基于matlab的图像边缘检测算法研究
第4章 总 结
近几十年来，图像边缘检测技术成为数字图像处理技术重要研究课题之一，随着科学技术的发展，研究人员提出了很多图像边缘检测方法及边缘检测效果的评价方法，并且将这些边缘检测技术应用于计算机视觉和模式识别工程领域，使得边缘检测技术的应用范围越来越广。边缘特征广泛应用于图像分割、运动检测与跟踪、工业检测、目标识别、双目立体视觉等领域。现有边缘检测技术在抑制噪声方面有一定的局限性，在阈值参数选取方面自适应能力很差，有待进一步改进和提高。
本论文首先介绍了图像边缘检测这个课题的意义和背景；作为理论基础，在第二章简单的介绍了传统的图像边缘检测算法，如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、LOG算子，回顾了经典的边缘检测算法，为后面介绍Canny算法作为铺垫。在第三章结合Canny算法的基本原理、算法的三个标准、算法的思路及检测步骤提出了对Canny算子的流程一、四进行算法改进的方法和实验证明，并与传统的Canny算法的检测结果进行了对比，显示出了本文所采用的改进算法的优越性。
但正如上文所述，边缘检测技术在抑制噪声方面有一定的局限性，在阈值参数选取方面自适应能力很差，有待进一步改进和提高。本文采用的自适应中值滤波器仅仅在对椒盐噪声的处理上体现出优势，而接受边缘检测的图像大多遭受多种噪声的混合干扰，仅采用某一种滤波器只能处理某一方面的噪声，而同时又给原图进行了平滑处理，有时这种处理是不必要的，甚至有害的，这样就弱化了图像的边缘检测；因此，本文之后的工作是寻求一种能同时有效的处理多种噪声的污染的滤波算法。
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2013届毕业设计（论文）
致 谢
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