叶曼居士讲《老子》第四十七章 第四十七章 不出户，知天下；不窥牖，见天道。其出弥远，其知弥少。是以圣人不行而知，不见而明，不为而成。 第四十七章不但在义理上紧接上一章，同时也还是阐释“反者道之动，弱者道之用”。 那么，圣人为何不见、不窥便知“天下”、“天道”呢？ 简单地在说，圣人的“性”是真的，自己完全自足；己之性就是物之性、物之全就是天下。所以他可以不看就知道，可以不做就能成。如果进一步追问为什么，那就很形而上了。因为天下万事都有一个规则，万物都有个理。假如知道了总体的规则，知道了这个万全之理，于是，万事万物都在我们的提纲挈领中了。所谓纲领就是指万物的主要原则，正如庄子所谓的“通一一而万事毕”。 “道在尔不在远”，这里的“尔”字要说明一下。“尔”不是“你”的意思，“尔”应该作“迩”。那么，道在哪儿？道就在我们近边，不在远方，行住坐卧，一切东西你都能从近身来获知。既然“道”就在身边，乃至在自身，那么“不出户，知天下”。一般人认为，假设想要知识丰富，就要读万卷书，行万里路；但是《道德经》并不采取这麻烦的策略，而是从最简单的做起，从身边窥察——不必走出大门口，就知道天下了。 天下非常大，有限的个人怎么走也不能够走遍，所以，有所知就有所不知。所谓“知不在乎行”，你知道这个道理，就不必行，不一定非要走出去才成，尤其是万物整全，怎么可以用有限的人生、有限的人力来观察呢？所以，整个物是什么东西，万物是什么东西，只能用思考来获得。 王弼注得很恰当，“事有宗，而物有主，途虽殊而同归也”。他说，每一件事情都有它的宗，每一个物都有它的主，虽然路是不同的——“途虽殊”，但是都同归于一，即“虑虽百而其致一也”。这是从万物来理解，那么，从我们自身的思虑来理解有怎样呢？“虑”表示我们的思虑，我们的考虑有一百样，“而其致一也”——但是你的目的只是这一个，你想要知道的东西就这一个。 “道有大常”，所有的道都是最大的、经常的、永恒不变的。“理有大致”，理也有一个大的原则。所谓“执古之道，可以御今”，就是说，古今都是连续的、类同的，古人和今人类似，行为想法相去不远，因此，观察古事、古人，就可以知道现在和未来了。比如，古人说，人一定要仁、义、礼、智、信等“五常”，现在难道就不需要了吗？还是需要。所以这五常永恒不变；因此才可以“执古之道，可以御今”。相反，“虽处于今，可以知古始”，你虽然是生在现代，但是还是可以追溯过去，可以知道古时候都是什么情形。因为人同此心，心同此理，“故不出户，窥牖而可知也”——你不必走出门，你也不必从窗户去看看，就可以“见天道”了。 天道本来不可以“见”。可是，只要能够认识万物之宗，虽然不可以用眼睛见，可是还是可以推理，推理就可以知道天下万物。 现实生活中，我们看了、走了很多的地方。可惜很多人对很多地方并没有太注意。比如说，我曾经去旅行，中国旅行社的朋友们跟我说，：们台湾人很妙，下了车就买东西，上了车就睡觉。说的我都难为情。但是我们看看，旅行差不多几乎是这样情形，下了车就跑，上了车就睡觉，周围的景象，没人看。所以，行万里路、读万卷书，并不意味着明理了。有些人把万卷书都读了，书是书，人还是人，等于白读了；行万里路，却变成购物。所以老子说，要从纷繁杂乱的万物中理解事情的原则，事
叶曼居士讲《老子》第九章 第九章 持而盈之，不如其已。揣而锐之，不可长保。金玉满堂，莫之能守。富贵而骄，自遗其咎。功遂身退，天下之道。 诸位学过第八章，知道里头用水的七种品德来比喻为人处世的道理。现在继续看第九章，这一章很明白地阐述了人类为什么要取法于水，行自然之道。 我们常常把小孩子比喻为早上八九点钟的太阳，因为他们充满了生命力，有无限发展的可能性。但是到了中年时候事业达到顶峰，潜力已经完全发挥出来以后，便要慢慢收敛自己了，如同太阳到了中天，便一定要偏了。花儿开了以后一定要谢，月亮圆了以后一定会缺，这是自然的规律。大自然按着它自己的规律运行，刚刚惊蜇以后大地回春，可春天不会因为人们的喜爱和歌颂而永远赖在那不走，否则我们就看不到夏天茂盛的树林、秋天金黄的稻穗，也到达不了冬天收藏之后的松懈了。