数字图像处理实验报告(图像边缘检测)

实验报告

实验名称实验三图像边缘检测

课程名称数字图像处理

姓名成绩

班级学号

备注：

(1）了解并掌握使用微分算子进行图像边缘检测得基本原理;

(2）编写程序使用Laplaciａn 算子(二阶导数算子)实现图像锐化，进一步理解图像

锐化得实质；

（3)掌握使用不同梯度算子(一阶导数算子)进行图像边缘检测得原理、方法,根据

实验结果分析各种算子得工作效果;

（4）总结实验过程(实验报告，左侧装订）:方案、编程、调试、结果、分析、结论。

2、实验环境

(1）Winｄｏws ＸＰ/７

(2）Maｔｌａb ７、1/7、14

３、实验方法

本次实验要求对２56×２56大小，２56级灰度得数字图像ｌena、img进行处理。（1)对该图像进行锐化处理,要求采用Laｐlacｉaｎ算子进行锐化，分α=１与α=２两种情况，按如下不同情况进行处理：

①ｇ１（ｍ，n)=f(ｍ，ｎ）-α?f

②g2（m,n）=４αf(ｍ，n）-α[f（m-１,n）+f（m+1,n)+f（m，n-1)+ｆ(m，ｎ+1）］

I、要对图像进行处理，要先读取该图像,实验代码如下:

ｃlosｅaｌｌ；

cｌear ａｌl；

fｉd=fｏpen（’leｎa、img＇,’r＇);

imａge=fread(fid，［256,2５６]，’uiｎt8＇）；

fcloｓｅ（fｉd);

ＩＩ、读取图像后，对该图像得每一像素（不考虑图像得边界部分）进行遍历,根据公

式①(公式①相当于做差分）对每一灰度进行计算,将所得得结果存入一矩阵ｇ１中（矩阵g1初始化为该图像得矩阵)，代码如下(仅以ɑ=1为例):

ｇ1=ｉｍａge;

ａ=１；

［ｘ，y]=ｓｉｚe（iｍaｇe)；

fｏrｉ＝２：(ｘ-1)

fｏr j＝２:(y—1）?????g１（i，ｊ)=(1+4＊a)＊image(i,j)-a ＊（image（i＋1,j）+image（i-1,j）+iｍage（i,j+1）+iｍａge（ｉ,ｊ—1）);

end

end

III、根据公式②对图像得每一个像素(不考虑图像得边界部分）进行计算，将所得之存入矩阵ｇ２中（g2初始化值为该图像得矩阵值)，具体方法与上一步类似,代码如下（仅以ɑ=１为例）：

g2=ｉmａge；

a＝１;

[x,ｙ]＝ｓize（imaｇe);

foｒi＝2：（x-1）

for ｊ＝2：(y－1）

?ｇ2（i，j)＝４*a＊iｍａgｅ（i,ｊ)—a＊（iｍａge(i+1,j）+imaｇe（ｉ-1，j）+im ａge(ｉ,j+1）+image（i,j-1））;

ｅnd

end

（2）分别利用Roｂeｒts、Pｒewｉtt与Sobel边缘检测算子，对原图像进行边缘检测,显

示处理前、后图像。

Ｉ、同（1)中I，不再赘述。

II、对图像进行边缘检测，要对图像得每一像素（不考虑图像得边界部分）得灰度进行遍历，分别用公式对图像得水平与垂直方向得边缘进行检测，并分别存储,在进行合成。采用不同得算子时，变换得公式有所不同。在合成时可以采用三种算法(街区法、棋盘法、欧式几何法)，本次实验中均又采用,所以得到三层图像。代码如下(仅以街区法得Rｏｂeｒts 算子为例）：

[ｘ,y]=size（ｉｍage)；

g1＝ｉmage；

gh1＝image;

gv１=imａge;

ｆor i=2:(ｘ－1）

fｏr ｊ=2：(y－1）

gh1(ｉ,j）=imａｇｅ（i,ｊ)－iｍａgｅ（i－1，j—1)；

ｇv1(i，j）=image（i，j－1）－iｍagｅ（i—1，j）;

g１（i,j)=abs（gh1（i,j))+ａｂｓ（ｇv1(i,j））；

end

enｄ

4、实验结果分析

（1）、图像锐化

图像锐化结果如图a与图ｂ(注:图a为情况①结果;图b为情况②结果）：

图a

图b

由图a与图b对比可知，图像得锐化实质就就是原图像与梯度信息进行叠加,相对于原

图像而言，图像得边缘信息得到了加强。由图b中不同ɑ值所得图像对比可知,ɑ越大，边界越清晰，同时对比图a中不同ɑ值所得图像可知，ɑ得大小决定梯度信息与原图像叠加时所占得比例.

（2）、图像边缘检测

街区法、棋盘法、欧式距离法得不同检测算子结果分别入图ｃ、图d与图ｅ:

图c

图ｄ

图e

由图c、图d与图ｅ对比可知,采用街区法所得得边界清晰度最高，欧式几何法其次，棋盘法最差。对比同一张图中得不同子图可知，Sｏbel算子得性能更好,Prewitt算子其次，Ｒo

ｂerts算子最差。

5、实验结论

本次实验就是对图像进行锐化与边缘检测,通过这次实验,我对数字图像处理中图像得锐化与边缘检测有了更加深刻得了解.加深了图像锐化与边缘检测得原理，掌握了图像边缘检测得不同方法。学会了使用Lａplacian算子(二阶导数算子）实现图像锐化得程序编写；掌握了使用不同梯度算子(一阶导数算子)进行图像边缘检测得原理、方法。

6、源代码

（1）图像锐化（ｇ１）

ｃｌｏse ａll；

ｃlear aｌl；

fｉd＝fｏpen（'ｌena、iｍg＇,'r＇）；

iｍage=fread（fid，［256，２5６],’uinｔ8’）；

fｃlose(fｉd)；

suｂplot(2２1);

imsｈｏw（uiｎt8（image），[］);

tｉtle（’原图像'）；

％采用拉普拉斯算子

ｇ1=ｉmａge；

a=１；

［x,ｙ]=size(iｍage）;

foｒｉ＝２:（x－1）

ｆｏｒj=2：（y—1)

ｇ1（i，j)=(１+4*a）*imagｅ（i，j）—a*（image（ｉ+1，j）+iｍag ｅ（i-1，j）＋image（i,j＋1)＋imaｇe(i，j－1))；

end

ｅnd

subｐｌoｔ（22２)；

iｍｓｈow（uiｎｔ8(g1）,[］)；

ｔｉｔlｅ（'a=１时g1得图像’)；

g1＝ｉmage;

