摘要分辨率小于1个像素的图像处理技术都可以称为亚像素图像处理技术，亚像素边缘检测是其中重要的一部分。在分析对比已有边缘检测算法的基础上，设计了两种边缘检测方法。第一种方法先用Sobel算子粗定位，然后用三次样条插值函数对灰度图像进行插值，使目标达到亚像素级，对插值后的灰度图像，利用最大类间方差确定阈值，实现亚像素级的边缘检测。另一种方法是根据灰度矩算子在目标成像前后的矩不变特性，利用Tabatabai等人提出的前三阶灰度矩，实现了亚像素边缘检测。实验表明，基于灰度矩的亚像素边缘检测算法和基于Sobel算子的亚像素级边缘检测法比传统的边缘检测算子具有更高的定位精度。63004
毕业论文关键词 亚像素 边缘检测 灰度矩
毕业设计说明书（论文）外文摘要
Title Sub-pixel Image Processing Algorithms
Abstract Less than one pixel resolution, the image processing techniques can be called sub-pixel image processing technology ,which Sub-pixel edge detection is an important part of .In this paper, they design two edge detection methods, the first method first used Sobel operator rough location, and then grayscale image interpolation, cubic spline interpolation function so that the target to achieve sub-pixel level grayscale images after interpolation, the use of the maximum variance between the threshold is determined to achieve sub-pixel edge detection. Another method is the gray moment operator in the moments before and after the target imaging invariant Tabatabai, who proposed the first three gray moment, to achieve sub-pixel edge detection.The experiments show that, based on gray-scale operator sub-pixel edge detection algorithm has a higher positioning and accuracy than the traditional operator to meet the image target to achieve sub-pixel edge detection.
Keywords sub-pixel edge detection Gray Moment
目次
1 引言 1
1.1课题研究背景及意义 1
1.2 论文研究内容，解决问题和章节安排 2
2 数字图像的基本概念 3
2.1 图像数字化 3
2.2 经典的边缘检测算子 4
3 基于Sobel算子的亚像素级边缘检测 8
3.1 Sobel算子改进算法 8
3.2 三次样条插值 9
3.3 最大类间方差法（Ostu） 10
3.4 算法实现 12
3.5 实验结果 12
3.6 实验结果分析 13
3.7 本章小结 14
4 基于灰度矩的亚像素算法 14
4.1 灰度矩算子 14
4.2灰度矩边缘检测算法 15
4.3实验结果及分析 21
4.4本章小结 24
结论 24
参考文献 25
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
近年来，基于图像的测量系统在较多领域得到应用，经典的图像测量系统的精度多为像素级，Roberts算子利用局部差分算子寻找图像边缘，计算简单但不能抑制噪声；Prewitt 算子是加权平均算子，能够抑制噪声但可能会造成边缘信息的丢失；Sobel 算子能够平均噪声，但在对边缘进行定位时精度不高；Laplacian 算子对噪声比较敏感；Canny算子进行了非极大值抑制和形态学连接操作，使得该算子去燥能力强，边缘检测效果好，但速度较慢。而对测量精度的高要求一直是人们不断追求的目标，像素级的图像测量系统已经难以满足实际的要求，亚像素技术的应用是实现高精度测量的一种重要手段。 源[自[751^`论`文]网·www.751com.cn/ Sobel算子图像处理中亚像素算法研究:http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_69369.html