实验三 图像的边缘检测

实验三图像的边缘检测

一、实验目的与要求

1、了解图像边缘提取的基本概念；

2、了解进行边缘提取的基本方法；

3、编程实现对所给图像的边缘进行提取。

二、知识点

1、边缘检测的思想和原理

图像理解是图像处理的一个重要分支，研究为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。

由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此，边界检测包括两个基本内容：首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。边缘检测的方法大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值比较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。

一阶导数是最简单的导数算子，它们分别求出了灰度在x和y方向上的变化率，而方向上的灰度变化率可以用相应公式进行计算；对于数字图像，应该采用差分运算代替求导，差分公式参考相关教材。

2、常用的梯度算子

（1）Roberts Cross算子，它的2个2 X2模板如图3所示。

图3 Robert Cross算子模板

（2）Prewitt 算子，它的2个3×3模板如图4所示。

图4 Prewitt算子模板

（3）Sobel 算子，它的2个3×3模板如图5所示。

图3 Sobel算子模板

3、高斯拉普拉斯（LoG）算法

高斯拉普拉斯（LoG）算法是一种二阶边缘检测方法。它通过寻找图像灰度值中二阶微分中的过零点（Zero Crossing）来检测边缘点。其原理为，灰度

级变形成的边缘经过微分算子形成一个单峰函数，峰值位置对应边缘点；对单峰函数进行微分，则峰值处的微分值为0，峰值两侧符号相反，而原先的极值点对英语二阶微分中的过零点，通过检测过零点即可将图像的边缘提取出来。

在数字图像中，对拉普拉斯的计算也可以借助各种模板实现。这里对模板的基本要求是对应中心像素的系数是正的，而对应中心像素邻近的系数应是负的，且它们的和应为零。

4.实验中主要用的matLab函数是edge() 函数，该函数的基本语法是：

[g, t]=edge(f,’method’,parameters)

其中，f是输入图像，method是Sobel\Prewitt\Roberts\Laplacian of a Gaussian(LOG)\Canny等方法中的一种，parameters是一个需要指定输出阈值及边缘检测方向的参数。输出中g 是一个逻辑数组，其值如下决定：在f 中检测到边缘的位置为1，在其他位置为0。参数t是可选的；它给出edge 使用的阈值,以确定哪个梯度值足够大到可以成为边缘点。

例如：Sobel、Prewitt、Roberts边缘检测器的调用语法为：

[g, t]=edge(f,’sobel’,T,dir)

[g, t]=edge(f,’prewitt’,T,dir)

[g, t]=edge(f,’roberts’,T,dir)

其中：f是输入图像，T是一个指定的阈值，dir是指定检测边缘的首选方向：‘horizontal’、‘vertical’、‘both’(默认值)，g 是在被检测到边缘的的位置为1，在其他位置为0的逻辑类图象。参数t是可选的，给出edge使用的阈值,，若指定了T的值，则t=T,否则若T未被赋值（或为空，[]），则函

数edge会令t的功能于他自动确定的一个阈值，然后用于边缘检测。

LoG检测的基本语法：

[g, t]=edge(f,’log’,T,sigma)

其中，sigma是标准偏差，其他参数如前所述。Sigma的默认值是2，若另T为0则会产生闭合轮廓的边缘，这是LoG方法的一个常见特征。

三、实验内容

1、利用上述3个梯度算子对给定的位图文件进行边缘检测。对edge函数中的T和dir给出不同的值,观察结果的不同。以某一个剃度算子为例，得到T 的默认值，并将T的值分别给出大于和小于默认值，并给出实验结果。进行分析。（记录图形并打印，分析结果）

