1、“.....应用范围更加广阔年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。 图像噪声的定义 图像噪声的来源 图像噪声的滤除 领域平均法 加权平均法 中值滤波 空域低通滤波 传统边缘检测算法的研究与分析 图像边缘检测方法分类 基于空间域上微分算子的边缘提取方法 基于图像滤波的边缘提取方法 图像边缘评价指标 尺度对性能指标的影响 经典边缘检测方法综述 基于灰度直方图的边缘检测 算子 算子 算子 其他边缘检测方法 算子算法和算法研究及改进 边缘检测准则 算法 算法 试验过程及结果分析 结论 致谢 参考文献 东华理工 长长轴和短轴来相对的配对......”。

2、“.....使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。世纪 年代，图像处理首次得到应用。世纪年代中期，随电子计算机的发展得 到普遍应用。的方向是基于数字图像处理技术的文昌鱼染色体配对研究，其基 本原理是将黑白图像中的灰度级赋予边缘检测，目的是进步的看清染色体的 核型，获得隐藏在灰度图像中不能直接通过肉眼观察到的信息，其余的就用周分析 结论 致谢 参考文献 东华理工大学长江学院毕业设计论文绪论 绪论 世纪年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的 图片质量......”。

3、“..... 图像滤波 图像噪声的定义 图像噪声的来源 图像噪声的滤除 领域平均法 加权平均法 中值滤波部分内容简介录 绪论 数字图像处理 数字图部分内容简介录 绪论 数字图像处理 数字图像处理的发展 数字图像处理的应用 数字图像边缘定义及边缘提取方法概述 目前边缘检测存在的问题 本文主要研究工作 图像滤波 图像噪声的定义 图像噪声的来源 图像噪声的滤除 领域平均法 加权平均法 中值滤波 空域低通滤波 传统边缘检测算法的研究与分析 图像边缘检测方法分类 基于空间域上微分算子的边缘提取方法 基于图像滤波的边缘提取方法 图像边缘评价指标 尺度对性能指标的影响 经典边缘检测方法综述 基于灰度直方图的边缘检测 算子 算子 算子 其他边缘检测方法 算子算法和算法研究及改进 边缘检测准则 ......”。

4、“.....图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的 图片质量，世纪年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。 年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为个新兴的学科。经过几十年 的研究与发展，数字图像处理的理论和方法进步完善，应用范围更加广阔， 已经成为门新兴的学科，近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速 发展，科学计算可视化多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从 个专门领域的学科，变成了种新型的科学研究和人机界面的工具。 数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了 技术之外，还有类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞白细胞分类， 染色体分析，癌细胞识别等。此外......”。

5、“..... 染色体配对系统，使当前发展比较迅速的细胞遗传学实验室技术与计算机 先进的自动识别技术相结合，为简化实验室烦琐操作而研制的新代染色体自 动识别系统。它避免了人工摄影冲洗放大剪切等繁杂的人工配对工作， 实现了染色体核型分析的自动化智能化。 本文研究的方向是基于数字图像处理技术的文昌鱼染色体配对研究，其基 本原理是将黑白图像中的灰度级赋予边缘检测，目的是进步的看清染色体的 核型，获得隐藏在灰度图像中不能直接通过肉眼观察到的信息，其余的就用周 长长轴和短轴来相对的配对。 东华理工大学长江学院毕业设计论文数字图像处理 数字图像处理 数字图像处理的发展 数字图像处理是用计算机对图像信息进行 处理的门技术......”。

6、“.....世纪 年代，图像处理首次得到应用。世纪年代中期，随电子计算机的发展得 到普遍应用。年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为个新兴的学科。 年美国喷气式推进实验室处理卫星发射回来的月球表面的照片使用 了图像处理技术，如几何校正灰度变换去除噪声等方法进行处理，并考虑 了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了 巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理， 获得了月球的地形图彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月 创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。 世纪年代图像处理技术开始用于处理地球卫星获取的遥感图片，进行 地质资源探测农作物估产水文气象检测等，图像增强和图像识别技术达到 了飞速发展。年光断层图像重构技术的出现，英国推出 了第台脑断层摄像仪......”。

7、“.....世纪年代末，随着人工智能的兴 起和发展，开始了计算机视觉的研究，由图像获取空间信息。 世纪年代末和世纪年代，高速计算机和大规模集成电路的发展， 使图像处理技术更趋成熟图像压缩多媒体技术文本图像的分析和理解文 字的识别等取得了重大的进展而全球通讯技术的蓬勃发展，使图像通讯和 传输得到广泛应用。 可以预期，数字图像处理技术将经历个飞跃发展的阶段，进步深入人 民生活，创造新的口运算的边缘检测算 子来检测。边缘检测算子就是通过检查每个像素点的邻域并对其灰度变化进行 量化来达到边界提取的目的，而且大部分的检测算子还可以确定边界变化的方 向。基于微分的图像锐化算法可以用于图像的边缘检测，也就是说，用各种锐 化模板对图像进行卷积运算便可以检测出图像的边缘......”。

8、“.....它是图像的基本特征。根据的视觉计算理论框架，提取二维 图像物体上的边缘角点纹理等基本特征是整个系统框架的第步，这些特 征所组成的图称为基元图。边缘中包含图像物体有价值的边界信息，这些信息 可以用于图像分析滤波以及目标识别，并且通过边缘检测可以极大地降低后 续图像分析处理的数据量。边缘存在于目标与背景目标与目标区域与区域 基元与基元之间。如图所示，仅仅根据图像中的边缘点，就能识别出三维 物体，可见边缘点确实包含了图像中的大量有用信息。 图三维物体 图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征 的不连续性，是图像中灰度变化比较剧烈的地方，即我们通常所说的信号发生东华理工大学长江学院毕业设计论文数字图像处理 奇异变化的地方。奇异信号沿边缘走向的灰度变化剧烈，通常我们将边缘划分 为阶跃状和屋顶状两种类型如图所示......”。

9、“.....在数学上可利用灰度的 导数来刻画边缘点的变化，对阶跃边缘屋顶状边缘分别求其阶二阶导数。 其中阶跃型边缘最具代表性，许多边缘检测算法都是针对阶跃型边缘的。 图型边缘和屋顶状边缘处阶及二阶导数变化规律 其中第行为理想信号，第二行对应实际信号 般边缘检测包括如下四个内容。 滤波边缘检测算法主要是基于图像灰度的阶或二阶导数，但导数的 计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性 能。而大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘信息的损失，因此增强边 缘和降低噪声是边缘检测中的对矛盾。在滤波中我们希望降低噪声，但不对 边缘产生副作用，而实际上很难做到这点，这也是边缘检测中的个难点。 增强增强边缘的基础是确定图像各点邻域灰度的变化值......”。