《周易"乾卦》描写了这个自然的变化过程，初九潜龙毋用，一切都包孕在种子里头，还没有生长出来；九二见龙在田，种子已经开始萌芽；九三君子终日乾乾，在前进的道路上小心谨慎；九四或跃在渊，一切事物已经开始按着正常的轨迹运转；九五飞龙在天，事物发展到顶峰状态，一切如此完美；上九亢龙有悔，物盛则衰，走向枯萎疲惫。 自然运转的规律给我们什么样的启示呢？这就是“盈必溢，锐必折”。器皿中的水满了一定要溢出来，尖锐的东西容易断折。知道了这个道理以后，我们就知道要诫之在满、诫之在锐了。《左传》中记载曹刿论战的故事，他观察敌人形势，到合适的时间便发动士兵，打了胜仗。曹刿总结的经验很简单：“一鼓作气，再而衰，三而竭。”也就是说靠勇气取胜只能在于一时，决不可长久。其实生活中很多时候也是这样，比如说求学要细水长流，否则进得越猛，退得越快。我们常说：“言语不攻人心病，笑人不刺人骨髓。”就是说话做事要留有余地，这样才有退路。 所以老子说：“持而盈之，不如其已。”王弼注说：“持谓不失德也。既不失其德，又盈之，势必倾危，故不如其已者，谓乃更不如无德无功者也。”持是持有、拥有的意思；已是停止的意思。拥有某些东西，越来越多，最后必将盈溢出来，所以不如停止。王弼说持是不失德的意思，是因为只有不失德、顺道而行才能够拥有某些东西，这是事物发展中一个前进、上升的过程；但要是拥有到满溢出来的程度，那么就失去了自然的品德，要走衰败后退的路子了。 诸位看这句话的意思，就知道老子并不是主张什么都不作为，什么都不要的。在什么也没有的时候，倘若说自己什么都不要，就喜欢贫穷，这是矫情。因为物质对我们来说还是很重要的，没有一定的财物就无法保证自己的生存。但获得财物的途径必须是合法、合于自然之道的，孔子说“不义而富且贵，于我如浮云”，说的就是这个道理。但获得安稳生活之后，一定要有知足之心。有人问张荣发先生，说你现在做成这么大的事业，快活不快活。他一句话也不说，只摇了摇头，为什么呢？因为财富太多已经造成了他的负担，比如出门必得要跟着很多保镖，到哪里做什么事情都受到公众的关注，这样就活得不自在了。中国人认为人生最理想的人生是“持盈保态”，事情做成了，又能保持它的状态。但这又谈何容易呢？一个杯子装着不满的水可以随便拿着它，但如果装满了水，要捧着就得非常小心了，所以这个“持盈保态”其实是中国人的一种乐观想法罢了。 “揣而锐之，不可长保”，跟上面一句意思相近。王弼注说：“既揣末令尖，又锐之
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
图像边缘检测方法比较研究 作者：关琳琳孙媛 来源：《现代电子技术》2008年第22期 摘要：边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用。系统分析目前具有代表性的边缘检测方法，并用IDL6.3软件实现各种算法。实验结果表明，各种方法均有各自的优缺点和适用条件，在做图像边缘检测之前，应对图像进行分析，针对图像的特点和应用需求选用合适的方法。 关键词：边缘检测；检测算子；高通滤波；小波变换 中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1004-373X(2008)22-096-03 Comparison of Image Edge Detection Methods GUAN Linlin1,SUN Yuan2 (1.Department of Resource Science and Technology,Beijing Normal University,Beijing,100875,China; 2.96656 Unit of Second Artillery F orces,Chinese People′s Liberation Army,Beijing,100820,China) Abstract：Edge detection plays an important role in digital image processing.This paper comprehensively analyze the representative methods of edge detection at present,and realizes