基于OpenCV 的边缘检测技术研究开题报告

全文总字数：5027字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 opencv及边缘检测的概念opencv是一个基于bsd许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在linux、windows、android和mac os操作系统上。

它轻量级而且高效——由一系列 c 函数和少量 c 类构成，同时提供了python、ruby、matlab等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

opencv用c 语言编写，它的主要接口也是c 语言，但是依然保留了大量的c语言接口。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 边缘检测算法原理

通过前面的介绍我们也大概的了解到边缘检测的基本概念，我们把边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的局域。那么边缘检测的原理就能很好的理解，就是用某些已存在的算法来解决我们所要表达的问题，更官方一点的话说就是用算法提取图像和背景之间的交界线，从而来实现边缘分离和提取^[4]。

边缘检测算子其实也就是解决问题的算法，这种算法自然有很多，早期的经典算法有边缘算子法，模拟匹配法，门限法等方法。近些年来随着人工智能的方法，越来越多的人开始关注，于是又涌现了很多新的边缘检测算法，其中最为人多议论的有小波变换和小波包的边缘检测法、基于形态学和神经网络的边缘检测法。

我们可以来初步了解一下计算机是怎样检测图像边缘的。就以灰度图像为例，它的理论基础是，如果有一个边缘，那么图像的灰度就肯定会发生变化（为了方便假设由黑渐变为白代表一个边界），这时我们可以对其灰度分析，边缘的灰度函数就是一个标准一次函数y=kx b，我们对其求一阶导数后结果就是它斜率k，也就是说边缘的一阶导数是一个常数，而我们又知道由于非边缘的一阶导数为零，这样通过求一阶导数就能初步判断图像的边缘了^[5]。下面先来介绍下经典的几种算法

3. 研究计划与安排

1-3周：查阅文献，完成开题报告

4-6周：总体设计，完成论文综述

7-10周：设计算法，功能模块设计

4. 参考文献（12篇以上）

[1] bradski g. 学习opencv 中文版 [m].北京：清华大学出版社, 2009.09.

[2] 刘瑞祯，于仕琪.opencv教程 基础篇[ol]. 北京：北京航空航天大学出版社, 2007

[3] 帕科尔. 图像处理与计算机视觉算法及应用原书第2版[m]. 北京：清华大学出版社, 2012.05.