2、利用上述3个梯度算子对所检测边缘的宽度进行对比分析。（记录结果，分析结果）

3、利用LOG算子对给定的位图文件进行边缘检测。（记录图形并打印，分析结果）

4、对梯度算子与LOG算子的图像边缘检测效果进行分析。（记录结果，分析结果）

四、考核要点

1、3个梯度算子和LOG算子对图像边缘检测的效果图像；

2、3个梯度算子和LOG算子对图像边缘检测的效果对比分析。

五、实验报告要求

1、报告中必须有合理的实验方案；

2、给出相应的实验步骤和程序；

3、根据不同的边缘提取方法，要有相应的实验效果图；

4、对实验结果进行分析，对比。

第三方检测实验室如何良性发展

第三方检测实验室如何良性发展？ 近几年，国家连续出台激励政策，大力推动第三方检验检测产业发展。当外资实验室在中国不断扩大版图的同时，国内检验检测实验室也出现了一片繁荣景象。但是，我国实验室数量虽然增长迅速，规模却普遍偏小，竞争力较弱，为生存剑走偏锋的机构并不鲜见，既不能保守诚信的从业底线，也扰乱了整体市场秩序。那么，处在时代变革期的第三方检验检测实验室，该如何在机遇与挑战下找准位置?如何在激烈的市场竞争中实现良性发展?针对上述问题，近日，国家认监委实验室与检测管理部监督管理处处长谢澄，接受了《中国纤检》记者的专访。 《中国纤检》：据您了解，我国的检验检测行业目前已经发展到哪个阶段?还存在哪些问题?今后可能会向什么方向发展? 谢澄：我国检验检测机构经过近30年的高速发展，目前数量众多，分布广泛，层级上从中央到地方都有，行业和地域的覆盖状况总体较好，基本适应我国经济发展的需要，正在从数量扩张向质量提升的阶段转变。但产业体量总体规模不大，能力水平总体不高，还存在巨大的发展空间。近些年国家为服务业发展提供了诸多扶持政策，对检验检测业发展有利，我国检验检测行业也因而受益，机构数量增长迅速，就业人口不断增加，行业产值不断增大。近几年，我国经济环境总体不太好，但检验检测业仍在迅速发展，说明我们国家的经济增长已经从量到了质的阶段，国家和社会公众对产品质量要求不断提升非常需要检验检测服务的有效支撑，供给侧结构性改革也需要这方面的支撑支持，这对检验检测行业来说既是机会，也是挑战。 不过，检验检测毕竟是小众行业，与制造业相比体量很小，在一些政策执行上容易边缘化。同时检验检测市场总体增量不够，放开不足，行政干预以及行政色彩仍然十分浓厚，市场竞争十分激烈。这种情况下，可能会诱发一些问题，包括重复建设、条块分割、恶性竞争、低价竞标等。这些问题如果解决不好，可能会影响行业的健康发展。 当然，任何时代都会有问题，目前面临的问题都是发展中的问题，是可以解决的。我们需要有信心熬过这个阶段。我预测，将来中国的检验检测市场将会有一次比较大的洗牌，很多小微型检验检测机构难以适应竞争，会慢慢消亡，或者被并购到一些大的检测集团中，我国检验检测机构的数量这几年增长到一个峰值后，未来几年会逐渐回落并开始出现下降，8～10年后，一半左右目前存在的机构会消失，中国检验检测机构的总数量维持在2万家左右会是一个比较合理的规模。 其实，检验检测只是技术性服务的一个类别，国外只做检验检测的机构很少，很多机构不只做检验检测，还做其他业务，比如设计、策劃、咨询、认证、培训等综合性服务。当然，也有一些小机构只做检验检测。我认为，只有综合多元化的服务才有生命力，单纯做检验检测，服务太单一，可替代性太强，不容易生存，除非做得特别专业。目前国内的检验检测机构大多只做常规检验检测，其他服务做得少，做技术研发也比较少，能够面对市场竞争的能力普遍较差。这也是检验检测机构改革难的原因，很多机构都是国家投资建立的，如果这些机构消亡，涉及国有资产损失的问题，所以现在名存实亡的僵尸实验室为数不少。同时，我国检验检测市场行政干预仍然很多，行政色彩依然很浓，体制机制的约束还不少。例如事业单位制的检验检测机构，要想异地设立分支机构，几乎是一个不可能的任务。而外资、民营的实验室在中国发展的限制反而少一些，只要依法登记，到哪儿都能设立机构，所以我们看到近几年民营、外资检验检测机构是我国检验检测机构行业数量增长的主力军，而体系内的很多检验检测机构发展反而比较缓慢。

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

基于小波变换的图像边缘检测算法

基于小波变换的图像边缘检测算法仿真实 现 学生姓名：XX 指导教师：xxx 专业班级：电子信息 学号：00000000000 学院：计算机与信息工程学院 二〇一五年五月二十日

