编号数字图像处理倾斜图像的检测及校正学生姓名刘阳指导老师景文博学院光电工程学院专业测控技术与仪器学号0802117042011年6月摘要：论文提出了基于数字图像处理方法对倾斜图像的进行校正的方法及步骤。首先对图像进行边缘检测，利用Sobel算子，Prewitt算子，Canny算子等不同算子检测，并对不同效果进行比较。然后利用Hough变换的直线检测技术检测图像的倾斜度，从而对倾斜的图像进行校正。关键词：边缘检测，算法比较，hough变换，倾斜，校正针对传统hough变换的局限性，在经典算法的基础上增加了全局阈值和局部阈值结合去除虚假尖峰利用动态分组原则确定线段的端点，融合端点临近的线段等改进算法，更加简单明确的提取有用清晰的线段并进行校正。一、边缘检测（一）如何进行边缘检测边缘提取是要保留图像的灰度变化剧烈的区域，从数学上，最直观的方法就是微分(对于数字图像来说就是差分)，在信号处理的角度来看，也可以说是用高通滤波器，即保留高频信号。这是最关键的一步，在此之前有时需要对输入图像进行消除噪声的处理。用于图像识别的边缘提取往往需要输出的边缘是二值图像，即只有黑白两个灰度的图像，其中一个灰度代表边缘，另一个代表背景。此外，还需要把边缘细化成只有一个像素的宽度。总的说来边缘提取的步骤如下：1，去噪声2，微分运算3，2值化处理4，细化第二步是关键，有不少书把第二步就直接称为边缘提取。实现它的算法也有很多，一般的图像处理教科书上都会介绍好几种，如拉普拉兹算子，索贝尔算子，罗伯特算子等等。这些都是模板运算，首先定义一个模板，模板的大小以3*3的较见，也有2*2，5*5或更大尺寸的。运算时，把模板中心对应到图像的每一个像素位置，然后按照模板对应的公式对中心像素和它周围的像素进行数学运算，算出的结果作为输出图像对应像素点的值。需要说明的是，模板运算是图像的一种处理手段--邻域处理，有许多图像增强效果都可以采用模板运算实现，如平滑效果，中值滤波(一种消除噪声的方法)，油画效果，图像的凹凸效果等等。这些算法都比较简单，为人们常用。（二）边缘检测主要分为三种手法：第一种：空域微分算子这是最传统的方法，因为图像灰度变化剧烈的地方，对应于一个函数就是梯度较大的地方，所以可以通过数学算子来作为边缘检测的思路。Prewitt算子和Sobel算子就是其中比较简单而且常用的两种。第二种：拟合曲面拟合曲面是一种比较直观的方法，这个方法用领域中的一些像素值拟合一个曲面，然后求这个曲面在当前像素处的梯度。第三种：小波多尺度边缘检测第四种：基于数学形态的边缘检测这里主要介绍微分算子的方法，其中主要介绍Prewitt算子和Sobel算子算子和canny1、Prewitt算子Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用。其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个检测水平边缘，一个检测垂直边缘。HYPERLINK"http://baike.baidu.com/image/964b2e4ebbdf9181d0c86a28"\o"查看图片"\t"_blank"[1]对数字图像f(x，y)，Prewitt算子的定义如下：G(i)=|[f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1，j+1)]-[f(i+1,j-1)+f(i+1，j)+f(i+1，j+1)]|G(j)=|[f(i-1,j+1)+f(i,j+1)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i+1，j-1)]|则P(i,j)=max[G(i),G(j)]或P(i,j)=G(i)+G(j)Prewitt算子matlab程序如下：I=imread（'loufang.jpg'）；%读取图像J=rgb2gray(I);%转化为灰度图像K=imadjust(I，[40/2551]);%调整灰度值BW=edge(K,'prewitt');%边缘检测Figure，imshow(BW);%显示检测后图像2、Sobel算子索贝尔算子(Sobeloperator)是HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/14662.htm"\t"_blank"图像处理中的算子之一，主要用作HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/178264.htm"\t"_blank"边缘检测。在技术上，它是一离散性HYPERLINK"http://baike.baidu.com/view/58794