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行。图像增强和复原是要改变图像本身的性质，消除图像中的杂波，提出图像中不好的成分，从而实现增强图像质量的目的。
（5）图像分类，作为模式识别的一部分,它的主要内容是经过图像预处理，图像分割，特征提取，分类判断。图像分类使用经典的模式识别方法，统计模式分类和句法模式识别，近年来新的模糊模式识别和人工神经网络模式识别在图像识别中也越来越多的关注。
（6）图像变换，由于图像阵列很大,直接处理空间领域的涉及大量的计算。因此，通常使用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换间接处理技术，将空间变换域处理，不仅可以减少计算量，可以获得更多的有效的治疗(如傅里叶变换在数字滤波器在频域)。新兴研究小波变换在时域和频域具有良好的定位特性，它在图像边缘检测也有广泛而有效的应用。
二、边缘检测的应用
边缘检测的应用范围尤其广泛，已经波及到各个领域的各个方面，充分影响着人类的生产与生活。由于人的工作方式是不断改变的，其研究了领域也是不断扩大的，所以边缘检测的运用范围也是无止境的。数字图像边缘检测作为图像处理的一个分支，最早是在1952年发展起来的，它的发展有当时的计算水平息息相关。边缘检测的应用范围相当广泛，其主要表现在以下方面：
（1）航天和航空技术方面的应用，数字图像边缘检测技术在航空和航天技术应用中，除了月球，火星，照片处理，另一方面是遥感和卫星遥感技术的应用在飞机。末以来，美国和一些国际组织发起了一项资源遥感卫星(陆地卫星系列)和太空实验室(如太空实验室)，由于飞机位置和态度在成像条件下，环境条件和其他因素，图像质量并不总是很高。现在配备了先进的计算机系统读取图像边缘检测的分析首先提取图像边缘，缩减了人工并增强了效率，还可以从图片中获取人工不能获取众多有效信号。
（2）生物医学工程方面的应用，例如X光技术，工作人员能够通过X光照片来分析人体的结构，清晰的判断病人生病的地点，其基本原理就是成功运用到了边缘检测方法，精确地提取出人体各个器官的边缘，这为给我们医学方向做出去非常大的贡献，对于人类也是一种福音。
（3）公安军事方面的应用，就目前来说，最广泛的应用就是在识别领域的运用，如人脸识别，由于每个人的人脸轮廓是不同的，所以相关机关能够通过采集城市摄像头中的图像来对犯罪人员的人脸进行匹配，有助于成功抓获犯
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罪分子，不仅如此，我们还可以对犯罪分子的车牌进行匹配，成功定位到犯罪分子的活动范围，同样有利区国防安全。
（4）交通管理系统的应用，其应用体现到了多个方面，如今，各类地图的流行，如百度地图能够成功定位到哥各个路段的边线，各个路口的轮廓，如果人们都利用百度地图进行定位，我们就可以实时的观察到每个路段的交通信息，这样极大地方便了人们的出行，同时车辆可以根据地图信息巧妙的避开拥挤路段，充分节约了我们的时间。
视频交通流检测和车辆识别系统是一种图像边缘检测技术，用于实现计算机处理系统的交通目标检测与识别。通过对道路交通信息和交通目标的行动（如超速、停车、超车等）的实时检测和自动统计，对机动车数量、计算速度和车辆分类的不同交通参数，如，达到监测道路交通信息的作用。
第三节 国内外研究现状
一直以来，特征提取及识别都富含极高的可靠性，在国际上都具有很高的价值，被各个领域的专家学者广泛探索。
国际上的研究者主要有Mckeown研究所、VGG研究院和德国波恩大学、等，国内的研究者主要是中国科学技术研究院、华中理工大学等等，各个领域的研究者都以计算机技术为基础，通过编程及仿真，总结出了很多有实用性的工作，极大的促进了图像识别的发展。基于前面研究者的成果，很多图像处理软件被成功运用，而且取得了不错的效果，这些软件都有一个共同的特征，就是具有较高的识别精度和较快的特征提取速度。例如：softelec公司在早期研发的VPStudio软件，日本日立公司的Imageseries，美国GTX公司的GTXRaster series，挪威Rasterex公司的RxAutoImage Pro 2000等。中国学者也成功加入到对该类软件的研发过程中，比如：东北大学研发出SEAS系统，华中理工大学研发的的EDIS系统，还有清华紫光研发的TH-DAIMS图纸处理系统等。
通过上述特征提取和识别技术，由于特征提取和识别的多样性和复杂性的问题本身，现有的理论和方法有相当一段距离，从实际的要求，一些基本的问题还有待进一步深入研究。现有的特征提取和识别算法基本上仍处于实验阶段，其实用性和通用性和准确性要求从大规模的实际应用到一定程度。问题的性质和所有这些应用都是分不开的，尚未形成一个统一的、有效的，可以应用于所有的模式识别理论。虽然各特征提取和识别算法的能力，特征提取，特征
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识别能力的影响方面的优势，但仍然在性能的算法，通用性，自动化程度的自动化，精度有许多不足之处。所以，这项研究的路还很漫长，希望很多的人增强对于图像特征提取与识别技术的探索，迫切需要后者进行更多的工作。