ａ=２;

［x，ｙ］=size（iｍage);

fｏr i＝2:(x－1）

for j=2：（ｙ—1）

g１（i，ｊ)=(1+4＊a）＊imaｇe（ｉ,j）－a＊（image（i+1,j)+imaｇe(i-1,ｊ）+image（i，j+1）＋image（i,j—1))；

end

ｅｎd

subｐｌot(２23)；

iｍshｏw（uｉｎt８(g1）,［］）;

tiｔｌｅ('a=2时g1得图像＇）；

（2）图像锐化（g2）

cｌose all；

cｌear alｌ；

fｉd=fopen（’lｅna、img',’r＇);

ｉmage=ｆrｅａd（fid，［256,２５６］，’uint８’)；

fｃloｓe（fｉｄ）;

subplot（221)；

imshｏw（uint8（iｍage),［］);

title（'原图像＇）；

％采用拉普拉斯算子

g２=imａge;

a＝１;

［ｘ,y］=sｉze(ｉmaｇｅ)；

ｆor i=2:(x－1）

ｆｏr j=2:（ｙ－1)

g2(i，j）=4＊a＊image(i,j）—a*（image（i＋1，j）+imagｅ（ｉ－１，j）+imaｇe(ｉ,ｊ+1）＋iｍagｅ(ｉ,ｊ-1）);

eｎd

end

sｕbpｌot（222)；

imｓhoｗ（ｕiｎt８(ｇ2）,[]);

tiｔle(＇ａ=1时ｇ２得图像'）；

g２=ｉｍagｅ;

a＝2；

［x，y]=ｓiｚe(iｍagｅ);

for i=2:（x—1）

fｏr j=2：（y-1)

g2（i,ｊ）=4＊a＊image（ｉ,j)-a*（ｉmａｇe（i+1，j)＋iｍage（i—1，j）+ｉmaｇe(i，j＋１)+image（i，j-1)）;

end

ｅnd

subploｔ（223）;

imshoｗ（uｉｎt8(g２），[]);

tiｔlｅ(＇a=2时g２得图像＇);

（3）边缘检测

clｏsｅall；

cｌｅar aｌｌ；

fid＝fｏpｅn（'lｅna、ｉmg'，’r＇)；

ｉmａge=ｆreａd(fid，[256，2５6］，’uint8’）；

fcloｓｅ（fiｄ）；

fiｇｕrｅ（'Namｅ＇，’街区法’,'NuｍｂeｒTｉtle'，'ｏff'）；

suｂplot（221)；

iｍshｏw（uint8（imagｅ），[］）;

titlｅ(＇原图像'）；

［ｘ，ｙ］=sizｅ(ｉｍagｅ）；

g１=imaｇｅ;

gh1=imａge;

gv１=imaｇe；

forｉ=2：(ｘ—1）

foｒｊ=2:(y-1）

gh1（i，j)=imａge(i，ｊ)—imａｇe（ｉ—1，j-1)；

gv1(i，j)=ｉｍａge(ｉ,j—1)-image（i-1,j）;

g1(ｉ，ｊ)=ａbs(gh1(i,j)）+abs(gv1（i,j））；

end

ｅｎd

subｐｌot(22２）；

ｉｍsｈow（uint8(g1)，[］);

tiｔle（'Ｒoｂerts算子')；

g２=imａge;

gｈ2=imａge;

gv２=image;

foｒi＝２：（x-1）

for ｊ=2：（y—1）

gh2(ｉ,ｊ)=（(imａge(i+1,j—1）+imaｇe(ｉ+1,j）+image（i+１,j+1）)/3）－（（image（i－1,j-1)+imagｅ（i—１,j)+image（i—1，ｊ+1))/3）；

gv2(i，j)=（（image(ｉ—1，ｊ+1）+ｉmaｇe（i,j+１）+imaｇe(i+1,ｊ＋1）)/3)—(（imａge(ｉ-1,j—1)+ｉmage(i,j—1)+iｍａｇe(i＋1,ｊ-1））/3）;

g２（i,ｊ）=abｓ（gh2（i,ｊ))+abs（ｇｖ２（i，j）)；

end

eｎｄ

ｓubpｌoｔ(223)；

iｍｓhoｗ（uint8(g2)，[］);

tｉtｌe（＇Prewitt算子’)；

ｇ３=imａｇe;

ｇh３=image；

gv３=imａge;

ｆｏｒｉ=2:（x—1）

for ｊ=２:（y—1)

ｇh3（ｉ，ｊ）＝(imａｇe(i+１,j-1)+２*iｍage(i＋1,j）+imａge（i+１,j+1）-ｉmage（ｉ－1,j－１）-2*imagｅ(ｉ－1，j）—image(i—1，j+１）)/４;

gv3(i，j）=(image（i-1，ｊ+1)+2＊imａge(ｉ，ｊ+1)+ｉmａge(i+1，ｊ+1）－iｍage(i-1，j-1)—2＊imａgｅ（ｉ,ｊ－1）-iｍagｅ（i＋１，j—1））/４；

g3(i,ｊ）=abs(gｈ3（i，j））+ａbs（gv3(ｉ,j））；

％g3(i，j)=max(gh3(i，ｊ）,gv3(i,ｊ）)；

% ｇ3（i,j)＝sqrｔ（gh３（i，j）*gｈ3（i，ｊ）+gv3（i，ｊ)*gv3(i,j))；

end

enｄ

ｓubｐｌoｔ（２24)；

imsｈｏw(ｕiｎｔ8(g3),［］）;

tiｔle（’Sobel算子＇）；

％subplot(23５）

％ｉmshow(uiｎｔ8(gh３),[])；

％title（’检测水平边界'）;

%subplｏt(236）；

％imsｈｏw（ｕint８（ｇv3），［］）；

% title（＇检测竖直边界’)；

ｆiｇｕre(’Name＇，’棋盘法＇，'NumｂerTｉｔlｅ','ｏff’）；

sｕbｐlｏｔ（221);

iｍshow(uinｔ８（imagｅ）,［])；

title（’原图像＇);

[x,y]=size（imagｅ）;

ｇ1=ｉｍagｅ;

gｈ1=imａｇe;

gv1=ｉmaｇe;

foｒi=2:(x-1）

for j=2：（y-1)

gh1（i，ｊ）=iｍagｅ（i,ｊ）-ｉmａge(i－1,ｊ—1）；

ｇｖ１（i,j）=image(ｉ，ｊ—1)—image（i-1，j）;

