1、“.....成为理论实践并重，在高新技术领域中占有重要地位的 新兴学科分支。 图像边缘的定义 所谓图像边缘是指图像局部特性的不连续性，例如，灰度级的突变， 颜色的突变，纹理结构的突变等。边缘广泛存在于目标与目标物体与背景区 域与区域含不同色彩之间，它是图像分割所依赖的重要特征。本为主要讨论 几种典型的图像灰度值突变的边缘检测方法，其原理也是用于其他特性突变的边 缘检测。 图像的边线通常与图像灰度的阶导数的不连续性有关。图像灰度的不连续 性可分为两类阶跃不连续，即图像灰度再不连续出的两边的像素的灰度只有明 显的差异，如图所示，线条不连续，即图像灰度突然从个值变化到另个值，青岛大学本科生毕业论文设计 保持个较小的行程又返回到原来的值。在实际中，阶跃和线条边缘图像是较少 见的，由于空间分辨率尺度空间图像传感器等原因会使阶跃边缘变成斜坡 形边缘，线条边缘变成房顶形边缘......”。

2、“..... 在讨论边缘检测方法之前，首先介绍些术语的定义。 边缘点图像中灰度显著变化的点。 边缘段边缘点坐标,及方向的总和，边缘的方向可以是梯度角。 轮廓边缘列表，或者是条边缘列表的曲线模型。 边缘检测器从图像抽取边缘边缘点或边线段集合的算法。 边缘连接从无序边缘形成有序边缘表的过程。 边缘跟踪个用来确定轮廓图像指滤波后的图像的搜索过程。 在实际中边缘点和边缘段都称为边缘。 图像边缘检测算法的研究内容 图像边缘检测和分析可定义为应用系列方法获取校正增强变换检 测或压缩可视图像的技术。其目的是提高信息的相对质量，以便提取有用信息。 图像边缘检测中的变换属于图像输入图像输出模式，图像边缘检测是种超越具 体应用的过程，任何为解决特殊问题而开发的图像边缘检测新技术或新方法， 几乎肯定都能找到其他完全不同的应用领域......”。

3、“.....而且很有成效。除了技术之外，还有类是对阵用微小图像的处理 分析，如红细胞白细胞分类检测，染色体边缘分析，癌细胞特征识别等都要用 到边缘的判别。此外，在光肺部图像增强超声波图像边缘检测心电图分析 立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像边缘分析处理技术。 公安军事方面的应用，公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不 完整图片的复原，以及交通监控事故分析等。目前己投入运行的高速公路不停 车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别主要是汽车牌照的边缘检测与提取 技术都是图像边缘检测技术成功应用的例子。在军事方面图像边缘检测和识别青岛大学本科生毕业论文设计 主要用于导弹的精确制导，各种侦察照片的判读，对不明来袭武器性质的识别， 具有图像传输存储和显示的军事自动化指挥系统......”。

4、“.....随着我国经济建设的蓬勃发展，城市的人口和机动车 拥有量也在急剧增长，交通拥挤堵塞现象日趋严重,交通事故时有发生。交通问题 已经成为城市管理工作中的重大社会问题，阻碍和制约着城市经济建设的发展。 因此要解决城市交通问题，就必须准确掌握交通信息。目前国内常见的交通流检 测方法有人工监测地埋感应线圈超声波探测器视频监测类。其中，视频 监测方法比其他方法更具优越性。 视频交通流检测及车辆识别系统是种利用图像边缘检测技术来实现对交通 目标检测和识别的计算机处理系统。通过对道路交通状况信息与交通目标的各种 行为如违章超速，停车，超车等等的实时检测，实现自动统计交通路段上行 驶的机动车的数量计算行驶车辆的速度以及识别划分行驶车辆的类别等各种有 关交通参数，达到监测道路交通状况信息的作用......”。