each algorithm with the IDL6.3 software.Results indicate that each method has some advantages and limitations.It should be carefully selected according to the characteristics of the image as well as application needs before conducting edge detection. Keywords：edge detection;detective operators;high-pass filtering;wavelet transform 1 引言 边缘检测技术是图像特征提取中的重要技术之一，也是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析方法的基础。近年来，边缘检测技术被广泛地应用在各个领域，例如工程技术中零件检查［1］、医学中器官病变状况观察［2］、遥感图像处理中道路等典型地物的提取［3］以及估算遥感平台的稳定精度［4］等。这使得如何快速、准确地获得边缘信息成为国内外研究的热点。边缘检测方法在空间域和频域中均可以实现，而且不断涌现出新技术新方法。这些方法
叶曼老师讲解的《易经》文字笔记 原文地址：叶曼老师讲解的《易经》文字笔记（ 1）作者：明空无二 本博文内容随学习进度会随时更新 ,如果内容没有听或没有 来得及记录、或没有值得记录的内容，内容就不反映在博文中。 本博所有原创博文均可自由转载，因涉及佛法见地转载 时请务必注明出处。 01a ： 人的细胞横向切开在显微镜下看都是“太极图”模样。 03a: （1）《易经》中有道（形而上）、象、数。从伏羲到孔子经 历了 3500 年。 （2）“错综复杂”四字出之《易经》。 （3）没有孔子的《十翼》，《易经》应用就上升不到“道”的层
面。 （4）《易经》乃《十三经》之首。 （5）《系辞》不是孔子做的。 （6）离了“象”就没有《易经》。 （7）山上有直树，世上无直人。言语伤人比用器械伤人更 可怕和让人难受。 03b （1）神无方，易无体，唯在变。 （2）六爻中上两爻表天，下两爻表地，中间两爻表人。俗 语“不三不四”，就是骂你“不是人”。 （3）六爻关键是时间、位置，最关键是“情”，通“情”达“变”，不但要通法、还要通“情”。 04a易之“数” （1）姓，女人生也。母系社会遗风。“夫妻制”由周文王制定。 （2）《连山》以艮卦为首，《归藏》以坤卦为首，老子赞 叹《归藏》。 （3）刚强的人易死。
（4）叶曼老师大概在2000 年前讲的《易经》。 （ 5）《周易》以乾卦为首。周朝创建了800 多个封建国家，即“封建制度”。 （6）卦中，“一阳（爻）为阳卦，两阳（爻）为阴卦”。离卦 就为阴，坎卦是阳。阴甚至不能在阳之上，只能“承接”阳， 所以阴以“柔顺”为主。 （7）盛世少算命，易经和干支配合起来是在东汉末年的战 乱年代。拿不定主意的时候才算命。 （8）十传、河图、洛书都不是孔子做的，后来的考证都有 证据。 04b （1）孔子和老子都是从《易经》中出来的。 （2）圣人以“神道”设教。教化也。趋吉避凶也，自己变化也。真正的“神道设教”是有个上帝、大梵天等的。 （3）卦者，挂也。 （4）伏羲、周文王、孔子是三位对《易经》创立和发展的 圣人。 （5）商朝还重鬼神，到孔子则是“敬而远之”。 （6）真正的政治家只有孙中山，现在的多为“政客”。“三民 主义”是社会主义不是共产主义。
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。