摘要 数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形态提取等图像分析领域中十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征一个重要方法。 目前在边缘检测领域已经提出许多算法，但是提出的相关理论和算法仍然存在很多不足之处，在某些情况下仍然无法很有效地检测出目标物的边缘。由于小波变换在时域和频域都具有很好的局部化特征，并且具有多尺度特征，因此，利用多尺度小波进行边缘检测既能得到良好的抑制噪声的能力，又能够保持边缘的完备。 本文就是利用此方法在MATLAB环境下来对数字图像进行边缘的检测。 关键词：小波变换；多尺度；边缘检测

Abstract The boundary detection of digital image is not only the important foundation in the field of image segmentation and target area identification and area shape extraction, but also an important method which extract image feature in image recognition. Right now, there are a lot of algorithms in the field of edge detection, but these algorithms also have a lot of shotucuts, sometimes, they are not very effective to check the boundary of the digital image. Wavelet transform has a good localization characteristic in the time domain and frequency domain and multi-scale features, So, the boundary detection of digital image by using multi-scale wavelet can not only get a good ability to suppress noise, but also to maintain the completeness of the edge. This article is to use this method in the environment of MATLAB to detect the boundary of the digital image. Keywords: wavelet transform; multi-scale; boundary detection.

第三方环境监测机构实验室建设指南

第三方环境检测机构实验室建设指南 （老兵） 为贯彻落实党的十八大关于全面深化改革的战略部署，培育壮大环境监测服务市场，推进政府购买环境监测服务，引导社会力量参与环境监测，第三方环境监测机构的建设逐渐成为当前实验室建设的热点。现针对第三方环境监测机构必要的场所、技术人员及监测仪器设备提出以下建议。 1.明确拟开展的检测项目 为避免盲目投资造成采购来的仪器闲置浪费，现以最常规和检测仪器不太贵的检测项目为例，建议通过认证开展的检测项目分别是： 1.1水和废水检测项目 水温、pH、电导率、透明度、色度、流量、悬浮物、全盐量（总残渣或溶解性残渣）、游离氯和总氯、硫化物、氰化物、氟化物、氨氮、溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量、总磷、总氮、铜、铅、锌、镉、总砷、总汞、总硒、总铬（六价铬）、挥发酚、石油类（或动植物油）、阴离子表面活性剂、氯化物、硝酸盐、硫酸盐、铁、锰、嗅和味、浊度、总硬度、粪大肠菌群、亚硝酸盐。上述项目除包含《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）表1和表2规定的必测项目，还包括了其它常见的和测试方法较为简单的指标。 1.2空气和废气 总悬浮颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化硫、氮氧化物（含二氧化氮和一氧化氮）、烟（粉）尘、烟气参数、烟气黑度、一氧化碳、氟化物、恶臭、氨、铅、砷、硫化氢、铬酸雾、硫酸雾、和甲醛等。 1.3土壤和水系沉积物 水分、pH、镉、汞、砷、铅、铬（含六价铬）、铜、锌、镍、全磷、全氮、钾、阳离子交换量和有机质含量等。 1.4 固体废物 铜、锌、镉、铅、总铬、铬（六价）、汞、铍、钡、镍、总银、砷、氟化物和氰化物等。 1.5噪声和振动 环境噪声、工业企业厂界噪声、建筑施工场界噪声、社会生活噪声、、铁路边界噪声、噪声源（设备噪声）、机动车噪声振动

几种常用边缘检测算法的比较

几种常用边缘检测算法的比较摘要:边缘是图像最基本的特征，边缘检测是图像分析与识别的重要环节。基于微分算子的边缘检测是目前较为常用的边缘检测方法。通过对Roberts，Sobel，Prewitt，Canny 和Log 及一种改进Sobel等几个微分算子的算法分析以及MATLAB 仿真实验对比，结果表明，Roberts，Sobel 和Prewitt 算子的算法简单，但检测精度不高，Canny 和Log 算子的算法复杂，但检测精度较高，基于Sobel的改进方法具有较好的可调性，可针对不同的图像得到较好的效果，但是边缘较粗糙。在应用中应根据实际情况选择不同的算子。 0 引言 边缘检测是图像分析与识别的第一步，边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用，图像的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的，边缘检测的效果会直接影响图像的分割和识别性能。边缘检测法的种类很多，如微分算子法、样板匹配法、小波检测法、神经网络法等等，每一类检测法又有不同的具体方法。目前，微分算子法中有Roberts，Sobel，Prewitt，Canny，Laplacian，Log 以及二阶方向导数等算子检测法，本文仅将讨论微分算子法中的几个常用算子法及一个改进Sobel算法。 1 边缘检测