%ｇ1（i,j）=aｂs（gh1(i，j））+aｂs（gv1（i，j）);

ｇ1（ｉ,j）=mａx（gh1（i，j），gｖ1（i，j）);

end

end

subplｏt（２２2);

imｓhow（uiｎt８（g１）,[])；

tｉtle（'Robｅrts算子’）;

ｇ2＝iｍａge；

gｈ２=ｉmagｅ；

gv２=imaｇe；

for i=２：（x—1)

fｏｒj=2：（y—1）

gｈ2(i，j）=(（ｉmａｇe(i＋1，j-1）+image（i＋1，j）+imagｅ（i+1，j+1)）／3)—（(imagｅ（i-1,j-1）＋iｍａｇe（i-1，j）＋imagｅ（ｉ－1,j+１)）/3)；

gv2（i，j)=（(ｉmaｇｅ（i-1，j+１)+imaｇe（i,ｊ+1)+iｍage（i+１，j+1）)/3)－((iｍaｇｅ（ｉ—1，j—１）+ｉmａｇe（i,ｊ—1）+image（ｉ+１，j－1））/3）；

% g２(i，ｊ)＝abs（gh2(i，j))+aｂｓ（gv2（i,ｊ）)；

g2（i,ｊ)=max(ｇh２（i,j），gv2(i,j)）;

end

enｄ

subplot（22３）；

imshｏｗ（ｕｉｎt８（g2）,[］)；

tｉｔｌe(＇Ｐreｗiｔt算子’）;

ｇ３=image；

gh３=image;

ｇｖ３=imaｇe；

ｆor i=2:（x—1）

for j=2：（y-1)

gh3（i，ｊ）=（ｉmａge（i+１,ｊ—1）+２＊iｍagｅ（ｉ+１，j）＋imａｇe（i+1，j+１）—imａｇｅ(ｉ-1，ｊ－1)-2＊ｉmａge（i—1,ｊ)-image(ｉ—１，j+１））/4；

ｇv3(i，j)=（imaｇe(ｉ－1，ｊ＋1)＋2＊image（i，j+1）+imaｇe(ｉ+1，j+1)—imaｇｅ（ｉ—1,ｊ—１）—2*image（ｉ，j—1)－imaｇｅ(i+1,j－1））/4；

g3（i,ｊ）=abs（gｈ3(i,ｊ))+abs（gv３（ｉ，j））;

ｇ３（i，j)=max(ｇh３（i,j）,gv3（ｉ,j）);

% g3(i，ｊ)=sqrｔ(gh3(i，ｊ)＊gh3（i,j)＋ｇv3(i,j）＊gｖ3（i，ｊ)）;

end

end

sｕbpｌｏｔ(22４）；

iｍｓhow(uinｔ8（ｇ３）,［])；

title（'Sobeｌ算子’);

fiｇure（＇Name’,＇欧式几何法'，'ＮumberTitle'，'ｏｆf’）;

subplot（221)；

iｍshow（uint８（ｉmage),［］）；

ｔiｔｌe（'原图像’);

[x,ｙ]=size（iｍage）;

g１=iｍagｅ；

ｇh1=imａge；

ｇｖ1=ｉmage；

ｆoｒi=2：(x－1)

for j=2：（ｙ-1）

gｈ1(i，j)=iｍａｇｅ（i，ｊ）-ｉmage（i－1,j－１）;

ｇv１（i，j)=iｍagｅ(ｉ,j-1）—image(ｉ－1，j)；

％g１（ｉ,j）=aｂs(gh1（i,ｊ))+aｂs(ｇv1（i，ｊ)）；

% g1（i,j)=max（ｇh１(ｉ,j），ｇｖ1（i，j）);

g１（i，j)=sqｒt(gh1（ｉ，j）＊gh1（i，j）+gｖ１（i，j）*gｖ１（ｉ,j））；

end

enｄ

subplot（222）;

ｉmshow（uｉnｔ8（g１),［］)；

ｔitle(’Robｅrts算子');

g2=ｉmａge；

ｇh2＝ｉmａge；

ｇv2=iｍage；

ｆor i=２：（x—1）

ｆoｒj=2：(y-1)

gh2(i,j）=（(iｍaｇe（i+１，j－１）+ｉmage(ｉ+1，j）＋imａgｅ（i+１,j+1）)／３）-（（image(i—1，ｊ-1）+image（i－1,j)+iｍage（ｉ-１，j+1））/３)；

gv2（i,j）=(（ｉｍage（i-1，j+1)+image(i,j+1)＋imaｇe（i+1,ｊ＋１))／3)-（(imaｇe（i—1，ｊ—１)+imａｇe(i，j－１）+iｍａgｅ(ｉ+1，j—1）)/3）;

% g2(ｉ，ｊ）＝abs（ｇh2(i，j）)+ａｂs(ｇｖ２(i,ｊ）);

% g2(i，j）＝mａx(gh2(ｉ，ｊ)，ｇｖ2(i,j)）；

ｇ2（ｉ,j)=ｓｑrｔ（gh2（i，j）＊gh2(i，ｊ）+ｇv２（i,j）＊gv2（ｉ,j）)；

eｎd

eｎd

subｐｌoｔ（223);

ｉmｓhow(uint8(g2），［］）；

title(’Prewitt算子')；

ｇ３=imａgｅ；

gh3=image；

ｇv3=image;

fｏr i=2：(x—１)

fｏr j=２：(y-１）

gｈ３(i,j）=（imaｇe（i＋1，j-1）+2＊image(ｉ+1，j)+ｉmaｇe(i＋１,j+１)—ｉmａge(ｉ—1，j-１）-2＊ｉmａge（ｉ-1，j）—imａge（i－1,j+1）)/４；

gv３（ｉ,j)=（ｉmage（i-1，ｊ＋1)＋2*imａｇe(ｉ，j+１)＋image(i+１,j+1)-image（i－1，j－１）—2*imａge（i,ｊ—１)-imagｅ(i+１,ｊ-1））/４；

% g3(i,j)=ａbs（gh3(i，ｊ))+ａbs（gv3（i,j））；

% g3(i，ｊ)=max（gh3（ｉ,j）,gv3（i,j））；

g3（i，j)=sｑｒt(gｈ3(i,ｊ）＊gh3（i，j）＋ｇv３(i,j）*gv3（i，j)）;

ｅnｄ

end

subplot（2２4）；

ｉｍshow(uint8(ｇ3）,［］）;

ｔiｔle（’Soｂel算子’);