1.轴套类零件 这类零件一般有轴、衬套等零件，在视图表达时，只要画出一个基本视图再加上适当的断面图和尺寸标注，就可以把它的主要形状特征以及局部结构表达出来了。为了便于加工时看图，轴线一般按水平放置进行投影，最好选择轴线为侧垂线的位置。 在标注轴套类零件的尺寸时，常以它的轴线作为径向尺寸基准。由此注出图中所示的Ф14 、Ф11（见A-A断面）等。这样就把设计上的要求和加工时的工艺基准（轴类零件在车床上加工时，两端用顶针顶住轴的中心孔）统一起来了。而长度方向的基准常选用重要的端面、接触面（轴肩）或加工面等。 如图中所示的表面粗糙度为Ra6.3的右轴肩，被选为长度方向的主要尺寸基准，由此注出13、28、1.5和26.5等尺寸；再以右轴端为长度方向的辅助基，从而标注出轴的总长96。 2.盘盖类零件 这类零件的基本形状是扁平的盘状，一般有端盖、阀盖、齿轮等零件，它们的主要结构大体上有回转体，通常还带有各种形状的凸缘、均布的圆孔和肋等局部结构。在视图选择时，一般选择过对称面或回转轴线的剖视图作主视图，同时还需增加适当的其它视图（如左视图、右视图或俯视图）把零件的外形和均布结构表达出来。如图中所示就增加了一个左视图，以表达带圆角的方形凸缘和四个均布的通孔。
在标注盘盖类零件的尺寸时，通常选用通过轴孔的轴线作为径向尺寸基准，长度方向的主要尺寸基准常选用重要的端面。 3.叉架类零件 这类零件一般有拨叉、连杆、支座等零件。由于它们的加工位置多变，在选择主视图时，主要考虑工作位置和形状特征。对其它视图的选择，常常需要两个或两个以上的基本视图，并且还要用适当的局部视图、断面图等表达方法来表达零件的局部结构。踏脚座零件图中所示视图选择表达方案精练、清晰对于表达轴承和肋的宽度来说，右视图是没有必要的，而对于T字形肋，采用剖面比较合适。
第31卷第3期2005年5月 光学技术 OP T ICA L T ECHN IQ U E V ol.31No.3 M ay 2005 文章编号:1002-1582(2005)03-0415-05 图像边缘检测方法研究综述 段瑞玲,李庆祥,李玉和 (清华大学精密仪器及机械学系,北京 100084) 摘 要:图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛收到关注的边缘检测算法进行了简单介绍。综述中只涉及到检测方面,而没有讨论滤波、边缘定位、算法的复杂程度和边缘检测器性能的评价。 关键词:图像处理;边缘检测;梯度算法;差分边缘检测 中图分类号:T P751 文献标识码:A Summary of image edge detection DU AN Rui_ling,LI Qin g_xiang,LI Yu_he (Department of P recisio n I nstrument and M echanology,Tsing hua University,Beijing 100084,China) Abstract:Edg e is one of the most fundamental and sig nificant features.Edge detection is alw ay s one of the most classical studying projects o f computer vision and image processing field.T he fist step of image analy sis and understanding is edg e de tec-tion.T he g oal of edge detection is to recover information about shapes and reflectance o r transmittance in an image.I t is one of the fundamental steps in image processing,mage analy sis,image patter recognition,and computer vision,as well as in human vision.T he correctness and reliability of its results affect directly the comprehension machine system made fo r objective w orld. T he summary for basic edge de tection metho ds was