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毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述1. 前言数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，在工程应用中有十分重要的作用。
在边缘检测领域提出的算法和理论已经有很多，但是这些算法和理论在实际的工程应用中仍有些不足之处，在很多情况下仍然不能准确而有效的检测出目标物的边缘。
小波变换是泛函的重要范例，是傅里叶变换的继承和发展，在时频分辨率可以相互转换，所以利用小波变换进行边缘检测，既能够保持边缘的完备，又能够很好的抑制噪声。
2. 研究现状图像的边缘检测起源于上世纪60年代，有很多种技术。
一是微分边缘检测技术[1]，最早由Roberts提出的基于梯度的算法。
后来科学家们又提出了许多其他的算子：Sobels算子、Prewitt算子、Kirsch算子、Robinson算子、Laplacian算子、LOG算子、Canny算子。
二是基于遗传算法的边缘检测技术[2]，可对视觉神经系统产生的边缘图像进行阈值的实时选取，增强实时性。
但是此算法运行时间长、容易受到参数的影响。
三是基于神经网络的边缘检测技术[3]，抗噪性能较强，但其精度不好。
最后是基于模糊学的边缘检测技术[4]，是对图像灰度矩阵的处理过程，可使边缘检测更加准确。
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