经典图像边缘检测

经典图像边缘检测(微分法思想)——Sobel算子 2008-05-15 15:29Sobel于1970年提出了Sobel算子，与Prewitt算子相比较，Sobel算子对检测点的上下左右进一步加权。其加权模板如下： 经典图像边缘检测(微分法思想)——Roberts交叉算子 2008-05-14 17:16 如果我们沿如下图方向角度求其交叉方向的偏导数，则得到Roberts于1963年提出的交叉算子边缘检测方法。该方法最大优点是计算量小，速度快。但该方法由于是采用偶数模板，如下图所示，所求的(x,y)点处梯度幅度值，其实是图中交叉点处的值，从而导致在图像(x,y)点所求的梯度幅度值偏移了半个像素（见下图）。

上述偶数模板使得提取的点（x,y）梯度幅度值有半个像素的错位。为了解决这个定位偏移问题，目前一般是采用奇数模板。 奇数模板： 在图像处理中，一般都是取奇数模板来求其梯度幅度值，即：以某一点（x,y）为中心，取其两边相邻点来构建导数的近似公式：

这样就保证了在图像空间点(x,y)所求的梯度幅度值定位在梯度幅度值空间对应的(x,y)点上(如下图所示)。 前面我们讲过，判断某一点的梯度幅度值是否是边缘点，需要判断它是否大于设定的阈值。所以，只要我们设定阈值时考虑到加权系数产生的影响便可解决，偏导数值的倍数不是一个问题。 经典图像边缘检测(微分法思想)——Prewitt算子 2008-05-15 11:29 Prewitt算子 在一个较大区域中，用两点的偏导数值来求梯度幅度值，受噪声干扰很大。若对两个点的各自一定领域内的灰度值求和，并根据两个灰度值和的差来计算x,y的偏导数，则会在很

大学数字图像处理模拟试卷及答案 (1)

（注：以下两套模拟题仅供题型参考，请重点关注选择填空以及判断题、名词解释，蓝色下划线内容肯定不考） 《数字图像处理》模拟试卷（A 卷） 一、单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号填在题前的括号内。答案选错或未作选择者，该题不得分。每小题1分，共10分） ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 b.255 c.6 d.8 ( b )2.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )3.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )4.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( ) 5.一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为 a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 ( c )6. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.wendangku.net/doc/2a8807470.html,placian增强 ( )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c)8.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45° c.垂直 d.135° ( d )9.二值图象中分支点的连接数为： a.0 b.1 c.2 d.3 ( a )10.对一幅100′100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为： a.2:1 b.3:1 c.4:1 d.1:2 二、填空题（每空1分，共15分） 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8-邻域。 3.直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。 4.常用的灰度差值法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 5.多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为和结构分析法两大类。 6.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 7.检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为和。 8.一般来说，采样间距越大，图象数据量少，质量差；反之亦然。 三、名词解释（每小题3分，共15分） 1.数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元）的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。 2.图像锐化是增强图象的边缘或轮廓。 3.从图象灰度为i的像元出发，沿某一方向θ、距离为d的像元灰度为j同时出现的概率

入侵检测技术综述

入侵检测技术综述 胡征兵1Shirochin V.P.2 乌克兰国立科技大学 摘要 Internet蓬勃发展到今天，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂、互连的开放式系统，这给人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利。由Internet来传递和处理各种生活信息，早已成为人们重要的沟通方式之一，随之而来的各种攻击事件与入侵手法更是层出不穷，引发了一系列安全问题。本文介绍现今热门的网络安全技术-入侵检测技术，本文先讲述入侵检测的概念、模型及分类，并分析了其检测方法和不足之处，最后说描述了它的发展趋势及主要的IDS公司和产品。 关键词入侵检测入侵检测系统网络安全防火墙 1 引言 随着个人、企业和政府机构日益依赖于Internet进行通讯，协作及销售。对安全解决方案的需求急剧增长。这些安全解决方案应该能够阻止入侵者同时又能保证客户及合作伙伴的安全访问。虽然防火墙及强大的身份验证能够保护系统不受未经授权访问的侵扰，但是它们对专业黑客或恶意的经授权用户却无能为力。企业经常在防火墙系统上投入大量的资金，在Internet入口处部署防火墙系统来保证安全，依赖防火墙建立网络的组织往往是“外紧内松”，无法阻止内部人员所做的攻击,对信息流的控制缺乏灵活性，从外面看似非常安全，但内部缺乏必要的安全措施。据统计，全球80%以上的入侵来自于内部。由于性能的限制，防火墙通常不能提供实时的入侵检测能力，对于企业内部人员所做的攻击，防火墙形同虚设。 入侵检测是对防火墙及其有益的补充，入侵检测系统能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击。在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。在被入侵攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入知识库内，增强系统的防范能力，避免系统再次受到入侵。入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，在不影响网络性能的情况下能对网络进行监听，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,大大提高了网络的安全性[1]。 2 入侵检测的概念、模型 入侵检测（Intrusion Detection，ID）, 顾名思义，是对入侵行为的检测。它通过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）。 入侵检测的研究最早可以追溯到詹姆斯·安德森[1]在1980年为美国空军做的题为《计算机安全威胁监控与监视》的技术报告，第一次详细阐述了入侵检测的概念。他提出了一种对计算机系统风险和威胁的分类方法，并将威胁分为外部渗透、内部渗透和不法行为三种，还提出了利用审计跟踪数据监视入侵活动的思想。他的理论成为入侵检测系统设计及开发的基础 , 他的工作成为基于主机的入侵检测系统和其它入侵检测系统的出发点。 Denning[2]在1987年所发表的论文中，首先对入侵检测系统模式做出定义：一般而言，入侵检测通过网络封包或信息的收集，检测可能的入侵行为，并且能在入侵行为造成危害前及时发出报警通知系统管理员并进行相关的处理措施。为了达成这个目的，入侵检测系统应包含3个必要功能的组件：信息来源、分析引擎和响应组件。 ●信息来源（Information Source）：为检测可能的恶意攻击，IDS所检测的网络或系统必须能提供足够的信息给IDS，资料来源收集模组的任务就是要收集这些信息作为IDS分析引擎的资料输入。 ●分析引擎（Analysis Engine）：利用统计或规则的方式找出可能的入侵行为并将事件提供给响应组件。 ●响应模组（Response Component）：能够根据分析引擎的输出来采取应有的行动。通常具有自动化机制，如主动通知系统管理员、中断入侵者的连接和收集入侵信息等。 3 入侵检测系统的分类 入侵检测系统依照信息来源收集方式的不同，可以分为基于主机（Host-Based IDS）的和基于网络（Network-Based IDS）；另外按其分析方法可分为异常检测（Anomaly Detection,AD）和误用检测（Misuse Detection,MD），其分类架构如图1所示： 图 1. 入侵检测系统分类架构图