made.It involv ed the detection methods only but no t filtering,edge loca-tion,analy sis of algorithm complexity and functional evaluation about a detecto r. Key words:image processing;imag e detection;gradient arithmetic; 1 引 言 早在本世纪初,人类为了用图片及时传输世界各地发生的新闻事件,便开始了对图像处理技术的研究。用计算机进行图像处理,改善图像质量的有效应用开始于1964年美国喷气推进实验室对太空传回的大批月球照片进行处理,并收到了明显的效果。然而,图像处理技术的真正发展还是在上世纪60年代末,其原因一方面是由于受到航天技术发展的刺激,另一方面是作为图像处理工具的数字计算机和各种不同类型的数字化仪器及显示器的突飞猛进发展。迄今为止,数字图像作为一门崭新的学科,日益受到人们的重视,并且在科学研究、工农业生产、军事技术和医疗卫生等领域发挥着越来越重要的作用。 机器视觉主要是利用计算机实现人类的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。边缘是图像的最基本特征,边缘检测通常是机器视觉系统处理图像的第一个阶段,是机器视觉领域内经典的研究课题之一,其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。 2 图像边缘定义 图像的大部分信息都存在于图像的边缘中,主要表现为图像局部特征的不连续性,即图像中灰度变化比较剧烈的地方。因此,我们把边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。根据灰度变化的剧烈程度,通常将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型[1]。阶跃边缘两边的灰度值变化明显,而屋顶边缘位于灰度值增加与减少的交界处。那么,对阶跃边缘和屋顶边缘分别求取一阶、二阶导数就可以表示边缘点的变化。因此,对于一个阶跃边缘点,其灰度变化曲线的一阶导数在该点达到极大值,二阶导数在该点与零交叉;对于一个屋顶边缘点,其灰 415 收稿日期:2004-06-01;收到修改稿日期:2004-10-20 E-mail:duanrl03@mails.ts https://www.doczj.com/doc/0e2731289.html, 作者简介:段瑞玲(1979_),女,山西人,清华大学博士研究生,从事装配系统及微观图像处理研究。
表面粗糙度在图样上的标注方法 表面粗糙度符号、代号应注在可见轮廓线、尺寸线、尺寸界线或者它们的延长线上;符号的尖端必须从材料外指向表面；在同一张图样上，每一表面一般只标注一次符号、代号，并尽可能靠近有关的尺寸线。在表7’中摘要列举了表面粗糙度标注的有关规定及图例。 表７表面粗糙度的标注方法及示例
机械零件表面粗糙度的选择 机械零件表面粗糙度的选择表面粗糙度是反映零件表面微观几何形状误差的一个重要技术指标，是检验零件表面质量的主要依据；它选择的合理与否，直接关系到产品的质量、使用寿命和生产成本。 机械零件表面粗糙度的选择方法有3种，即计算法、试验法和类比法。在机械零件设计工作中，应用最普通的是类比法，此法简便、迅速、有效。应用类比法需要有充足的参考资料，现有的各种机械设计手册中都提供了较
