臺灣博碩士論文加值系統

邊緣偵測法在影像處理領域是十分常見的基礎應用，其準確性在某些研究中影響甚大，如自動駕駛的道路線偵測，很容易因為一點誤判就造成後續的其他演算法造成錯誤的判斷，因此，在本論文中我們會對邊緣偵測的準確性進行分析。在本論文中，我們利用RGB分開進行處理進行圖像重合的方式，制定出一套自製RGB邊緣偵測演算法，並建構出一套邊緣偵測法比較的方法，算出比較參數，並利用該比較方法，針對自製RGB邊緣偵測演算法與Sobel邊緣偵測演算法進行比較分析。我們透過觀察RGB分開計算與Sobel的前置作業灰階化，設想出另一種改進方法，調節RGB邊緣偵測法，改變灰階化所需的RGB權重比例，再進行邊緣偵測，最後比較分析調節RGB邊緣偵測法與自製RGB邊緣偵測演算法、Sobel邊緣偵測演算法的結果。

Edge detection is a very common basic application in the field of image processing. Its accuracy has a great impact in some studies, such as road line detection for autonomous driving. It is easy to cause a wrong judgment by other subsequent algorithms because of a misjudgment. Therefore, the accuracy of edge detection is analyzed in this theory.In this paper, a self-made RGB edge detection algorithm is developed by using RGB to separate processing and then image overlapping. And construct a set of methods for edge detection comparison, calculate the comparison parameters. The comparison method is used to compare and analyze the self-made RGB edge detection algorithm and Sobel edge detection algorithm. Imagine another improvement by observing the RGB separation process and Sobel's pre-worker grayscale. The tuning RGB edge detection method change the RGB weight ratio required for grayscale, and then perform edge detection. Finally, the results of the tuning RGB edge detection method and the self-made RGB edge detection algorithm and Sobel edge detection algorithm are compared and analyzed.

摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章、緒論 1
1.1動機與目的 1
1.2 文獻探討 2
1.3論文架構 2
第二章、相關背景與影像處理技術 4
2.1 RGB顏色模型 4
2.2中值濾波器 4
2.3 灰階圖像 5
2.4二值化 5
2.5 Sobel邊緣偵測 6
第三章、自製RGB邊緣偵測方法 10
3.1自製RGB邊緣偵測方法 10
3.1.1 圖像微分 10
3.1.2圖像重合 13
3.1.3自製中值濾波器 15
3.2邊緣偵測結果比較方法 18
3.2.1標準圖 18
3.2.2比較參數產生與比較 19
3.2.3 比較範例 20
第四章、調節RGB邊緣偵測方法 42
4.1調節RGB邊緣偵測方法 42
4.2調節RGB的權重比較分析 43
4.2.1調節RGB的權重比較方法 43
4.2.2調節RGB的比較範例 44
第五章、結論與未來展望 54
5.1結論 54
5.2未來研究方向 55
參考文獻 56

[1] 陳師奇，「以即時影像處理人臉辨識系統之設計」，國立交通大學電控工程研究所，碩士論文，民國95年7月。
[2] 古蕙媜，「利用自動化影像形變與邊緣偵測於人臉辨識」，國立交通大學資訊科學與工程研究所，碩士論文，民國96年6月。
[3] 陳俊佑，「基於類神經網路之即時車道障礙物偵測」，國立交通大學電控工程研究所，碩士論文，民國95年9月。
[4] 陳姿延，「車輛影片中車道線之偵測及追蹤」，國立交通大學資訊科學與工程研究所，碩士論文，民國101年7月。
[5] Image Filter, http://pria.cs.tku.edu.tw/pages/cht/courses/yen/proj105/pdf/day3.pdf
[6] 影像強化, http://ip.csie.ncu.edu.tw/course/IP/IP1406cp.pdf
[7] 黃聖幃，「圖形識別應用在田地水稻辨識之研究」，國立交通大學電控工程研究所，碩士論文，民國107年2月。
[8] Image Processing-Sobel Derivatives, http://silverwind1982.pixnet.net/blog/post/243360385