第四节 论文主要内容及章节安排
本文主要是运用MATLAB为工具，来研究对图像的形状，并对不同形状的图像进行分类，其结构安排如下：
第一章 引言，介绍了课题研究背景，图像的定义，边缘检测的内容、以及课题的研究现状。
第二章 介绍了对数字图像进行预处理基本步骤和基本方法，图像的形状特征及其描述方法以及针对不同形状的度量。
第三章 简要阐述了几种边缘检测算子，分析边缘检测算子的各个模型，并比较他们的优劣。
第四章 运用第三章所提到的几种常见边缘提取算子，并结合所编写的matlab程序对图形进行仿真实验，并得到合理的结论。
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第二章 数字图像处理方法
第一节 数字图像的预处理
一、数字图像
数字图像，顾名思义就是对一般图像进行处理，得到可以进行数字运算的图像，其中最重要的一个步骤是吧图像进行分割，得到如图2-1所示的子图像，每个子图像都有其固定的像素，我们便可以通过子图像区域像素的差别来对图像的边界定性定位与识别。
图2-1 数字图像
常见的数字图像格式有以下几种[10, 11]：
（1）PCX（Windows Paintbrush）格式。可处理1，4，8，16，24位等图像数据。文件内容包括：文件头（128字节），图像数据、扩展颜色映射表数据。
（2）BMP（Windows Bitmap）格式。有1，4，8，24位非压缩图像，8位RLE（Run-length Encoded ）图像。文件内容包括：文件头（一个BITMAP FILEHEADER数据结构），位图信息数据块（位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表）和图像数据。
（3）HDF（Hierarchical Data Format）格式。有8位，24位光栅数据集。 （4）JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式，是一种成为联合图像专家组的图像压缩格式。
（5）TIFF（Tagged Image File Format）格式。处理1，4，8，24位非压缩图像，1，4，8，24位packbit压缩图像，一位CCITT压缩图像等。具体的内
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容有：文件头（一个BITMAP FILEHEADER数据结构），位图信息数据块（位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表）和图像数据。
（6）XWD(X Windows Dump)格式。1，8位Zpixmaps，Xybitmaps，1位Xypixmaps。
（7）PNG（Portable Network Graphics）格式。
为了从一般的照片，景物中得到符合要求的数字图像，在前期准备过程中，需要对原图做两种操作，即采样与量化（二者统称为数字化）。Matlab作为一种计算工具，被成功的引入到对图像的分析处理中，Matlab中含有专门的图像处理工具箱，这对数字图像的发展有极大地促进作用[12, 13]。
图像处理工具包是Matlab软件中附带的专业的工具箱，它是由众多的函数组成的，操作人员能够自由的对程序进行编写和修改，程序中的注释部分也大大提高的可读性，工具包中还包含有图像变换、滤波等操作，去操作能够有效的保留图像的精度[14]。
（1）图像文件格式的读写和显示。Matlab 中包含有图像文件导入函数 imread()，可以用来导入如:bmp、tif、tiffpcx、jpg、gpeg、hdf、xwd等格式图像文；图像写出函数imwrite()，还有图像显示函数image()、imshow()等等。
（2）图像处理运算。Matlab提供了强大的线性以及非线性运算，例如求和运算、求差运算，还有相关性运算等。例如，conv2(I，J)实现了I，J两幅图像的卷积。
（3）图像变换。Matlab提供了一维和二维离散傅立叶变换(DFT)、连续小波变换(CWT)、离散小波变换(DWT)及其反变换，离散余弦变换(DCT)及其反变换函数。
（4）图像的分析和增强。针对图像的统计计算Matlab提供了校正、直方图均衡、中值滤波、对比度调整、自适应滤波等对图像进行的处理。
（5）图像的数学形态学处理。Matlab包含了各种各样的数学运算函数，能够对图像进行开关灯操作。
以上所提到的Matlab在图像中的应用都是由相应的Matlab函数来实现的，使用时，只需按照函数的调用语法正确输入参数即可。在Matlab中，edge()函数的运用特别多，可以对图像进行的边缘提取，它包含了六种边缘提取方法，即Sobel方法、Prewitt方法、Robert方法，Laplacian2Gaussian方法、过零点方法和Canny方法。
基本的图像类型分为以下几种： （1）索引图像
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