图像分割算法开题报告

图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题

虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效

入侵检测技术毕业论文

入侵检测技术毕业论文 Last updated on the afternoon of January 3, 2021

毕业设计 开题报告 学生姓名徐盼 学号 专业计算机网络技术 班级网络201401班 指导教师刘烨 开题时间2016年10月20日 黄冈职业技术学院电子信息学院

电子信息学院毕业设计开题报告

学业作品题目入侵检测技术应用 学生姓名徐盼 学号 专业计算机网络技术 班级网络201401班 指导教师刘烨 完成日期2016年11月20日 目录

摘要 近年来随着计算机网络的迅速发展，网络安全问题越来越受到人们的重视。从网络安全角度来看，防火墙等防护技术只是被动安全防御技术，只是尽量阻止攻击或延缓攻击，只会依照特定的规则，允许或是限制传输的数据通过。在网络环境下不但攻击手段层出不穷，而且操作系统、安全系统也可能存在诸多未知的漏洞，这就需要引入主动防御技术对系统安全加以补充，目前主动防御技术主要就是入侵检测技术。 本文从入侵检测技术的发展入手，研究、分析了入侵检测技术和入侵检测系统的原理、应用、信息收集和分析、数据的处理及其优缺点和未来的发展方向。 关键词：网络安全，网络入侵，入侵检测技术，入侵检测系统 第一章绪论 入侵检测技术的提出 随着Internet高速发展，个人、企业以及政府部门越来越多地依靠网络传递信息,然而网络的开放性与共享性容易使它受到外界的攻击与破坏,信息的安全保密性受到严重影响。网络安全问题已成为世界各国政府、企业及广大网络用户最关心的问题之一。 在计算机上处理业务已由基于单机的数学运算、文件处理，基于简单连结的内部网络的内部业务处理、办公自动化等发展到基于企业复杂的内部网、企业外部网、全球互联网的企业级计算机处理系统和世界范围内的信息共享和业务处理。在信息处理能力提高的同时，系统的连结能力也在不断的提高。但在连结信息能力、流通能力提高的同时，基于网络连接的安全问题也日益突出，黑客攻击日益猖獗，防范问题日趋严峻：具WarroonResearch的调查，1997年世界排名前一千的公司几乎都曾被黑客闯入；

文字识别开题报告

太原理工大学信息工程学院 本科毕业设计（论文）开题报告 毕业设计(论文)题目 基于边缘检测的文字图像识别 学生姓名导师姓名 专业信息 报告日期 班级07-1 指导教 师意见 签字年月日 专业(教 研室)主 任意见 年月日系主任 意见 年月日

1. 国内外研究现状及课题意义 文字图像信息是人类获取外界信息的主要来源，在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多的利用图像信息来识别和判断事物，解决实际问题。例如：由于空间技术的发展，人造卫星拍摄了大量地面和空间的照片，人们要分析照片，获得地球资源、全球气象和污染情况等；在医学上，医生可以通过X射线分析照像，观察到人体个部位的多次现象；在工厂，技术人员可以利用电视图像管理生产；生活中，交通管理部门也要利用文字图像识别技术确定违章车辆的牌照，对其进行监督管理，由此可见文字图像信息的重要性【1】。 获得文字图像信息非常重要，但更重要的是对文字图像进行处理，从中找到我们所需要的信息，因此在当今科学技术迅速发展的时代，对文字图像的处理技术提出了更高的要求，能够更加快速准确的获得有用信息。 1.1国内外研究现状 20世纪20年代文字图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，电子计算机的发展得到普遍应用，文字图像处理技术也不断完善，逐渐成为一个新兴的科学。从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理技术也向更高、更深的层次迈进。到了20世纪90年代，机器人技术已经成为工业的三大支柱之一，人们已经开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统来理解外部世界，这被称为图像理解活计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力道这项研究，取得了不少重要的研究成果。 数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提取有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。目前，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故事一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、测量、模式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域【2】。1.2文字图像识别面临的问题 文字图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别、物体识别。现在对于文字图像识别技术的研究，还面临几个问题，一是图像数据量大，一般来说，要取得较高的识别精度，原始图像应具有较高的分辨率，至少应大于64×64。二是图像污

数字图像处理试卷及答案2015年

中南大学考试试卷 2015-- 2016 学年1学期 时间100分钟 2015 年11月4日 数字图像处理 课程32学时2学分考试形式：也卷 专业年级： 电子信息2013级 总分100分，占总评成绩 70% 注：此页不作答题纸，请将答案写在答题纸上 一、填空题（本题20分，每小题1分） 1. 图像中像素具有两个属性： _空间位置 ______ 和—灰度 ______ 。 2. _红（R ）_、_绿（G ）_、 _____________ 蓝（B ）_这三种颜色被称为图像的三基色。 3. 对于一个6位的灰度图像，其灰度值范围是 __0-63 _________ 。 4. RGB 模型中黑色表示为 _____ （0，0，0） _____ 。 5. 直方图修正法包括 —直方图均衡 ___________ 和 _直方图规定化_ 两种方法。 6. 常用的灰度内插法有最近邻内插法、 _双线性内插法_和 三次内插法。 7. 依据图像的保真度，图像压缩可分为一无损压缩_和一有损压缩。 8. 图像压缩是建立在图像存在 _编码冗余，空间和时间冗余（像素间冗余） ， 视觉心理冗余三种冗余基础上。 9. 根据分割时所依据的图像特性的不同，图像分割方法大致可以分为阈值分割法、边缘检 ________ 测法和一区域分割法一三大类。 10. 傅立叶频谱中，与图像的平均灰度值对应的系数是 F （0 ， 0） _________ 。 二、选择题（本题20分，每小题2分） 1. 图像与灰度直方图间的对应关系是： （b ） a. ------- 对应 b. 多对一 c. 一对多 d. 都不对 2. 下列算法中属于图像平滑处理的是： （c ） a.梯度锐化 b. 直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.wendangku.net/doc/2a8807470.html,placian 增强 3. 下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是： （b ） a.梯度算子 b.Prewitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 6. 维纳滤波器通常用于：（c ） a.去噪 b. 减小图像动态范围 7. 采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次 4. 5. 采用模板］-1 1 ］主要检测__ a.水平 b.45 0 c. 一幅256*256的图像，若灰度级为 a. 256Kb b.512Kb c.1Mb 方向的边缘。（c ） 垂直 d.135 16,则存储它所需的总比特数是 d. 2M c.复原图像 d.平滑图像

