的
32、零交交叉点来来求边缘缘点的算算法很容容易受到到噪声干干扰，所所以在边边缘检测测前滤除除噪声是是十分必必要的。为此，MMarrr和Hiildrrethh将高斯斯滤波和和拉普拉拉斯边缘缘检测结结合在一一起，形形成LooG(LLapllaciian of Gauussiian，LLoG)算算法，也也称之为为拉普拉拉斯高斯斯算法9。他的基基本特征征有：(1)平平滑滤波波器是高高斯滤波波器；(2)增增强步骤骤采用二二阶导数数(二维维拉普拉拉斯函数数)；(3)边边缘检测测判据是是二阶导导数零交交叉点并并对应一一阶导数数的较大大峰值；(4)使使用线性性内插方方法在子子象素分分辨率水水平上估估计边缘缘的位置置
33、。LoG算算子的输输出是通通过式(2-66)卷积积运算得得到的：(2-66)又根据卷卷积求导导法可得得式(2-77)：(2-77)其中：(2-88)是方差，分别是图像的横坐标和纵坐标。常用的LLoG算子子是55的模模板99，如如下图22.5所所示：图2.55 拉普普拉斯算算子卷积积模板模板中各各点到中中心点的的距离与与位置加加权系数数的关系系用曲线线很像一一顶墨西西哥草如如图2.6所示示，所以人人们常把把LoG滤波波器叫做做墨西哥哥草帽滤滤波器9。图2.66 LLOG到到中心点点的距离离与位置置加权系系数的关关系曲线线由于图像像的平滑滑会引起起边缘的的模糊。LOGG算法中中的高斯斯平滑运运算会
34、导导致图像像中边缘缘和其他他尖锐不不连续部部分的模模糊。值值越大，噪噪声滤波波效果越越好，但同时时会丢失失一些重重要的边边缘信息息；值小时时又会平平滑不完完全而留留有太多多噪声。即大值值的滤波波器产生生鲁棒边边缘，小值的滤波波器产生生精确定定位的边边缘。只只有当两两者结合合的很好好时才能能较好地地检测出出图像的的最佳边边缘。基于高斯斯拉普拉拉斯算子子的图像像边缘检检测过程程如图22.7所所示。图像高斯滤波基于拉普拉斯算子边缘检测图像边缘图2.77 基基于高斯斯拉普拉拉斯算子子的图像像边缘检检测过程程2.2.3 Cannny算算子传统的边边缘检测测算子：Sobbel算算子，PPrewwittt算
35、子，RRobeertss算子，KKricch算子子等，大大部分处处理的效效果都不不很好，在在实际处处理中不不太实用用，而CCannny算子子检测的的性能较较好，常常被作为为其他实实验的标标准来参参考。CCannny算子子是Joohn Cannny在在19886年发发表的论论文中首首次提出出的一种种边缘检检测算法法，当时时弥补了了其他算算法的不不太好的的缺点，因因此Caannyy算子被被认为是是边缘检检测领域域较好的的算法，并并一直被被引用，近近几年来来，随着着研究的的深入，性性能更加加完善的的改性型型的Caannyy算子也也层出不不穷，例例如自适适应Caannyy算子等等。用一一句话说说，就是
36、是希望在在提高对对景物边边缘的敏敏感性的的同时，可可以抑制制噪声的的方法才才是好的的边缘提提取方法法9。Cannny算子子检测边边缘的实实质是求求信号函函数的极极大值问问题来判判定图像像边缘像像素点。Cannny算子子三大准准则110：好的检测测性能：检测出出的边缘缘信息的的漏检率率最小，误误检率最最小，评评判参数数信噪比比SNRR越大越越好111，(2-99)其中G(-x)表示图图像边函函数，ff(x)滤波器器函数，表示噪声的均方差。高的定位位精度：Loccatiion越越大越好好，(2-110)边缘响应应次数最最少：要要保证只只有一个个像素响响应，检检测算子子的脉冲冲响应导导数的零零交叉点
