理工論文基于指紋圖像邊緣檢測算法的比較研究

1、基于指紋圖像邊緣檢測算法的比較研究 基于指紋圖像邊緣檢測算法的比較研究是小柯論文網(wǎng)通過網(wǎng)絡(luò)搜集，并由本站工作人員整理后發(fā)布的，基于指紋圖像邊緣檢測算法的比較研究是篇質(zhì)量較高的學(xué)術(shù)論文，供本站訪問者學(xué)習(xí)和學(xué)術(shù)交流參考之用，不可用于其他商業(yè)目的，基于指紋圖像邊緣檢測算法的比較研究的論文版權(quán)歸原作者所有，因網(wǎng)絡(luò)整理，有些文章作者不詳，敬請諒解，如需轉(zhuǎn)摘，請注明出處小柯論文網(wǎng)，如果此論文無法滿足您的論文要求，您可以申請本站幫您代寫論文，以下是正文。摘要：文章介紹了四種常用的圖像邊緣檢測算子,通過對指紋圖像邊緣檢測的幾種不同算子結(jié)果的比較,分析了它們各自的特點(diǎn),它們各自有其優(yōu)缺點(diǎn),在實(shí)踐中應(yīng)根據(jù)待解決問

2、題的特點(diǎn)和要求決定采用何種方法。關(guān)鍵詞：邊緣檢測；指紋圖像；圖像處理1引言邊緣檢測是圖像處理領(lǐng)域的重要內(nèi)容,是進(jìn)行模式識別和圖像信息提取的基本手段。一方面，圖像的邊緣往往對應(yīng)于生成圖像的物理世界中對象的重要特征，也是圖像分割所依賴的重要特征；另一方面，邊緣檢測使圖像處理的數(shù)據(jù)量大大減少，有利于后續(xù)的特征提出和模式識別，因此對邊緣檢測算法的研究得到了廣泛的關(guān)注。本文將介紹四種常用的邊緣檢測算法,并對其進(jìn)行了討論與比較。圖像的邊緣是圖像的基本特征。所謂邊緣是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合。邊緣廣泛地存在于物體與背景之間、物體與物體之間、基元與基元之間。它的存在是灰度不連續(xù)造成

3、的。我們知道，即使很簡單的景物中也包含著大量的細(xì)節(jié)，在圖像中表現(xiàn)為強(qiáng)度的非連續(xù)性。邊緣檢測是圖像分割、目標(biāo)區(qū)域識別、區(qū)域形狀提取等圖像分析領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ),是圖像識別中提取圖像特征的一個重要內(nèi)容。圖像理解和分析的第一步往往就是邊緣檢測,目前它已成為機(jī)器視覺研究領(lǐng)域最活躍的課題之一,在工程應(yīng)用中占有十分重要的地位。由于邊緣檢測的重要性,人們提出了許多適用于不同場合的邊緣檢測算法。然而,在實(shí)際圖像處理中,精確檢測邊緣具有相當(dāng)?shù)碾y度。對于自然圖像,檢測的主要困難在于這些變化發(fā)生在一個很寬的尺度范圍內(nèi)。如果分別地看每個圖像的像素,就會發(fā)現(xiàn)像素之間的灰度級在變化。實(shí)際圖像中的大多數(shù)邊緣是銳邊,其灰度變

4、化是由少量像素的陡變組成。還有一些邊緣是模糊的,其對應(yīng)的灰度變化是大量的像素值緩慢改變引起的,這些不同類型的灰度變化在圖像中是不可分的。因此僅用一個算子不可能對檢測不同程度的灰度變化都是最適合的。于是人們開始研究使用不同尺寸的算子。2邊緣檢測算法物體的邊緣是由灰度的不連續(xù)性所反映的。經(jīng)典的邊緣檢測方法是考察圖像的每個像素的某個鄰域內(nèi)灰度的變化，利用邊緣鄰近一階或二階導(dǎo)數(shù)變化規(guī)律，用簡單的方法檢測邊緣，這種方法稱為邊緣檢測局部算子法。兩個具有不同灰度值的相鄰區(qū)域之間總存在邊緣，邊緣是灰度值不連續(xù)的表現(xiàn)，其是原圖像上灰度變化最劇烈的地方。傳統(tǒng)的邊緣檢測正是利用了這一點(diǎn)，對圖像的各個像素進(jìn)行一階微分

5、或二階微分確定邊緣像素點(diǎn)。在圖像處理中一般用小區(qū)域的模版卷積來近似圖像梯度。通常是對二維圖像的x方向y方向分別用不同的模板，這兩個模板組合起來可以構(gòu)成一個梯度算子。圖像處理發(fā)展到今天人們已經(jīng)提出了很多算子，例如roberts算子、prewitt算子、sobel算子和laplacian算子等。其實(shí)構(gòu)造這些算子的基本思想是統(tǒng)一的，它們的區(qū)別主要是模板的大小和元素值的不同。21roberts算子roberts算子是最古老的算子之一，是一種交差差分算子。由于它只使用當(dāng)前像素的22鄰域，是最簡單的梯度算子，所以計(jì)算非常簡單。它的卷積掩模也就是算子模板如圖所示：從上面的roberts算子模板的形式可以看出