数字图像处理中的边缘检测技术

课程设计报告 设计题目：数字图像处理中的边缘检测技术学院： 专业： 班级：学号： 学生姓名： 电子邮件： 时间：年月 成绩： 指导教师：

数字图像处理中的边缘检测技术课程设计报告I 目录 1 前言:查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 (1) 1.1理论背景 (1) 1.2图像边缘检测技术研究的目的和意义 (1) 1.3国内外研究现状分析 (2) 1.4常用边缘检测方法的基本原理 (3) 2 小波变换和小波包的边缘检测、基于数学形态学的边缘检测法算法原理 (7) 2.1 小波边缘检测的原理 (7) 2.2 数学形态学的边缘检测方法的原理 (7) 3 算法实现部分：程序设计的流程图及其描述 (9) 3.1 小波变换的多尺度边缘检测程序设计算法流程图 (9) 3.2 数学形态学的边缘检测方法程序设计算法描述 (10) 4实验部分：对所给的原始图像进行对比实验，给出相应的实验数据和处理结果 (11) 5分析及结论：对实验结果进行分析比较，最后得出相应的结论 (15) 参考文献 (17) 附录：代码 (18)

1前言 查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 1.1 理论背景 图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。 图像处理在遥感技术，医学领域，安全领域，工业生产中有着广泛的应用，其中在医学应用中的超声、核磁共振和CT等技术，安全领域的模式识别技术，工业中的无损检测技术尤其引人注目。 计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。 (2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2 图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像处理是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像处理也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像处理中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速

入侵检测技术综述

河南理工大学 课程论文 （2014-2015第二学年） 论文题目：入侵检测技术综述 学院： 专业班级： 学号： 姓名： 指导老师： 日期：2015.7.3

1引言 1 2入侵行为的概念、分类和演化 1 3入侵检测技术的发展 3 3．1以Denning模型为代表的IDS早期技术 3 3．2中期：统计学理论和专家系统相结合 4 3．3基于网络的NIDS是目前的主流技术 4 4结语 5 参考文献 6

摘要：自从计算机问世以来，安全问题就一直存在着，使用者也一直未给予足够的重视，结果大量连接到Internet上的计算机暴露在愈来愈频繁的攻击中。本文先介绍入侵行为的概念和演化，然后按时间顺序，沿着技术发展的脉络，回顾了入侵检测技术从20世纪70年代初到今天的发展历程。文章以历史和实践的观点，透视入侵和入侵检测技术相互制约，相互促进的演进过程。 关键词：计算机安全；入侵检测；入侵检测系统；入侵检测系统的历史 1引言 自从计算机问世以来，安全问题就一直存在。特别是随着Internet的迅速扩张和电子商务的兴起，人们发现保护资源和数据的安全，让他免受来自恶意入侵者的威胁是件相当困难的事。提到网络安全，很多人首先想到的是防火墙，防火墙作为一种静态的访问控制类安全产品通常使用包过滤的技术来实现网络的隔离。适当配置的防火墙虽然可以将非预期的访问请求屏蔽在外，但不能检查出经过他的合法流量中是否包含着恶意的入侵代码。在这种需求背景下，入侵检测系统（IDS）应运而生。 入侵检测系统（IDS）是将电子数据处理、安全审计、模式匹配及统计技术等有机地融合在一起，通过分析被检测系统的审计数据或直接从网络捕获数据，发现违背安全策略或危及系统安全的行为和活动。本文主要讨论入侵和入侵检测技术从20世纪70年代初到今天的发展历程。这个概念出自James P．Anderson在1972年的一项报告，随后的30多年中，概念本身几乎没有改变。 2入侵行为的概念、分类和演化 从最早期的计算机安全开始，人们就密切关注恶意使用者破坏保护机制的可能性。早期系统多为多用户批处理系统。这个时期，主要的威胁来自系统的合法使用者，他们企图得到未经授权的材料。到了20世纪70年代，分时系统和其他的多用户系统已成气候，Willis H Ware 主持的计算机安全防御科学特别工作 小组提供了一项报告，为处理多级数据的计算机系统的发展奠定了基础。但这篇报告并没有受到应有的重视，直到70年代中期，人们才开始进行构建多级安全体系的系统研究。 1980年4月，詹姆斯·安德森（James P．Anderson）为美国空军做的题为《Computer Security Threat Monitoring and Surveillance》（计算机安全威胁监控与监视）的技术报告，第一次详细阐述了入侵检测的概念，并首先为入侵和入侵检测提出了一个统一的架构，这是该领域的开山之作。他在论文中给出了入侵和入侵检测技术方面的概念： 威胁（Threat）可能存在有预谋的、未经认可的尝试： ①存取数据； ②操控数据； ③使系统不可靠或无法使用。 危险（Risk）意外的和不可预知的数据暴露，或者，由于硬件故障、软件设计的不完整和不正确所造成的违反操作完整性的问题。 脆弱性（Vulnerability）已知的或可疑的硬件或软件设计中的缺陷；使系统暴露的操作；意外暴露自己信息的操作。攻击（Attack）实施威胁的明确的表达或行为。 渗透／入侵（Penetration）一个成功的攻击；（未经认可的）获得对文件和程序的使用，或对计算机系统的控制。 威胁概念中的③包括DOS（Denial Of Service）“拒绝服务攻击”。盗用计算资源也属于这个类别之内。 一般来说，外部入侵者的首要工作是进入系统。所外人，也可能是合法用户，但违规使用了未经授权的资源。另一方面，除了拒绝服务攻击外，多数攻击都需要入侵者取得用户身份。20世纪80年代中后期，网络计算已经相当普遍，渗透和入侵也更广泛。但许多厂商和系