37、点平均距距离D(f)满满足式：(2-111)最后通过过以下式式得出算算子的近近似实现现：边缘缘点位于于图像被被高斯平平滑后的的梯度值值的极大大值点。(2-112)这里用下下图的流流程图来来简单表表示Cannny算法法过程：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图2.88 CCannny算法法过程Cannny算法法详细过过程：高斯函数数：(2-113)n表示高高斯滤波波器窗口口大小 偏导数：使用微微分算子子求出偏偏导数(2-114)梯度大小小 (2-15)非极大值值抑制：沿幅角方方向检测测模值的的极大值值点，即即边缘
38、点点，如图图1.99和图11.100所示。遍历88个方向向图像像像素，把把每个像像素偏导导值与相相邻像素素的模值值比较，取取其MAAX值为为边缘点点，置像像素灰度度值为00。图2.99 边缘缘方向示示意图图2.10邻邻域幅角角方向双阈值检检测112：由于单阈阈值处理理时，合合适的阈阈值选择择较困难难，常常常需要采采用反复复试验，因因此采用用双阈值值检测算算法。对对经过非非极大值值抑制后后的图像像作用两两个阈值值th11，thh2，tth1=0.44th22，两个个阈值作作用后得得到两个个图像aa、b，较较大阈值值检测出出的图像像b去除除了大部部分噪声声，但是是也损失失了有用用的边缘缘信息。较小
39、阈值值检测得得到的图图像a则则保留着着较多的的边缘信信息，以以此为基基础，补补充图像像b中的的丢失的的信息，连连接图像像边缘13。Cannny边缘缘检测基基本原理理：(1)具具有既能能滤去噪噪声又保保持边缘缘特性的的边缘检检测最优优滤波器器，其采采用一阶阶微分滤滤波器。采用二二维高斯斯函数的的任意方方向上的的一阶方方向导数数为噪声声滤波器器，通过过与图像像卷积进进行滤波波；然后后对滤波波后的图图像寻找找图像梯梯度的局局部最大大值，以以此来确确定图像像边缘。根据对对信噪比比与定位位乘积进进行测度度，得到到最优化化逼近算算子。这这就是CCannny边缘缘检测算算子114。(2)类类似与MMarrr
40、（LOOG）边边缘检测测方法，也也属于先先平滑后后求导数数的方法法。Cannny边缘缘检测算算法：stepp1:用用高斯滤滤波器平平滑图象象；stepp2:用用一阶偏偏导的有有限差分分来计算算梯度的的幅值和和方向；stepp3:对对梯度幅幅值进行行非极大大值抑制制；stepp4:用用双阈值值算法检检测和连连接边缘缘。第3章 基于边边缘检测测的运动动目标提提取算法法选择及及实现3.1应应用软件件介绍能够进行行图像处处理的软软件很多多，其中中就有MMatllab。针对不不同的图图像处理理算法，因因此用户户最好还还是根据据对某个个图像处处理软件件或高级级程序语语言的掌掌握程度度来编写写自己的的图像处
41、处理程序序。Matllab是是一个交交互式的的系统其其基本运运算单元元是不需需要制定定维数的的矩阵，并并按照IIEEEE数值计计算标准准进行计计算。系系统本身身提供了了大量的的矩阵及及其他运运算函数数，可以以方便地地进行很很复杂的的计算，且且运算效效率极高高。而且且，Maatlaab命令令与数学学中的符符号、公公式非常常接近，可可读性很很强，容容易掌握握，并可可利用它它所提供供的高级级编程语语言进行行编程，完完场特定定的工作作144。此外，MMatllab还还具备图图形用户户界面（GGUI）工工具，允允许用户户把Maatlaab当做做一个应应用开发发工具来来使用。除基本本部分外外，Maatla
