1、LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY毕 业 论 文题 目 基于边缘检测法的运动目标的提取 基于边缘检测法的运动目标的提取Edge detection method based on the moving object extraction兰州理工大学毕业论文I毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文） ，是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮
2、助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日 期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 兰州理工大学毕业论文II摘要在智能视频监控、运动分析应用中,一个基础而又关键的任务是从视频序列中实时地检测和提取出运动目标，以便于对运动目标进行
3、检测和跟踪。当前边缘检测技术应用广泛、发展非常迅速。它是图像处理的一项重要内容，在模式识别、图像理解、人工智能等领域发挥着重要作用。本论文是基于边缘检测法的运动目标的提取。运动目标的提取分为，图像采集、图像灰度化、图像滤波、图像边缘检测几个主要步骤。本文先介绍了图像处理及边缘检测的一些基本内容，然后完成整体流程，通过理论分析从 Roberts 算子，Sobel 算子，LoG 算子，Canny算子四种典型的边缘检测算法选择最佳算法 Canny 算法，通过 Matlab 编程仿真对调用各算子函数算法进行实现，最终完成边缘检测及运动目标的提取。关键词：Canny 算子；边缘检测；两帧差分；运动目标提
4、取兰州理工大学毕业论文IIIAbstractIn the applications of intelligent video surveillance and motion analysis ,a basic but crucial task in real time from video sequences is to detect and extract the moving targets, so that to detect and track the moving target . The current edge detection technique is widely used
5、, and is developing very rapidly. It is an important content of image processing, in areas such of pattern recognition, image understanding, artificial intelligence and other areas plays an important role.Edge detection of the moving object extraction is studied in this paper. The extraction of movi
6、ng targets are divided into, image acquisition, image gradation, image filtering, image edge detection . This article first introduced the image procession and edge detection with some basic content, and then through theoretical analysis from Roberts operator, Sobel operator, LoG operator, Canny ope
7、rator four typical edge detection algorithm to selects the best algorithm Canny algorithm. Through Matlab simulation of the operater function algorithm implementation , the goal of edge detection and moving object extraction has been achieved.Keywords:Canny operator; Edge detection; Two difference m
8、ethod; Moving object extraction兰州理工大学毕业论文IV目录第 1 章 绪论 .1第 2 章 边缘检测概述及各算子介绍 .32.1 边缘检测概述 .32.2 边缘检测算子 .62.2.1 微分算子 .62.2.2 高斯拉普拉斯算子(Laplacian of a Gaussian,LoG) .82.2.3 Canny 算子 .9第 3 章 基于边缘检测的运动目标提取算法选择及实现 .133.1 应用软件介绍 .133.2 算法的选择 .133.3 Canny 算法基本原理 .143.4 基本流程与实现 .143.4.1 基本流程图 .143.4.2 图像采集及预处理
9、 .153.4.3 图像背景处理 .163.4.4 高斯滤波 .173.4.5 基于 Canny 算子的边缘检测 .173.4 不同算子比较 .19第 4 章 总结 .22参考文献 .23附录 .251：论文应用程序 .252：外文文献 .283：外文翻译 .37致谢 .45兰州理工大学毕业论文1第 1 章 绪论图像是一种重要的信息源，图像处理的最终目的就是要帮助人类理解信息的内涵。数字图像处理技术的研究内容涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘学科。随着计算机技术的迅猛发展，图像处理技术已经广泛应用于各个领域。近 30 年来该技术取得了令人瞩目的成就 1
10、。数字图像边缘检测技术起源于 20 世纪 20 年代，当时受条件的限制一直没有取得较大进展，直到 20 世纪 60 年代后期电子技术、计算机技术有了相当的发展，数字图像边缘检测处理技术才开始进入了高速发展时期。经过几十年的发展，数字图像边缘检测处理技术目前己经广泛应用于工业、微生物领域、医学、航空航天以及国防等许多重要领域，多年来一直得到世界各科技强国的广泛关注 2。数字图像边缘检测处理技术在最近的 10 年发展尤为迅速，每年均有数以百计的新算法诞生，其中包括 canny 算法、小波变换等多种有相当影响的算法，这些算法在设计时大量运用数学、数字信号处理、信息论以及色度学的有关知识，而且不少新算