图像边缘检测算法体验步骤

图像边缘检测算法体验步骤 图像边缘检测算法体验步骤（Photoshop，Matlab）1. 确定你的电脑上已经安装了Photoshop和Matlab2. 使用手机或其他任何方式，获得一张彩色图像（任何格式），建议图像颜色丰富，分辨率比较高，具有比较明显的图像边界（卡通图像，风景图像，桌面图像）3. 将图像保存到一个能够找到的目录中，例如img文件夹（路径上没有汉字）4. 启动Photoshop，打开img文件夹中的图像5. 在工具箱中选择“矩形选择”工具，到图面上选择一个区域（如果分辨率比较高，建议不要太大，否则计算过程比较长）6. 点击下拉菜单【文件】-【新建】，新建一个与矩形选择框同样尺寸的Photoshop图像，不要求保存该图像7. 将该彩色图像转换为亮度图像，即点击下拉菜单【图像】-【模式】-【灰度】，如提示是否合并，选择“Yes”8. 将该单色的亮度图像另存为Windows的BMP文件，点击下拉菜单【文件】-【存储为】，在“存储为”窗口中，为该文件起一个名字，例如test1（保存为test1.bmp）9. 启动Matlab，将当期路径（Current Directory）定位到图像文件夹，例如这里的img文件夹10. 使用imread命令读入该图像，在命令行输入：>> f = imread(test1.bmp);11. 在Matlab中显示该图像，在命令行输入：>> figure, imshow(f)12. 然后，分别使用Matlab图像工具箱中的Edge函数，分别使用Sobel算法，高斯-拉普拉斯（Log）算法和Canny算法得到的边缘图像：在命令行输入：>> g_sobel = edge(f, sobel, 0.05); >> g_log = edge(f, log, 0.003, 2.25); >> g_canny = edge(f, canny, [0.04 0.10], 1.5);13 得到边缘图像计算结果后，显示这些边缘图像： >> figure, imshow(g_sobel) >> figure, imshow(g_log) >> figure, imshow(g_canny)14 可以用不同的图像做对比，后续课程解释算法后，可以变换不同的阈值，得到不同的边缘图像

图像边缘检测算子

课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名*** 班级学号09******* 课程设计题目图像边缘检测算子 课程设计目的与要求: 设计目的： 1.熟悉几种经典图像边缘检测算子的基本原理。 2.用Matlab编程实现边缘检测，比较不同边缘检测算子的实验结果。设计要求： 1.上述实验内容相应程序清单，并加上相应的注释。 2.完成目的内容相应图像，并提交原始图像。 3.用理论对实验内容进行分析。 工作计划与进度安排: 2012年 06月29 日选题目查阅资料 2012年 06月30 日编写软件源程序或建立仿真模块图 2012年 07月01 日调试程序或仿真模型 2012年 07月01 日结果分析及验收 2012年 07月02 日撰写课程设计报告、答辩 指导教师： 2012年 6月29日专业负责人： 2012年 6月29日 学院教学副院长： 2012年 6月29日

摘要 边缘检测是数字图像处理中的一项重要内容。本文对图像边缘检测的几种经典算法（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子）进行了分析和比较，并用MATLAB实现这几个算法。最后通过实例图像对不同边缘检测算法的效果进行分析，比较了不同算法的特点和适用范围。 关键词：图像处理；边缘检测；Roberts算子；Sobel算子；Prewitt算子

目录 第1章相关知识.................................................................................................... IV 1.1 理论背景 (1) 1.2 数字图像边缘检测意义 (1) 第2章课程设计分析 (3) 2.1 Roberts(罗伯特)边缘检测算子 (3) 2.2 Prewitt(普瑞维特)边缘检测算子 (4) 2.3 Sobel(索贝尔)边缘检测算子 (5) 第3章仿真及结果分析 (7) 3.1 仿真 (7) 3.2 结果分析 (8) 结论 (10) 参考文献 (11)

susan算子图像分割开题报告

西安邮电大学 毕业设计(论文)开题报告自动化学院专业级02班 课题名称：基于SUSAN算子的图像分割 学生姓名：学号： 指导教师： 报告日期： 2014年3月21日

1．本课题所涉及的问题及应用现状综述 图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题，也是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割的目的在于根据某些特征（如灰度级、频谱、纹理等）将一幅图像分成若干有意义的区域，使得这些特征在某一区域内表现一致或相似，而在不同区域间表现出明显的不同。图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，如：工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、图像编码、遥感和生物医学图像分析、保安监视，以及军事、体育、农业工程等方面。在各种图像应用中，只需对图像目标行提取、测量等都离不开图像分割。虽然人们对图像分割已经进行了大量的研究，但还没一种适合于所有图像的通用的分割算法。所以，图像分割一直以来都是图像技术中的研究热点。 图像边缘是是图像的最基本的特征之一, 边缘是由灰度的不连续性所反映的，有方向和幅度两个特性。边缘中包含着有价值的目标边界信息, 这些信息可以用作图像分析、目标识别。边缘检测基本思想是先检测图像中的边缘点, 在按照某种策略将边缘点连接成轮廓,构成分割域。SUSAN算子是一种基于灰度的特征点获取方法, 适用于图像中边缘和角点的检测, 可以去除图像中的噪声, 它具有简单、有效、抗噪声能力强、计算速度快的特点。SUSAN 算子的模板与常规卷积算法的正方形模板不同, 它采用一种近似圆形的模板, 用圆形模板在图像上移动, 模板内部每个图像像素点的灰度值都和模板中心像素的灰度值作比较, 若模板内某个像素的灰度与模板中心像素(核)灰度的差值小于一定值, 则认为该点与核具有相同(或相近)的灰度。 本课题对基于SUSAN算子的图像分割进行研究，并进行仿真验证。

数字图像处理试卷A答案

电子科技大学网络教育考卷（A 卷）答案 一、名词解释（每题2分，共10分） 1. 一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y)，这里x 和y 是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当x,y 和幅值f 为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。 2. 对数变换是一种灰度变换方法，其一般表达式是s=clog(1+r)。其中c 是一个常数，并假设r≥0。此种变换使一窄带低灰度输入图像值映射为一宽带输出值。相对的是输入灰度的高调整值。可以利用这种变换来扩展被压缩的高值图像中的暗像素。 3. CMY 是一种颜色模型，常用于打印机。CMY 表示青、品红、黄，等量的颜料原色(青、品 红和黄色)可以产生黑色。实际上，为打印组合这些颜色产生的黑色是不纯的。因此，为 了产生真正的黑色(在打印中起主要作用的颜色)加入了第四种颜色——黑色，提出了 CMYK 彩色模型。 4. 空间分辨率是图像中可辨别的最小细节.涉及物理意义时可以用每单位距离可分辨的最 小线对数目，当不涉及物理意义时也可用图像的像素数目表示。 5. 令H 是一种算子，其输入和输出都是图像。如果对于任何两幅图像f 和g 及任何两个标 量a 和b 有如下关系，称H 为线性算子： 。 二、判断正误 × × × × √ 三、单项选择题 1、D 2、D 3、C 4、C 5、A 6、B 7、D 8、B 9、D 10、D 四、简答题 (每题5分，共10分) 1. 什么是直接逆滤波？这种方法有何缺点？如何改进？ 直接逆滤波方法是用退化函数除退化图像的傅里叶变换(G(u,v))来计算原始图像的傅里叶变换估计：? (,)(,)/(,)F u v G u v H u v =。但考虑到噪声的影响，我们即使知道退化函数，也不能准确地复原未退化的图像。 (,)(,)(,)?(,)(,)F u v H u v N u v F u v H u v += 因为N(u,v)是一个随机函数，而它的傅里叶变换未知。还有更糟的情况。如果退化是零或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定^ F (u,v)的估计值。—种解决退化是零或者很小值问题的途径是限制滤波的频率使其接近原点值。 2. 伪彩色图像处理(也称假彩色)是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。伪彩色的主要应用是为了人眼观察和解释一幅图像或序列图像中的灰度目标。人类可以辨别上千种颜色和强度，而相形之下只能辨别几十种灰度。 3、彩色模型(也称彩色空间或彩色系统)的用途是在某些标准下用通常可接受的方式简化彩色规范。本质上，彩色模型是坐标系统和子空间的规范。位于系统中的每种颜色都由单个点