6、，roberts算子計(jì)算時利用的像素?cái)?shù)一共有4個，可以用模板對應(yīng)4個像素與模板相應(yīng)的元素相乘相加得到。roberts算子邊緣定位準(zhǔn)，主要缺點(diǎn)是其對噪聲的高度敏感性，原因在于僅使用了很少幾個像素來近似梯度。實(shí)用于邊緣明顯而且噪聲較少的圖像分割。22prewitt算子上述roberts算子的模板是22的，比較常見的還有33的模板，例如prewitt算子。對于33的卷積掩模，在8個可能方向估計(jì)梯度，具有最大幅值的卷積給出梯度方向。近似圖像函數(shù)一階導(dǎo)數(shù)的算子由于具有確定梯度方向的能力，有時被稱作羅盤算子。對于每個算子我們只給出前面三個33掩模，其他的可以通過簡單旋轉(zhuǎn)得到。prewitt算子的模板如圖所

7、示：由上面的prewitt算子的模板可以看出，prewitt算子進(jìn)行計(jì)算時要用到9個像素。對于每一個方向的梯度，可以用模板對應(yīng)的9個像素與模板相應(yīng)的元素相乘相加得到，其計(jì)算過程與roberts算子相似。prewitt算子對噪聲有抑制作用，抑制噪聲的原理是通過像素平均。但是像素平均相當(dāng)于對圖像的低通濾波，所以prewitt算子對邊緣的定位不如roberts算子。23sobel算子采用梯度微分銳化圖像，同時會使噪聲、條紋等得到增強(qiáng)，sobel算子則在一定程度上克服了這個問題。sobel算子不像普通梯度算子那樣用兩個像素的差值，這就導(dǎo)致了兩個優(yōu)點(diǎn)：a由于引入了平均因素，因而對圖像中的隨機(jī)噪聲有一定的

8、平滑作用。b由于它是相隔兩行或兩列之差分，故邊緣兩側(cè)元素得到了增強(qiáng)，邊緣顯得粗而亮。sobel算子的模板也是33的，只是它的模板元素與prewitt算子有所不同。在prewitt算子中像素鄰域?qū)Ξ?dāng)前像素產(chǎn)生的影響是等價(jià)的，而sobel算子根據(jù)鄰域像素與當(dāng)前像素的距離有不同的權(quán)值，一般是距離越小，權(quán)值越大。sobel算子的模板如圖所示：sobel算子通常用于水平和垂直邊緣的一個簡單檢測算子。sobel算子和prewitt算子都是加權(quán)平均，但是sobel算子認(rèn)為，鄰域的像素對當(dāng)前像素產(chǎn)生的影響不是等價(jià)的，所以距離不同的像素具有不同的權(quán)值，對算子結(jié)果產(chǎn)生的影響也不同。一般來說，距離越大，產(chǎn)生的影響越

9、小。24laplacian算子為了突出增強(qiáng)圖像中的孤立點(diǎn)、孤立線或孤立端點(diǎn)，在某些實(shí)際用途中常采用laplacian算子，這個算子是旋轉(zhuǎn)不變算子。上面的這些算子都是一階導(dǎo)數(shù)算子，在圖像處理中經(jīng)常使用的還有二階導(dǎo)數(shù)算子，例如laplscian算子就是二階微分算子?？梢哉J(rèn)為二階導(dǎo)數(shù)是一階導(dǎo)數(shù)的導(dǎo)數(shù)，也就是差分的差分。laplacian算子就利用了二階導(dǎo)數(shù)信息。laplacian算子是近似只給出梯度幅值的二階導(dǎo)數(shù)的流行方法。通常使用33的掩模，根據(jù)鄰域不同可以分為4鄰域和8鄰域。這個算子對于邊緣是敏感的。一般增強(qiáng)技術(shù)對于陡峭的邊緣和緩慢變化的邊緣很難確定其邊緣線的位置，此算子可以用二次微分正峰和負(fù)峰

10、之間的過零點(diǎn)來確定。lapscian算子的模板也是33的，如圖所示：如果鄰域系統(tǒng)是4鄰域，laplacian算子的laplacian算子對噪聲比較敏感，所以圖像一般先經(jīng)過平滑處理，因?yàn)槠交幚硪彩怯媚０暹M(jìn)行的，所以，通常的分割算法都是把laplacian算子和平滑算子結(jié)合起來生成一個新的模板。laplace算子有一個缺點(diǎn)是它對圖像中的某些邊緣產(chǎn)生雙重響應(yīng)。3算法的比較文中采用的是vc+編程語言建立了上述4種算法的邊緣檢測算法。對原始圖像以roberts算子、sobel算子、prewitt算子、laplacian算子對圖像邊緣檢測實(shí)現(xiàn),通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較,可以了解各種算法的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如