42、ab还根根据各专专门领域域中的特特殊需要要提供了了许多可可选的工工具箱，如如应用于于自动控控制领域域的Coontrrol Sysstemm工具箱箱以及神神经网络络中Neeutrral Nettworrk 工工具箱等等155。Matllab在在图形图图像方面面的应用用有很多多。在图图形绘制制方面能能够提供供高级绘绘图函数数。对数数字图像像基础处处理，MMatllab颜颜色模型型、Maatlaab的图图像处理理工具提提供了多多种图像像显示和和颜色处处理技术术，数字字图像的的文件格格式，数数字图像像的类型型及数字字图像的的存储类类型等都都可以用用Mattlabb编程解解决。也也可以实实现点运运算增强
43、强和空域域滤波增增强、频频域增强强（低通通滤波器器、高通通滤波器器、带通通、带阻阻滤波和和同态滤滤波等）、彩色图图像（空空间滤波波、平滑滑、锐化化、边缘缘检测、分割）和和伪彩色色处理、图像压压缩、与与编码基基础、无无损压缩缩技术、有损压压缩技术术、图像像分割技技术、小小波图像像处理、形态学学图像处处理等。3.2 算法的的选择近几年来来，图像像分析和和处理都都是围绕绕理论、实现、应用三三方面发发展起来来的。它它以众多多的学科科领域为为理论基基础，其其成果又又渗透到到众多的的学科中中，成为为理论实实践并重重，在高高新技术术领域中中占有重重要地位位的新兴兴学科。图像边边缘识别别与在实实际中有有很重要
44、要的应用用，一直直是图像像边缘检检测中的的热点和和难点，迄迄今已有有许多边边缘检测测方法，其其中Rooberrt算子子、Soobell 算子子、Prrewiitt 算子、Lapplacce 算算子、Preewittt算子子、Kriisdll算子、Cannny算算子、GGausss边缘缘检测算算子及轮轮廓提取取或轮廓廓跟踪、利用平平滑技术术提取图图像边缘缘、利用用差分技技术提取取图像边边缘、利利用小波波分析技技术提取取图像边边缘等方方法是常常用的方方法，但但各种算算法结果果差异很很大116。本次课题题将选择择Cannny算算子，检检测阶跃跃边缘的的基本思思想是在在图像中中找出具具有局部部最大梯梯
45、度幅值值的像素素点。而而Cannny算算子边缘缘检测算算法则是是既能滤滤去噪声声又保持持边缘特特性的边边缘检测测的一阶阶微分算算法中的的最佳选选择方法法。Cannny算子子，是最最有的阶阶梯型边边缘检测测算子。我们从从三个标标准来说说明，它它对受到到白噪声声影响的的阶跃型型边缘是是最优的的。(1)检检测标准准。不丢丢失重要要的边缘缘，不应应有虚假假的边缘缘。(2)定定位标准准。实际际边缘与与检测到到的边缘缘位置之之间的偏偏差最小小。(3)单单响应标标准。将将多个响响应降低低为单个个边缘响响应。 3.3CCannny算法法基本原原理Cannny边缘缘检测基基本原理理：具有既能能滤去噪噪声又保保持
46、边缘缘特性的的边缘检检测最优优滤波器器，其采采用一阶阶微分滤滤波器。采用二二维高斯斯函数的的任意方方向上的的一阶方方向导数数为噪声声滤波器器，通过过与图像像卷积进进行滤波波；然后后对滤波波后的图图像寻找找图像梯梯度的局局部最大大值，以以此来确确定图像像边缘。根据对对信噪比比与定位位乘积进进行测度度，得到到最优化化逼近算算子。这这就是CCannny边缘缘检测算算子117。类似与与Marrr（LLOG）边边缘检测测方法，也也属于先先平滑后后求导数数的方法法188。Cannny边缘缘检测算算法：高斯滤波波器平滑滑图象；一阶偏偏导的有有限差分分来计算算梯度的的幅值和和方向； 对梯梯度幅值值进行非非极大值值抑制；双阈值值算法检检测和连连接边缘缘。3.4 基本流流程与实实现3.4.1基本本流程图图根据课题题基本原原