5、“.....计算机图像边缘检测主要由图像输入,图像存储和刷新显 示,图像输出和计算机接口等几大部分组成,这些部分的总体构成方案及各部分的 性能优劣直接影响处理系统的质量。图像边缘检测的目标是代替人去处理和理解 图像,因此实时性,灵活性,精确性是对系统的主要要求。 通过摄像机将道路交通流图像捕捉下来，再将这些捕捉到的序列图像送入 计算机进行图像边缘检测图像分析和图像理解，从而得到交通流数据和交通状 况等交通信息，这是系统的基本工作流程 图系统的基本工作流程 初始设置 图像采集预处理图像识别 图像边缘检测 图像分割摄像 机 结 果 输 出青岛大学本科生毕业论文设计 应用举例 对于车牌识别技术的研究现状，车牌的自动识别是计算机视觉图像边缘检 测与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之......”。

6、“.....主要包括车牌定位字符车牌分割和车牌字符识别三个关键环 节。发达国家系统在实际交通系统中已成功应用，而我国的开发应用进展缓 慢，基本停留在实验室阶段。 图像边缘检测算法的发展前景 自从计算机问世以来，数字图像边缘检测和分析的方法不断发展，与早期相 比已不可同日而语。首先计算机在运算速度和存储能力两方面明显增加。千兆字 节磁盘的问世使早期计算机认为复杂的难以实现的方法重显生机，并可付诸应用。 在开发摄像机和传感器等方面也取得很大的进展，现代的传感器其空间 分辨力和强度分辨力比早期系统有很大提高。 早期应用多在单个图像的分析上，现今多模图像的分析变得越来越重要。多 谱成像的应用使来自不同成像模式的信息融合成为可能如在医学中线核磁共 振成像的融合。甚至三维分析如序列图像或随时间的图像变化以及四维分 析如随时间变化的序列断面图像，现在已成为可实现的目标。就软件而言， 知识引导方法已变得日趋重要......”。

7、“..... 研究对象如肝脏计算机模型引导图像边缘检测操作集中到图像如肝扫描图 像中我们感兴趣的部位而当自下而上应用这些方法时， 图像边缘检测所获得有关细节的信息可参照该模型加以核查，以确定相互之间的 关系。 已有许多图像生成技术问世，但除图像恢复技术以外，图像边缘检测技术在 很大程度上与图像形成的过程无关。旦图像已被采集并且已对获取过程中产生 的失真进行了校正，那么所有可用图像边缘检测技术本质上是通用的。因此，图 像边缘检测是种超越具体应用的过程任何为解决特殊问题而开发的图像 边缘检测新技术或新方法，几乎肯定能找到其他完全不同的应用领域。图像边缘 检测已应用于现代社会的许多领域。在所有这些领域中的使用方法和技术都很相青岛大学本科生毕业论文设计 似，故医疗卫生中的图像边缘检测方法大部分借鉴其他科学和工业领域中的图像 边缘检测应用。 从年代中期开始......”。

8、“..... 数字图像边缘检测向更高更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解 释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。 很多国家，特别是发达国家投入更多的人力物力到这项研究，取得了不少重要 的研究成果。其中代表性的成果是年代末的提出的视觉计算理论， 这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法 研究上已取得不小的进展，但它本身是个比较难的研究领域，存在不少困难， 因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是个有待人们进 步探索的新领域。 第章图像的边缘检测与提取 引言 物体的边缘是以图像局部的不连续性的形式出现的，例如，灰度值的突变， 颜色的突变，纹理结构的突变等。从本质上说，边缘常常意味着个区域的终结 和另个区域的开始。图像边缘信息在图像分布和人的视觉中都是十分重要的， 是图像识别中提取图像特征的个重要属性......”。

9、“.....近几十年来，取得了许多重 大的成果。随着研究的深入和应用的需要，新概念新思想新方法陆续产生， 它们正朝着智能化系统化的方向发展。而作为图像边缘检测和计算机视觉最基 本的技术图像边缘提取技术，也突破了其狭义的概念，成为个内容丰富的 领域。本论文工作的目的是探索和研究经典的图像边缘提取方法。 利用计算机进行图像边缘检测有两个目的是产生更适合人观察和识别的 图像二是希望能由计算机自动识别和理解图像。无论为了哪种目的，图像边缘 检测中关键的步就是对包含有大量各式各样景物信息的图像进行分解。图像的 边缘是图像的最基本特征。所谓边缘或边沿是指其周围像素灰度有阶跃变化 或屋顶变化的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间物体与物体之 间基元与基元之间。因此，它是图像分割所依赖的重要特征......”。