全面的资料和文献。最常用的是与公差等级相适应的表面粗糙度。在通常情况下，机械零件尺寸公差要求越小，机械零件的表面粗糙度值也越小，但是它们之间又不存在固定的函数关系。例如一些机器、仪器上的手柄、手轮以及卫生设备、食品机械上的某些机械零件的修饰表面，它们的表面要求加工得很光滑即表面粗糙度要求很高，但其尺寸公差要求却很低。在一般情况下，有尺寸公差要求的零件，其公差等级与表面粗糙度数值之间还是有一定的对应关系的。 在一些机械零件设计手册和机械制造专著中，对机械零件的表面粗糙度和机械零件的尺寸公差关系的经验及计算公式都有很多介绍，并列表供读者选用，但只要细心阅来，就会发现，虽然采取完全相同的经验计算公式，但所列表中的数值也不尽相同，有的还有很大的差异。这就给不熟悉这方面情况的人带来了迷惑。同时也增加了他们在机械零件工作中选择表面粗糙度的困难。 在实际工作中，对于不同类型的机器，其零件在相同尺寸公差的条件下，对表面粗糙度的要求是有差别的。这就是配合的稳定性问题。在机械零件的设计和制造过程中，对于不同类型的机器，其零件的配合稳定性和互换性的要求是不同的。在现有的机械零件设计手册中，反映的主要有以下3种类型： 第1类主要用于精密机械，对配合的稳定性要求很高，要求零件在使用过程中或经多次装配后，其零件的磨损极限不超过零件尺寸公差值的10%，这主要应用在精密仪器、仪表、精密量具的表面、极重要零件的
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] i且处在强度显著变化的位置上的点． ,[j 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。 Roberts,Sobel,Prewwit是基于一阶导数的边缘检测算子，图像的边缘检测是通过2*2或者3*3模板作为核与该图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。 Laplace边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。Laplace算子的改进方式是先对图像进行平滑处理，然后再应用二阶导数的边缘检测算子，其代表是拉普拉斯高斯（LOG）算子。前边介绍的边缘检测算法是基于微分方法的，其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数过零点。Canny算子是另外一类边缘检测算子，它不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。 1．3 边缘检测算法 对于边缘的检测常常借助于空域微分算子进行,通过将其模板与图像卷积完成。两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在灰度边缘。灰度边缘是灰度值不连续(或突变) 的结果,这种不连续常可利用求一阶和二阶导数方便地检测到。已有的局部技术边缘检测方法,主要有一次微分(Sobel 算子、Robert s 算子等) 、二次微分(拉普拉斯算子等)。这些边缘检测器对边缘灰度值过渡比较尖锐且噪声较小等不太复杂的图像,大多数提取算法均可以取得较好的效果。但对于边缘复杂、采光不均匀的图像来说,则效果不太理想。主要表现为边缘模糊、边缘非单像素宽、弱边缘丢失和整体边缘的不连续等方面。 用算子检测图像边缘的方法是用小区域模板对图像进行处理,即采用卷积核作为掩模模板在图像中依次移动,完成图像中每个像素点同模板的卷积运算,最终输出的边缘幅度结果可以检测出图像的边缘。卷积运算是一种邻域运算。图像处理认为:某一点像素的结果不但和本像素灰度有关,而且和其邻域点值有关。运用模板在图像上依此对每一个像素进行卷积, 即模板上每一个点的值与其在图像上当前位置对应的像素点值相乘后再相加,得出的值就是该点处理后的新值。 边缘检测算法有如下四个步骤：
叶曼居士讲《老子》第七十七章 第七十七章 老子连至几章都是告诉人家最要紧的是戒刚强，这一章他就来谈一谈天道跟人道的不同。 天之道其犹张弓与？高者抑之，下者举之。有馀者损之，不足者补之。 天的道就跟我们拉弓一样，大家都看过拉弓箭，这个弓后面是一个弦，这个弦有松紧的你要拉。天之道是不是就像张弓一样的，这个“与”是表示疑问，为什么呢？“高者抑之，下者举之”，我们定这么一个弓，这个弓有这么宽的东西，这个弓弦在两个弓的两端，这个弦假设高的话，你拉低一点；假设太低了以后，你弄高一点。“有余者损之”，这个弦假设太长了崩不起来了，就减少些；“不足者补之”，太短了就补起来。所谓天之道，就是消息盈虚，消是灭，息是生，盈是满，虚是空掉，所有天下的事情都这样。所以三国演义话说天下大事，合久必分，分久必合。