视频图象的边缘检测.docVIP

广州大学学生实验报告 开课学院及实验室：物理与电子工程学院 2015年5月11日 班级 光信121 姓名 学号 指导老师 实验课程名称 数字信号处理实验Ⅰ 成绩 实验项目名称 视频图象的边缘检测 实验目的 实验原理 使用仪器、材料 实验步骤 实验过程原始记录（数据、图案、计算等） 实验结果及分析 一．实验目的 了解边缘检测的算法和用途，学习利用 Sobel 算子进行边缘检测的程序设计方法。 实验原理 利用计算机进行图象处理有两个目的： 一是产生更适合人观察和识别的图象； 二是希望能由计算机自动识别和理解图象。 无论为了哪种目的， 图象处理中关键的一步就是对包含有大量各式各样景物信息的图象进行分解。 分解的最终结果是图象被分解成一些具有某种特征的最小成分，成为图象的基元。相对于整幅图象来说，这种基元更容易被快速处理。 图象的特征指图象场中可用作标志的属性。 它可以分为图象的统计特征和图象的视觉特征两类。 图象的统计特征是指一些人为定义的特征，通过变换才能得到，如图象的直方图、频谱等等；图象的视觉特征是指人的视觉可直接感受到的自然特征，如区域的亮度、纹理或轮廓等。 利用这两类特征把图象分解成一系列有意义的目标或区域的过程称为图象的分割。 图象的边缘是图象的最基本特征。所谓边缘(或边沿)是指其周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。 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，它是图象分割所依赖的重要特征。 物体的边缘是由灰读不连续性所反映的。 经典的边缘提取方法是考察图象的每个象素在某个邻域内灰度的变化，利用边缘临近一阶或二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘。这种方法称为边缘检测局部算子法。 边缘的种类可以分为两种：一种称为阶跃性边缘，它两边的象素的灰度值有着显著的不同； 另一种称为屋顶状边缘， 它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。 下图分别给出了这两种边缘的示意图及相应的一阶方向导数、二阶方向导数的变化规律。对于阶跃性边缘，二阶方向导数在边缘处呈零交叉；而对于屋顶状边缘，二阶方向导数在边缘处取极值。 如果一个象素落在图象中某一个物体的边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级的变化带。 对于这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向， 它们分别以梯度向量的幅度和方向来表示。 边缘检测算子检查每个象素的邻域并对灰度变化率进行量化， 也包括方向的确定。 大多数使用基于方向导数掩模求卷积的方法。 Sobel 边缘算子：下图所示的两个卷积核形成了 sobel 算子，图象中的每个点都用这两个核做卷积，一个核对通常的垂直边缘相应最大，而另一个对水平边缘相应最大。两个卷积的最大值作为该点的输出位。运算结果是一幅边缘幅度图象。 使用仪器 计算机，ICETEK-VC5509-A-EDU 实验箱，ICETEK-TVP5150-E 板，标准 PAL 制摄像头。 四．实验步骤 1．实验准备： 连接实验设备：请参看本书第三部分、第一章、二。 连接 ICETEK-TVP5150-E 板：请参看实验 9.1、四、1。 2．打开工程，浏览程序：目录为 C:\ICETEK-VC5509-EDULab\Lab0903-EdgeCount\Demo.pjt。 3．编译并下载程序。 4．打开工程“Demo.pjt”中的 C 语言源程序“main.c” ，在程序中有“BreakPoint”注释的语句上加软件断点（两处） 。 5．设置观察窗口： *选择菜单 View-Graph-Image，做如下设置： 6．运行程序。 按“F5”键运行到断点，观察图像。再按“F5”运行到断点，观察边缘检测。 7．退出 CCS。 请参看本书第三部分、第一章、六。 实验结果 图1 图2 可以清晰的看到，再次按下F5的时候，背景变暗而出现了物体边缘，呈现的是白色。可以看到，本人头像的外部轮廓显示出来了。