在图像中，边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它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。边缘表明一个特征区域的终结和另一特征区域的开始。边缘所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部特征或属性是不同的。边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特征上的差异来实现检测，这些差异包括灰度、颜色或纹理特征，边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。边缘的类型很多，常见的有以下三种: 第一种是阶梯形边缘，其灰度从低跳跃到高; 第二种是屋顶形边缘，其灰度从低逐渐到高然后慢慢减小; 第三种是线性边缘，其灰度呈脉冲跳跃变化。如图1 所示。 (a) 阶梯形边缘(b) 屋顶形边缘 (b) 线性边缘 图像中的边缘是由许多边缘元组成，边缘元可以看作是一个短的直线段，每一个边缘元都由一个位置和一个角度确定。边缘元对应着图像上灰度曲面N 阶导数的不连续性。如果灰度曲面在一个点的N 阶导数是一个Delta 函数，那么就

试验检测计划(第三方试验室)

XXXX公路工程试验检测有限公司XX市XX新区XXX路第三方检测试验室XX市XX区XX道路工程第三方检测实施方案 第一章工程概况 XX路概况：本项目位于XXXX新区，为城市支路，设计行车速度为30km/h，本次施工图设计道路起点为K0+000(XXX路与XXX路交叉口处)，沿正北方向直线前进350m，终点位于K0+350(XXX路与XXX路交叉口处)。 第二章项目组织机构、人员及仪器配备 1.检测机构简介 XXXXX公路工程试验检测有限公司于2006年正式成立，隶属于XX省高等级公路工程监理有限公司。2007年初取得CMA计量认证证书，并获省交通厅公路工程试验检测综合乙级资质。2010年初通过CMA计量认证换证工作。 近年来，公司按照业务范围积极开展各项试验检测工作，先后承接了XX高速公路第一驻地办试验室、XX高速公路驻地办试验室、XX高速公路驻地办试验室等多条高速公路试验检测任务，在积极承接新建高速公路检测任务的同时，公司还先后参与了省内多条高速公路养护科研项目的检测任务。此外，公司还积极承接了XX市多条市政道路检测项目。 公司现拥有试验检测专业人员八十余名，主要检测仪器设备近90台（套），检测仪器设备齐全，能够熟练开展公路桥梁工程各类常规检测及特殊测试工作，人员及设备的配备均满足XX省交通基本建设工程质量监督站综合乙级试验检测机构的要求。 2.第三方试验室职责 1)贯彻执行国家标准、行业标准，建立、遵守各项规章制度； 2)贯彻执行已批准的工作计划并对月工作做出总结； 3)编制切实可行的检测方案报业主审批，并按审批后的方案进行检测； 4)对各标段原材料及工程质量进行随机抽检，检测数量及频率原则上按 照国家相关规范的规定取定，且为≥30%； 5)对原材料进行抽样统一登记，根据需要现场试验室不能检测的送往公 1

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

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

实验三图像分割与边缘检测

数字图像处理实验报告 学生姓名王真颖 学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄 专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日

计算机科学与技术系信息科学与工程学院

目录 实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。 一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。 二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。 三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测 一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法；