易经里面“否极泰来，剥久必复”。我们了解这个了以后就知道盛极必衰。到了你最高的时候很容易往下跑，因为仗着自己经历很饱满，能力非常强，于是使用过度。好比张弓，你拉的太满了，弦一定要断的，所以很多事情我们说“满招损”。 天之道，损有馀而补不足。人之道，则不然，损不足以奉有馀。孰能有馀以奉天下，唯有道者。 天是很公平的，给我们每一个人都很公平，在死亡的面前、在老的面前人人平等，这个太多了就拿过来补那个不够的，就跟这个弓弦一样的，这个弓弦太长了截短一点，把它拉长一点，所以有余者损之，不足者补之。 天之道本来多的让它少一点，少的多一点很公平。但是你很难说生下来都一样，高低各方面都不同的。太多的去掉，不够的来补偿它。好比我们说一个瞎子，他的耳朵就能非常好。聋子的话眼睛非常之好，一个残废的人脑筋非常之好。自古才子短命，佳人薄命：我们说天妒红颜，一个长得非常漂亮的人，他的命很苦；非常美的人、非常有才华的，好比说像王弼，王弼注了这么多书，24岁就死了。从古以来，才子命都短，红粉佳人命运都非常坎坷。这也是损有余以补不足，损不足以奉有余。 天之道是损有余而补不足，所以聋子的眼睛非常亮，瞎子耳朵非常灵，残废心思非常巧，可是最聪明的、最漂亮的命常常薄，这是天之道损有余而补不足。人之道正好相反，“损不足以奉有余”。 注：与天地合德，乃能包之，如天之道。如人之量，则各有其身，不得相均，如惟无身无私乎，自然然后乃能与天地合德。 我们把注解的句断一下，“与天地合德”，你能够与天地合一德。“天无私父覆，地无私载”，天不会说我这儿照着你，我那儿不照你，也不会说你这个人聪明、你这个人漂亮我多照着你一点，没有，覆盖一切，没有私心，地也没有私心，圣人走过它，它不以为荣；破破烂烂的牛马走过它，它不以为辱，都接受。能够了解这个的话，你能够跟天地合德。 “乃能包之，如天之道，如人之量”，像天的道，像人的量。一个人什么叫做伟大？伟大的话是他所能够影响的人，能够使人家得到好处的越多越久越伟大。假如我们一个人只能说我是个慈母，我是个孝女，我不过就在一家而已，只有很有限的量。像华盛顿、林肯、甘地、孙中山这些人为什么伟大？因为影响的人太多，影响这一个事情很长久，越长久越多越伟大。“则各有其身”，天有天的道，我们人各有各的
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。
毕业设计（论文） 题目：图像边缘检测方法研究 英文题目：Research on Image Edge Detection Methods
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
独创声明 本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。 本声明的法律后果由本人承担。 作者签名: 二〇一〇年九月二十日 毕业设计（论文）使用授权声明 本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。 本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学校保存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计（论文）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布设计（论文）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。 （保密论文在解密后遵守此规定） 作者签名: 二〇一〇年九月二十日
