摘要：物体的轮廓信息是一种重要的形态特征，在图像处理过程中起着至关重要的作用。轮廓是在亮度不同的区域之间有一个明显的变化，即明度级差突然变化而形成的。轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。要得到轮廓首先要先检测出图像的边缘点，然后沿着两个不同方向跟踪已检测到的边缘点直到两条轨迹相遇并形成一条闭合的轮廓线。

本文研究的是基于霍夫变换的轮廓检测方法，利用此方法对大量的图像就行轮廓检测，并进行分析其特点。发现此方法不足之处，并进行改进。还分析了一些影响图像处理的因素，使检测效果得到提升。

关键词：轮廓检测  霍夫变换  噪声

目录

摘要

Abstract

引   言-4

1图像轮廓检测研究背景、目的及意义-5

2图像轮廓检测技术研究现状-6

2.1先验知识法-6

2.2数学形态学方法-7

2.3基于梯度的方法-8

2.4水平集方法-8

2.5活动轮廓模型方法-10

2.6方法总结-12

3基于霍夫变换的轮廓检测方法-13

3.1霍夫变换的原理及应用-13

3.2 基于霍夫变换的轮廓检测图像-14

3.2.1 对人物图像进行轮廓检测-14

3.2.2 对汽车图像进行轮廓检测-16

3.2.3 对水果图像进行轮廓检测-18

3.2.4 对家具图像进行轮廓检测-20

3.2.5 初步总结-22

3.3对基于霍夫变换的轮廓检测方法的影响因素-22

3.4对基于霍夫变换的轮廓检测方法的改进-23

3.5图像锐化对轮廓检测的影响-25

3.6与基于roberts算子的轮廓检测方法检测的对比-26

4代码-27

结   论-30

致   谢-31

参考文献-32