11、圖所示，可以明顯看到他們的差別。根據(jù)其效果,roberts算子對邊緣定位比較準(zhǔn)，所以分割結(jié)果的邊界寬度不像后面的prewitt分割結(jié)果那樣寬。但是roberts算子由于不包括平滑，對噪聲比較敏感，在圖像噪聲較少的情況下，分割的結(jié)果還是相當(dāng)不錯的。prewitt算子有一定的抗噪能力。但是這種抗噪能力是通過像素平均來實(shí)現(xiàn)的，相當(dāng)于低通濾波，所以圖像有一定模糊。soble算子對噪聲有抑制作用，因此不會出現(xiàn)很多孤立的邊緣像素點(diǎn)。不過從圖中可以看到，soble算子對邊緣的定位不是很準(zhǔn)確，圖像的邊界寬度往往不止一個像素，不適合對邊緣定位的準(zhǔn)確性要求很高的應(yīng)用。與prewitt相似，sobel算子也是通過像

12、素平均來實(shí)現(xiàn)的，也有一定的抗噪能力，同時圖像也產(chǎn)生了一定的模糊。 基于指紋圖像邊緣檢測算法的比較研究是小柯論文網(wǎng)通過網(wǎng)絡(luò)搜集，并由本站工作人員整理后發(fā)布的，基于指紋圖像邊緣檢測算法的比較研究是篇質(zhì)量較高的學(xué)術(shù)論文，供本站訪問者學(xué)習(xí)和學(xué)術(shù)交流參考之用，不可用于其他商業(yè)目的，基于指紋圖像邊緣檢測算法的比較研究的論文版權(quán)歸原作者所有，因網(wǎng)絡(luò)整理，有些文章作者不詳，敬請諒解，如需轉(zhuǎn)摘，請注明出處小柯論文網(wǎng)，如果此論文無法滿足您的論文要求，您可以申請本站幫您代寫論文，以下是正文。由于laplacian算子利用的是二階導(dǎo)數(shù)信息，對噪聲比較敏感，所以分割結(jié)果中在一些像素上出現(xiàn)了散碎的邊緣像素點(diǎn)。不過lapl

13、acian算子對邊緣的定位還是比較準(zhǔn)的。4結(jié)束語在圖像處理中，邊緣檢測有著非常重要的作用，是圖像處理的重要基礎(chǔ)。本文討論和比較了幾種常用的邊緣檢測算子，一階導(dǎo)數(shù)算子roberts、prewitt、sobel和二階導(dǎo)數(shù)算子laplacian等4種常用的圖像邊緣檢測算子,并且通過指紋圖像邊緣檢測的例子來比較它們的檢測效果,分析了各個算子的邊緣檢測效果及抗噪能力。有助于了解它們的優(yōu)點(diǎn)和不足，對學(xué)習(xí)邊緣檢測和具體工程應(yīng)用具有很好的參考價(jià)值。prewitt算子和sobel算子都是一階的微分算子，而前者是平均濾波，后者是加權(quán)平均濾波且檢測的圖像邊緣可能大于2個像素，這兩者對灰度漸變低噪聲的圖像有較好的檢測

14、效果，但對于混合多復(fù)雜噪聲的圖像，處理效果則不理想。sobel邊緣檢測的圖像紋理較清楚,但整個圖像過于模糊。roberts邊緣檢測和prewitt邊緣檢測效果相似,輪廓清楚,但紋理有待提高。laplace邊緣檢測的效果較為適中。通過比較可以為具體的圖像處理應(yīng)用提供參考作用。參考文獻(xiàn)1李捷,唐星科,蔣延軍.幾種邊緣檢測算法的比較研究.信息技術(shù).2007.92李葆青,文山.邊緣檢測準(zhǔn)則與幾種典型算法.六盤水師范高等?？茖W(xué)校學(xué)報(bào).2006.63周心明，蘭賽，徐燕.圖像處理中幾種邊緣檢測算法的比較.現(xiàn)代電力.2008.64何斌,馬天予,等.visualc+數(shù)字圖像處理.北京:人民郵電出版社,2002.

15、5吳炯,等.數(shù)字圖像中邊緣算法的實(shí)驗(yàn)研究.微計(jì)算機(jī)信息,2004,20(5)6陳學(xué)，戚大偉，楊麗娟.原木ct圖像邊緣檢測的幾種算法.林業(yè)機(jī)械與木工設(shè)備，2005.8其他參考文獻(xiàn)baker, sheridan. the practical stylist. 6th ed. new york: harper & row, 1985.flesch, rudolf. the art of plain talk. new york: harper & brothers, 1946.gowers, ernest. the complete plain words. london: penguin book

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