新版第三方医学检验行业概况.pdf

第三方医学检验行业概况 一、国外独立实验室的发展 1.1 独立医学实验室的发展历史 1925年美国出现商业化运营检验实验室 20世纪80年代中期。医院附属实验室占临床检验市场60%的份额，私人诊所实验室占20%左右的份额，而独立实验室占20%左右的份额 20世纪90年代中期，独立实验室占36%的市场份额，医院附属实验室占56%的份额，私人诊所下降至8%。 1.2 国外独立实验室现状 QUEST和LabCorp两家经营规模最大，均可开展3000余项的诊断项目。其中Quest在美国拥有31个区域性大型诊断中心，155家快速反应实验室，超过2100个病人服务中心，每年诊断超过1亿个标本。目前，美国前三名公司的市 场占有率超过60％，市场集中度很高。在欧美和日本等发达国家，独立实验室 已经占据临床检验市场的1/3。而中国99％的检验业务仍在医院检验科完成。但 相比Quest拥有的3000多项检验项目，中国的大型医院也只有500~1000个项目。 目前美国的独立实验室所开展的临床诊断业务，除了医疗卫生机构外包诊断业务，也直接面向患者提供诊断服务，此外还有些独立医学实验室利用自身医学 诊断平台开展更多的相关新业务，如新药研发的临床试验、疾病风险检测等。 二、国内第三方医学检验行业发展 2.1 发展概况 受市场发展较晚和医疗制度等影响，中国第三方医学检验行业尚处于发展初期，整体市场规模较小。目前中国从事第三方医学诊断市场规模不足20亿元，仅占医学诊断总收入的1%-2%。并且中国第三方医学诊断市场可检验的项目仅1000多项，而国外发达国家如美国可达4000多项，医学诊断水平差距明显，特 别是基因/分子诊断细分市场。 目前中国从事第三方医学诊断的实验室约有100多家，但大部分规模较小。金域、迪安、杭州艾迪康和达安基因是中国第三方医学诊断行业的龙头企业，市

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)

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

青岛大学专业课程设计 院系: 自动化学院 专业: 电子信息工程 班级: 08级电子信息工程3班学生姓名: 刘法 指导教师: 王汉萍庄晓东 日期: 2011年12月23日

题目：图像边缘检测方法的研究与实现 一、边缘检测以及相关概念 1．1边缘，边缘检测的介绍 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)． 边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。 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] i及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角． ,[j 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。 边缘检测的原理是：由于微分算子具有突出灰度变化的作用，对图像进行微分运算，在图像边缘处其灰度变化较大，故该处微分计算值教高，可将这些微分值作为相应点的边缘强度，通过阈值判别来提取边缘点，即如果微分值大于阈值，则为边缘点。

第三方实验室检测报告

第三方实验室调研 一、分类及数量 据中国能效标识网站新闻公告，截至目前，共28类（实际上类别数量并不明确，如此处说是28类，但网站上备案实验室分类列表中有34类，已备案表格中有36类），产品1000多家实验室申请能效标识检测实验室备案，通过现场核验和数据一致性核验，备案实验室共870家，其中第一方实验室占比约65%，第三方实验室占比约35%。（各类别实验室、企业备案数详见附件1） 二、能效检测业务概况 经查询多种类别、二十余家备案实验室，发现多为大型实验室（检测研究院），业务广泛，能效检测均非主要业务，且各类别能效检测差异很大，因此未取得能效检测业务的收费方式、标准（如确定具体类别，可进行针对性调研）。 具备设计生产能力的企业，一般具有能效检测能力，且产品能效检测为自我申报、备案，监测方式为抽查、并不严格，故单纯第三方能效检测业务面较小。 三、设备场所要求 因已备案实验室多为大型实验室（检测研究院），且业务不专注于能效检测，其设备、场所参考性不大。目前，《能效检测实验室能力要求(2009)》中有11篇具体类别的设备标准（因是2009年版，部分或已过期，已咨询标准化研究院人员，也无新版文件），联系标准化研究院仅取得通风机、电力变压器两篇设备标准（各类别产品检测、实验室备案有专人负责，确定具体类别后可进一步咨询)。（详见附件2） 四、备案流程 1、网上注册企业信息，填写注册表单（附件3） https://www.wendangku.net/doc/2d16224780.html,:8000/lab/reg/register.jsp 2、通过网上审核后，邮寄文本资料(详见附件4） a)实验室概况 b)能源效率检测产品目录

