基于YUV顏色空間的邊緣檢測算法研究.pdf

1、邊緣檢測，即邊緣識別和定位，是3D模型構造、形狀識別、圖像壓縮、圖像增強、圖像存儲和圖像分割等各種應用當中的底層和關鍵處理技術之一。它要求能檢測出精確的邊緣且同時具有較高的計算效率，是圖像處理技術的挑戰(zhàn)和難點之一。彩色圖像比灰度圖像含有更多的顏色信息，有著廣泛的應用，基于灰度圖像的邊緣檢測算法很難滿足彩色圖像的邊緣檢測需求，大量算法都直接基于彩色圖像進行邊緣檢測。
　　本文討論基于彩色圖像的邊緣檢測算法，主要研究內容包括：

2、　　1.研究基于 YUV顏色空間的邊緣檢測算法。研究發(fā)現，YUV顏色空間比常用的RGB顏色空間更符合人類結合色調和亮度的視覺特性。本文討論了基于YUV顏色空間的邊緣檢測算法，充分利用了YUV顏色空間的Y，U，V三個顏色分量具有相互獨立的重要特性，并結合基于直方圖技術的自適應權值系數的設置方法，達到增強YUV顏色空間的三個分量的差異的效果。仿真試驗結果表明，本文改進的邊緣檢測方法具有閾值設置簡單且自適應、邊緣檢測精度相對較高等特性。

3、>　　2.研究基于邊緣生長的邊緣檢測算法。邊緣檢測算法中，合適閾值的選取是關鍵，也是難點之一。若閾值選擇過大，會導致邊緣丟失和邊緣不連續(xù)的現象；反之，若閾值選擇過小，則會導致被檢測的邊緣存在偽邊緣的情況出現。本文研究了基于邊緣生長的邊緣檢測算法，結合了曲線擬合等技術來預測下一邊緣點，提高了跟蹤效率和精確度；同時，使用邊緣處梯度信息的幾何連續(xù)性，提出了判定偽邊緣及修復缺損邊緣的新方法。新方法實現簡單，仿真試驗也表明了新方法具有良好的邊緣檢