Matlab做图像边缘检测的多种方法

Matlab做图像边缘检测的多种方法 1、用Prewitt算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'prewitt',0.04); % 0.04为梯度阈值 figure(1); imshow(I); figure(2); imshow(BW1); 2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'log',0.003); % σ=2 imshow(BW1);title('σ=2') BW1 = edge(I,'log',0.003,3); % σ=3 figure, imshow(BW1);title('σ=3') 3、用Canny算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); imshow(I); BW1 = edge(I,'canny',0.2); figure,imshow(BW1); 4、图像的阈值分割 I=imread('blood1.tif'); imhist(I); % 观察灰度直方图，灰度140处有谷，确定阈值T=140 I1=im2bw(I,140/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内 figure,imshow(I1); 5、用水线阈值法分割图像 afm = imread('afmsurf.tif');figure, imshow(afm); se = strel('disk', 15); Itop = imtophat(afm, se); % 高帽变换 Ibot = imbothat(afm, se); % 低帽变换 figure, imshow(Itop, []); % 高帽变换，体现原始图像的灰度峰值 figure, imshow(Ibot, []); % 低帽变换，体现原始图像的灰度谷值 Ienhance = imsubtract(imadd(Itop, afm), Ibot);% 高帽图像与低帽图像相减，增强图像figure, imshow(Ienhance); Iec = imcomplement(Ienhance); % 进一步增强图像

数字图像边缘检测的研究与实现

任务书

主要分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、Kirsch 边缘算子以及Laplacian 算子等对图像及噪声图像的边缘检测,根据实验处理结果讨论了几种检测方法的优劣. 关键词：数字图像处理;边缘检测;算子

图像的边缘是图像的重要特征之一, 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十分重要的基础, 其目的是精确定位边缘, 同时较好地抑制噪声, 因此边缘检测是机器视觉系统中必不可少的重要环节。然而, 由于实际图像中的边缘是多种边缘类型的组合, 再加上外界环境噪声的干扰, 边缘检测又是数字图像处理中的一个难题。

目录 第一章边缘的概念 (3) 第二章边缘检测 (4) 第三章边缘检测算子的应用 (8) 第四章边缘检测方法性能比较 (12) 参考文献料 (15)

第1章：边缘检测 1．1 边缘的介绍 图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的作用。所谓边缘是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称为边缘，例如：灰度级的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)．由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一．本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题． 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： 边缘点：图像中具有坐标],[j i 且处在强度显著变化的位置上的点． 边缘段：对应于边缘点坐标],[j i 及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角． 边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法． 轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线． 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序． 边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程． 边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘． 边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子 边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的 边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。

入侵检测技术综述

入侵检测技术综述 摘要：Internet蓬勃发展到今天，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂、互 连的开放式系统，这给人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利。由Internet来传递和处理各种生活信息，早已成为人们重要的沟通方式之一，随之 而来的各种攻击事件与入侵手法更是层出不穷，引发了一系列安全问题。本文从 专利文献的视角对入侵检测技术的发展进行了全面的分析与研究，总结了与入侵 检测技术相关的专利申请基本情况，介绍了入侵检测技术分支及其发展路线。 关键词：入侵检测，主机，网络，混合型。 1、概述 随着个人、企业和政府机构日益依赖于Internet进行通讯，协作及销售。对 安全解决方案的需求急剧增长。入侵检测是对防火墙及其有益的补充，入侵检测 系统能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系 统驱逐入侵攻击。在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。在被入侵 攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入知识库内，增 强系统的防范能力，避免系统再次受到入侵。入侵检测被认为是防火墙之后的第 二道安全闸门，在不影响网络性能的情况下能对网络进行监听，从而提供对内部 攻击、外部攻击和误操作的实时保护，大大提高了网络的安全性。 入侵检测（Intrusion Detection，ID）, 顾名思义，是对入侵行为的检测。它通 过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中 是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组 合便是入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）。一般而言，入侵检测通 过网络封包或信息的收集，检测可能的入侵行为，并且能在入侵行为造成危害前 及时发出报警通知系统管理员并进行相关的处理措施。为了达成这个目的，入侵 检测系统应包含3个必要功能的组件：信息来源、分析引擎和响应组件。 2、专利申请分析 2.1入侵检测技术专利申请年代分布 图2-1示出了入侵检测技术专利申请的年代分布情况，可见，入侵检测技术 在上个世纪九十年代已经出现了少量的专利申请，进入二十一世纪，入侵检测技 术专利申请逐年大幅递增，到了05、06年左右达到了一个极大值，从06年开始，往后的五年申请量逐渐减少，到了10年前后达到了一个极小值，随后又开始逐 年递增，并且在近三年达到了一个峰值，考虑到17年和18年存在部分专利尚未 公开的情况，该峰值或许还会增大。总体来说，近二十年入侵检测技术专利申请 量是逐年递增的，随着黑客技术的不断增强，入侵检测系统也在不断升级，这催 生了越来越多的专利申请。 2.2中国入侵检测专利年申请量分布 图2-2示出了入侵检测技术在中国专利申请年代的分布情况，从图中可知，2000年中国 才开始有关于入侵检测的专利申请，之后的十几年里，中国关于入侵检测技术的申请量逐年 递增且增幅明显，截止目前，尚有大量的专利申请未被公开，按照走向来看，2018年中国关 于入侵检测技术的专利申请量有望创造新的峰值。相比于欧美发达国家，中国的计算机技术 起步晚，因此在2000年前后才出现了关于入侵检测的专利申请，但是进入二十一世纪以后，