11、法还充分吸取了神经网络、遗传算法、人工智能以及模糊逻辑等相关理论的一些思想，开阔了进行数字图像边缘检测处理的设计思路 2。数字图像边缘检测处理，即用计算机对图像的边缘进行处理，这一技术是随着计算机技术发展而开拓出来的一个新的应用领域，汇聚了光学、电子学、数学、摄影技术、计算机技术等学科的众多方面。图像边缘检测处理作为一门学科已经被美国数学学会列为应用数学的一个研究分支。在其短暂的发展历史中，已经被成功的应用在几乎所有与成像有关的领域。近年来，图像分析和处理紧紧围绕理论、实现、应用三方面迅速发展起来。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
12、重要地位的新兴学科分支。边缘检测是一个基本的工具用于大多数图像处理应用程序获得信息从帧作为前体的一步特征提取和对象分割。这过程检测对象的轮廓和边界对象和背景之间的图像。一个边缘检测滤波器也可以用来改善出现模糊或反锯齿的视频流。基本的边缘检测算子是一个矩阵的面积梯度运算，以确定不同的像素之间的方差水平。的边缘检测算子来计算所选择的像素为中心的矩阵区域的中心的形成的矩阵。如果矩阵区域的值，这是一个给定的阈值以上，则中间的像素被分类为边缘。基于梯度的边缘探测器是 Roberts，Prewitt 和Sobel 算子的例子。所有的基于梯度的算法的计算强度正交给对方，常用的垂直和水平方向的斜率。斜坡的不同
13、组成部分的贡献相结合，得到的边缘强度的总价值 3 。兰州理工大学毕业论文2随着科技的发展，许多高新知识都已经在图像处理上得到了广泛应用，并取得了较好的效果，但是，一些经典的图像处理方法仍然有其生命力，实际应用中还是离不开一些基本的技术。Matlab 是一种向量语言，它非常适合于进行图像处理。而边缘检测是图像处理中基础且重要的课题，图像分析和理解的第一步常常是边缘检测 4。当前边缘检测技术应用广泛、发展非常迅速。它是图像处理的一项重要内容，在模式识别、图像理解、人工智能等领域发挥着重要作用。传统的边缘检测算法面临着许多难以克服的问题，同时由于图像本身的复杂性和边缘检测技术发展所遇到的难题，边缘检
14、测本身也是一个难题。然而，至今发表的有关边缘检测的理论和方法尚存在许多不足之处，比如在检测精度和去噪方面很难达到令人满意的效果。本论文主要包括两部分，第一部分是基础部分，包括前两章内容，主要介绍了基础概念和基本特性，以及 Matlab 在本课题中的应用；第二部分是课题研究部分，包括第三章和第四章，主要介绍基本理论和方法在 Matlab 中的仿真和结果分析。基础部分中，第一章是绪论，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、
15、Canny 算子、拉普拉斯高斯(LOG) 算子等等。主要是 Matlab 在图像处理中的应用简单介绍。课题研究部分，第三章是依照课题所需进行算法选择和基本流程确定，然后按照流程进行编程。最后一章是仿真程序及结果分析，总结课题研究。兰州理工大学毕业论文3第 2 章 边缘检测概述及各算子介绍2.1 边缘检测概述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的术语，尤其在特征检测和特征抽取领域，是一种用来识别数字图像亮度骤变点即不连续点的算法。尽管在任何关于分割的讨论中，点和线检测都是很重要的，但是边缘检测对于灰度级间断的检测是最为普遍的检测方法 5。虽然某些文献提过理想的边缘检测步骤，但自然界图像的边缘并不总是
16、理想的阶梯边缘。相反，它们通常受到一个或多个下面所列因素的影响：1.有限场景深度带来的聚焦模糊；2.非零半径光源产生的阴影带来的半影模糊；3.光滑物体边缘的阴影；4.物体边缘附近的局部镜面反射或者漫反射。一个典型的边界可能是（例如）一块红色和一块黄色之间的边界；与之相反的是边线，可能是在另外一种不变的背景上的少数不同颜色的点。在边线的每一边都有一个边缘。图像的边缘是指图像局部区域亮度变化显著的部分。该区域的灰度剖面一般可以看做一个阶跃，即从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，图像的边缘的确定与提取对于整个图像场景的识别与理解是
17、非常重要的同时也是图像分割所依赖的重要特性。边缘检测主要是图像的灰度变化的度量、检测和定位。边缘：不同区域的分界线，是图像局部灰度变化最显著的那些像素的集合。边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。边缘检测原理：边缘检测是根据数字图像中的突变信息检测图像的边缘灰度的不连续性，找出两种景物的分界线。根据灰度变化的特点，可分为阶跃型、屋顶型、和凸缘型，如图 2.1 所示。兰州理工大学毕业论文4阶跃型 凸缘型 屋顶型图 2.1 边缘灰度变化利用边缘检测来分割图像，其基本思想就是先检测图像中的边缘点，再按照某种策略将边沿点连接长轮廓，从而构成分割区域。由于边缘是所要提取目标
18、和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开，因此边缘检测技术对于数字图像十分重要 6。图像中某物体边界上的像素点，其领域将是一个灰度级变化带。衡量这种变化最有效的两个特征就是灰度的变化率和变化方向，它们分别以梯度向量的幅值和方向来表示。对于连续图像 f(x,y)，其方向导数在边缘（法线）方向上有局部最大值。因此，边缘检测就是求f(x,y)梯度的局部最大值和方向。最早的边缘检测方法都是基于像素的数值导数的，在数字图像中应用差分代替导数运算。由于边缘是图像上灰度变化比较剧烈的地方，在灰度变化突变处进行微分，将产生高值，因此在数学上可用灰度的导数来表示变化。边缘检测是先利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义像素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。但是由于噪声和图像模糊，检测到的边界可能会有间断的情况发生。所以边缘检测包含以下两项内容：（1）用边缘算子提取边缘点集。（2）在边缘点集合中饭去除某些边缘点，填充一些边缘点，将得到的边缘点集连接为线。