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。

图像边缘检测技术综述

第 42 卷增刊 1 中南大学学报(自然科学版) V ol.42 Suppl. 1 2011 年 9 月 Journal of Central South University (Science and Technology) Sep. 2011 图像边缘检测技术综述 王敏杰 1 ，杨唐文 1, 3 ，韩建达 2 ，秦勇 3 (1. 北京交通大学 信息科学研究所，北京，100044； 2. 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳，110016； 3. 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京，100044) 摘要：边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。首先介绍了几种经典的边缘检测方法，并对其性能进行 比较分析；然后，综述了近几年来出现的一些新的边缘检测方法；最后，对边缘检测技术的发展趋势进行了展望。 关键词：数字图像；边缘检测；综述 中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1672?7207(2011)S1?0811?06 Review on image edge detection technologies W ANG Min-jie 1 , Y ANG Tang-wen 1,3 , HAN Jian-da 2 ,QIN Y ong 3 (1.Institute of Information Science，Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China? 2.State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academic of Science,Shenyang 110016, China? 3.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) Abstract: Edge detection is one of the most fundamental topics in the research area of image processing and analysis. First, several classical edge detection methods were introduced, and the performance of these methods was compared? then, several edge detection methods developed in the latest years were reviewed? finally, the trend of the research of the image edge detection in the future was discussed. Key words:digital image?edge detection?review 图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 [1?2] 。 图像信息最主要来自其边缘和轮廓。所谓边缘是指其 周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像 最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之 间 [3?4] ，它是图像分割所依赖的最重要的依据。边缘检 测 [5?8] 是图像处理和计算机视觉中的基本问题， 图像边 缘检测是图像处理中的一个重要内容和步骤，是图像 分割、目标识别等众多图像处理的必要基础 [9?10] 。因 此，研究图像边缘检测算法具有极其重要的意义。 边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的一项基 本内容。准确、高效地提取出边缘信息一直是该领域 研究的重点内容 [11] 。最初的经典算法可分为边缘算子 法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。近年来， 随着数学理论和人工智能的发展，又出现了一些新的 边缘检测的算法 [12?13] ，如基于数学形态学的边缘检 测 [14] 、小波变换和小波包变换的边缘检测法 [15] 、基于 模糊理论的边缘检测法 [16?17] 、基于神经网络的边缘检 测法 [18] 、基于分形几何的边缘检测算法 [19] 、基于遗传 算法的边缘检测法 [20?21] 、漫射边缘的检测方法 [22] 、多 尺度边缘检测技术 [23] 、亚像素边缘的定位技术 [24] 、 收稿日期：2011?04?15；修回日期：2011?06?15 基金项目：轨道交通控制与安全国家重点实验室开放基金资助项目(RCS2010K02)；机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(RLO200801)；北 京交通大学基本科研业务费资助项目(2011JBM019) 通信作者：王敏杰(1988－)， 女， 黑龙江五常人， 硕士研究生， 从事图像处理和计算机视觉研究； 电话： 010-51468132； E-mail: wangminjie1118@https://www.wendangku.net/doc/2d16224780.html,

浅谈第三方检测实验室的人员管理

浅谈第三方检测实验室的人员管理 浅谈第三方检测实验室的人员管理 经济利益所支配和影响，以公正、权威的非当事人的身份，用科学、公正地方法对产商品进行评价、监督的活动的机构。其提供的数据为社会所用，目的为保证民众的基本利益。 在经济全球一体化的趋势下，竞争者均力图开发支持其竞争的新策略，其中重要的环节就是通过检测数据显示其产品的高技术和高质量，这就对实验室检测服务的客观保证提出了更高的要求。随着科技创新的快速发展，产品类型与品种迅速发展，技术含量越来越高，相应的产品规范和法规也日趋繁杂，各国和大众对产品质量的要求也越来越高，因而对实验室的专业技术能力、对检测结果的正确性和有效性的要求也日益迫切。这即为第三方检测实验室带来了机遇，也对我们的检测能力提出了挑战。如何加强第三方检测实验室的自身管理，寻求实验室的自我改进和自我完善，不断提供检测技术能力，适应检测市场不断提出的新要求，成为第三方检测实验室快速发展道路中面临的重要课题。 人是实验室技术要求的最重要的要素，对于任何机构来说，人是根本，作为第三方检测实验室，他的团队建设，特别是对实验室技术人员和管理人员的发现、选拔、使用和培养、交流，通过管理、协调以及创造相应的环境使其在检测活动中发挥最大的能动行，有着重大的意义。 根据《实验室资质认定评审准则》和《检测和校准实验室认可准则》的规定：“实验室需配备与其从事检测活动相适应的专业技术人员和管理人员”、“第三方检测或校准实验室不应参与任何损坏其判断独立性和检测或校准诚信度的活动”。因此在人员管理方面，要充分考虑技术岗位和管理岗位对于专业技术要求的不同需求，以及第三方检测实验室作为为社会提供公正数据的机构，对人员基本素质的特殊要求。人员配备要与本机构的发展战略、各部门的发展规划相结合，在人才的数量、类别配备上要适合本机构实际和发展，要以最佳