工程图标注功能 工程图的标注是反应零件尺寸和公差信息的最重要的方式，在本小节中将介绍如何在工程图中使用标注功能。利用标注功能，用户可以向工程图中添加尺寸、形位公差、制图符号和文本注释等内容。 一、尺寸标注 (一)尺寸标注 尺寸标注用于标识对象的尺寸大小。由于UG工程图模块和三维实体造型模块是完全关联的，因此，在工程图中进行标注尺寸就是直接引用三维模型真实的尺寸，具有实际的含义，因此无法像二维软件中的尺寸可以进行改动，如果要改动零件中的某个尺寸参数需要在三维实体中修改。如果三维被模型修改，工程图中的相应尺寸会自动更新，从而保证了工程图与模型的一致性。 选择如图6-64所示的【插入】→【尺寸】菜单下的命令或在如图6-65所示的Dimension（尺寸标注）工具栏中选择相应的命令按钮，系统将弹出各自得【尺寸标注】对话框。该对话框中一般将包含了尺寸类型、点/线位置、引线位置、附加文字、公差设置和尺寸线设置等选项组，应用这些对话框可以创建和编辑各种类型的尺寸。 图6-64 【尺寸标注】对话框 图6-65 【尺寸标注】工具栏
该选项组用于选取尺寸标志的标注样式和标注符号。在标注尺寸前，先要选择尺寸的类型。该选项组中包含了16种类型的尺寸标注方式。各种尺寸标注方式的用法如下。 ●Infer（推论）：该选项由系统自动推断出选用哪种尺寸标注类型进行尺寸标注。 ●Horizontal（水平）：该选项用于标注工程图中所选对象间的水平尺寸。 ●Vertical（垂直）：该选项用于标注工程图中所选对象间的垂直尺寸。 ●Parallel（平行）：该选项用于标注工程图中所选对象间的平行尺寸。 ●Perpendicular（正交）：该选项用于标注工程图中所选点到直线（或中心线）的垂直尺 寸。 ●Angular（角度尺寸）：该选项用于标注工程图中所选两直线之间的角度。 ●Cylindrical（圆柱尺寸）：该选项用于标注工程图中所选圆柱对象之间的直径尺寸。 ●Hole（孔）：该选项用于标注工程图中所选孔特征的尺寸。 ●Diameter（直径）：该选项用于标注工程图中所选圆或圆弧的直径尺寸。 ●Radius NOT to Center（未至圆心半径）：该选项用于标注工程图中所选圆或圆弧的半径 尺寸，但标注不过圆心。 ●Radius to Center（至圆心半径）：该选项用于标注工程图中所选圆或圆弧的半径尺寸， 但标注过圆心。 ●Folded Radius（折线半径）：该选项用于标注工程图中所选大圆弧的半径尺寸，并用折 线来缩短尺寸线的长度。 ●Concentric Circles（同心圆）：该选项用于标注工程图中所选两不同半径的同心圆弧之 间的距离尺寸。 ●Arc Length（弧长）：该选项用于标注工程图中所选圆弧的弧长尺寸。 ●Ordinate Dimension（纵坐标尺寸）：用来在标注工程图中定义一个原点的位置，作为 一个距离的参考点位置，进而可以明确的给出所选择对象的水平或垂直坐标（距离）。 ●Horizontal Chain（水平方向尺寸链）：用来在工程图中生成一个水平方向（XC轴方向） 上的尺寸链，即生成一系列首尾相连的水平尺寸。 ●Vertical Chain（垂直方向尺寸链）：用来在工程图中生成一个垂直方向上（YC轴方向） 的尺寸链。即生成一系列首尾相连的垂直尺寸。 ●Horizontal Baseline（水平基线标注）：用来在工程图中生成一个水平方向（XC轴方向） 的尺寸系列，该尺寸系列分享同一条基线。 ●Vertical Baseline（垂直基线标注）：用来在工程图中生成一个垂直方向（YC轴方向） 尺寸系列，该尺寸系列分享同一条基线。 标注尺寸时，根据所要标注的尺寸类型，先Dimension工具栏中选择对应的图标，接着用点和线位置选项设置选择对象的类型，再选择尺寸放置方式和箭头、延长的显示类型，如果需要附加文本，则还要设置附加文本的放置方式和输入文本内容，如果需要标注公差，则要选择公差类型和输入上下偏差。完成这些设置以后，将鼠标移到视图中，选择要标注的对象，并拖动标注尺寸到理想的位 置，则系统即在指定位置创建一个尺寸的标注。 （二）、对话框含义： 1．选择步骤 2．点和线位置选项 3．Use Appended Text（附加文本） 选择该复选框，系统将为尺寸文本添加附加文本，附加文本的内容在注释编辑器中设置。4．Annotation 编辑or（注释边界器） 单击该按钮，将弹出注释编辑器对话框，在该对话框中可以设置上下前后等四种附加文本，关于注释编辑器的使用，将在下一小节中进行详细的介绍。 5．公差值类型 公差类型用于设置公差在尺寸标注时的显示方式。在图6-66所示的【水平标注】对话框中选择