摘要：在现实生活中，图像反映的是自然界存在物体的客观性。形状是一个物体的基本信息。自然界的图像不管是在显示亮度、色彩浓度，还是在具体的分布空间上，它的数量值都是以模拟化的形式存在的。从图像中提取形状边缘进行检测和识别，是数字图像处理领域中的核心环节，对于解决实际生产、生活中的问题具有重大的理论和现实意义。圆的检测在图像检测中占有重要的地位，在检测圆的传统算法中，霍夫变换法是被人们利用最多的算法，但当参数空间维度升至二维以上时，其检测效率会受到很大的影响。

在一般形状的识别和分析方面，一般的自然界物体经过系统成像后，会在图像中占据一定的二维区域，是由一些简单的几何形状组合而成的（圆、矩形等）。形状的各个部分是我们研究物体形状的基本单元，本文针对自然界物体的形状特点，介绍了如何利用形状本身的几何形状及特定的算法对数字图像进行研究，主要论述了图像预处理过程及对圆形的识别检测的新算法，并与传统算法进行了对比。

关键字：图像处理；边缘提取；形状特点；霍夫变换

目录

摘要

Abstact

1. 绪论-5

1.1课题开发的背景和意义-5

1.2研究现状及趋势-5

1.3课题任务-5

2.图像预处理-6

2.1 提取轮廓的方法-6

2.2 图像的二值化原理-7

2.3 二值化的程序实现-8

2.4 边缘检测-8

2.5 边缘检测的基本步骤-8

3. 形状曲线识别算法的介绍-11

3.1 霍夫变换法简介-11

3.2 直线检测原理-12

3.3 圆检测原理-13

3.4 圆形识别的研究-15

4. 算法的改进-17

4.1 基本思想-18

4.2 算法流程图-18

4.3 算法实验-19

5. 结论-19

参考文献-20

致谢-21