改进的灰色关联度在边缘检测中的应用

题目：改进灰色关联分析在图像边缘检测中的应用姓名：***学院：**学院专业：信息与计算科学班级：2008级1班学号：****指导教师：***职称：讲师******毕业论文（设计）随着计算机技术迅猛发展和图像处理技术的广泛应用,图像的边缘检测技术显得愈来愈重要.边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一,是图像处理领域中的重点和难点,同时也是图像理论发展的瓶颈之一.一幅图像就是一个信息系统,其大量信息是由它的轮廓边缘提供的.因此,边缘提取与检测在图像处理中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着所控制系统的性能.基于此,本论文对图像边缘检测进行了研究.目的和意义第一章绪论.第二章灰色理论概述.第三章传统算子在图像边缘检测中的应用.第四章基于灰色理论的图像边缘检测.第五章全文总结与展望.基本内容主要方法基本思想：(1)计算关联度(2)与阈值进行比较(3)判断是否为边缘点(4)由边缘点进而构造边缘检测图像本文方法特色:(1)运用仿射变换对基础数据点进行处理，然后生成比较数列(2)对比较数列初始化(3)求比较数列与参考数列的始点零化像和极差(4)利用绝对关联度公式求出关联度和关联系数(5)通过关联度值与阈值进行判断，从而区分边缘点2020/1/1论文的边缘检测效果阈值T=14改进的绝对关联度边缘检测图上面是对MatlaB图片lena.bmp边缘检测效果图，从左到右分别是canny算子，邓氏关联度，绝对关联度，和改进的绝度关联度算法。从图可知canny算子对图像边缘检测的效果较好。邓氏关联度也能够刻画图像的边缘，但是图像噪点较多。绝对关联度算法和邓氏关联度算法效果差不多。改进的绝对关联度对图像刻画的更加清楚，但是也没有解决噪点问题。总结：不过图像噪点不是因为算法的问题，而是图像本身引起的，可以通过先进行图像去噪，在进行边缘检测，就可以起到很好的效果了。论文的边缘检测效果论文的边缘检测效果阈值T=14邓氏关联度图像边缘检测效果图阈值T=14的绝对关联度边缘检测图阈值T=14改进绝对关联度边缘检测图而这组是对MatlaB中自带的liftingbody.png图片边缘检测效果图。此次分析发现canny算法并不是太好，有许多胡乱的曲线，边缘点的刻画很不清楚。邓氏和绝度关联度能基本满足边缘检测的要求。图像的大体边缘能够很清晰的展示。改进的绝度关联度算法，不仅对大的飞机边缘检测效果很好，对上面的小飞机也能够很清晰的展示，连小飞机的机翼都能够展示的很清楚。总结：本文算法对图像边缘检测有一定的优势。论文的边缘检测效果感谢各位答辩组老师，同时感谢我的指导老师***，老师们辛苦了!2020/1/1信息081班***2012/5/27