图像边缘检测课程设计报告书

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实践教学

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理工大学

计算机与通信学院

2012年秋季学期

图像处理综合训练

题目：图像边缘检测课程设计专业班级：

姓名：

学号：

指导教师：

成绩：

目录

摘要 (1)

一、前言 (2)

二、算法分析与描述 (3)

三、详细设计过程 (8)

四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 (10)

五、程序运行截图及其说明 (11)

六、简单操作手册 (14)

设计总结 (16)

参考资料 (17)

致 (18)

附录 (19)

摘要

在实际图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。

边缘检测是图像处理与分析中最基础的容之一，也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征，是图像的基本特征之一，广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理中。因此，图像边缘和轮廓特征的检测与提取方法，一直是图像处理与分析技术中的研究热点，新理论、新方法不断涌现。

本文研究了一些边缘检测算法，包括传统的Roberts、Sobel、Prewitt、Canny等算法。经典边缘检测方法的抗噪声性能都较差，解决该问题的主要方法就是设置阈值，把得到的图像高频部分与阈值相比较以达到去噪的目的，所以阈值的选取显得尤为重要。传统方法中的阈值都是通过实验确定的，没有统一的阈值选取方法。本文利用边缘的最大后验概率估计，介绍一种新的边缘估计方法，从理论上说明了怎样选取最佳阈值。文章中关于这些方法都有较详细的介绍，以及算法的实现步骤，对算法均进行了仿真实验。

关键词：边缘检测；图像处理；Matlab；Sobel；检测算法

一、前言

随着信息技术的不断发展和用户需求的不断增长,嵌入式系统逐渐走进国民生产的方方面面,其应用也日益广泛。目前国一个普遍被认同的定义是：以应用为中心、以计算机技术为基础、软件硬件可裁剪、适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求的专用计算机系统。嵌入式系统的应用领域也非常广泛。嵌入式系统几乎包括了生活中的所有电器设备，如掌上PDA 、移动计算设备、手机上网、数字电视、多媒体、汽车、数字相机、电梯、空调、安全系统、自动售货机、工业自动化仪表与医疗仪器等。

而图像边缘检测则是图像处理中非常基础但是及其重要步骤。边缘是两个不同区域之间的边界。图像边缘检测是图像处理，图像分析，模式识别等一系列图像处理过程中最重要的步骤。目前，学界上已经有许多种不同点的方法来实现边缘检测的功能，比如说差分法（Kirsch,1971）和曲线拟合法（Haralick，1984）。传统的边缘检测方法，比如Sobel、Prewitt、Kirsch算法，通过计算第一阶方向导数来决定边缘的位置。零点交叉边缘检测法（Bovik，1998）运用了二阶导数和拉普拉斯算符。而Canny算法（Canny，1986）是目前学界最流行并

且应用最广泛的的高斯边缘检测算法。尽管高斯检测算法（Yuksel，2007）相对来说有更好的性能表现，但是所需要的计算也比传统基于求导的检测算法复杂的多。

近些年来，对于图像处理在许多不同的科学和工程领域应用的研究越来越火热。在嵌入式系统上实现图像处理能够很好的解决在一般PC或者工控机上实现图像处理的不足之处，比如说便携性差，功耗大，移动性，灵活性不强等。同时加之以集成度高，与网络的耦合也越来越紧密等特点。嵌入式系统将是未来工业控制和其他一些行业的主要发展方向。

本文主要阐述了图像边缘检测算法的一些理论，并对检测的效果加以比较，同时介绍了嵌入式系统开发的流程，为图像类嵌入式开发系统开发提出可行的方案。最后设计实现了边缘检测系统。

二、算法分析与描述

2.1 Roberts算子

由Roberts提出的算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，对于边界陡峭且噪比较小的图像检测效果比较好，它在2×2邻域上计算对角导数，

[],

G i j

G[i,j]又称为Roberts交叉算子。在实际应用中，为简化运算，用梯度函数的Roberts绝对值来近似：

[][][][][]

-++++-+

,=,1,11,,1

G i j f i j f i j f i j f i j

用卷积模板，上式变成：

[],x y

=+

G i j G G

其中G x和G y由下面图1所示的模板计算：

图1 Robert边缘检测算子的模板

Roberts算子是该点连续梯度的近似值，而不是所预期的点处的近似值。由上面两个卷积算子对图像运算后，代入2式，可求得图像的梯度幅度值G[i,j]，然后选取适当的门限TH，作如下判断：G[i,j]>TH，[i,j]为阶跃状边缘点，{G[i,j]}为一个二值图像，也就是图像的边缘。由于利用局部差分检测比较陡峭的边缘，但对于噪声比较敏感，经常会出现孤立点，于是人们又提出了Prewitt算子[4]。

通过分析可知，Sobel算子法对高频成分丰富的图像处理效果好，对中低频成分的图像效果差。

2.2 Prewitt算子

为在检测边缘的同时减少噪声的影响，Prewitt算子从加大边缘检测算子出发。由2×2扩大到3×3来计算差分算子，所以其卷积模板为图2所示：

图2 Prewitt边缘检测算子的模板

在图像中的每个像素位置都用这2个模板做卷积，Prewitt算子将方向差分运算与局部平均结合起来，表达式如下：

汽车标志识别设计-MATLAB程序设计

设计目的：车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车标的区域，并识别出车标。 程序效果： 程序实现： STEP1：输入待处理的原始图像: 程序： 1 2 3 4 clear;clc;close all; %Step1 获取图像 装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread( '1.jpg');%imread 函数读取图像文件 subplot(3,4,1);imshow(Scolor),title('原始图像') 输出：

SETP2：图像的灰度化: 彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，而且在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。由彩色转换为灰度的过程叫做灰度化处理。选择的标准是经过灰度变换后，像素的动态范围增加，图像的对比度扩展，使图像变得更加清晰、细腻、容易识别。 程序： 输出： 原始图像 1 2 3 %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray 转换成灰度图 subplot(3,4,2);imshow(Sgray),title('原始黑白图像');

STEP3：对原始图像进行开操作得到图像背景图像：程序： 1 2 3 4 %对原始图像进行开操作得到图像背景图像: s=strel('disk',13);%strei函数 Bgray=imopen(Sgray,s);%打开sgray s图像 subplot(3,4,3);imshow(Bgray);title('背景图像');%输出背景图像 输出： 原始黑白图像

入侵检测技术综述

入侵检测技术综述 胡征兵1Shirochin V.P.2 乌克兰国立科技大学 摘要 Internet蓬勃发展到今天，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂、互连的开放式系统，这给人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利。由Internet来传递和处理各种生活信息，早已成为人们重要的沟通方式之一，随之而来的各种攻击事件与入侵手法更是层出不穷，引发了一系列安全问题。本文介绍现今热门的网络安全技术-入侵检测技术，本文先讲述入侵检测的概念、模型及分类，并分析了其检测方法和不足之处，最后说描述了它的发展趋势及主要的IDS公司和产品。 关键词入侵检测入侵检测系统网络安全防火墙 1 引言 随着个人、企业和政府机构日益依赖于Internet进行通讯，协作及销售。对安全解决方案的需求急剧增长。这些安全解决方案应该能够阻止入侵者同时又能保证客户及合作伙伴的安全访问。虽然防火墙及强大的身份验证能够保护系统不受未经授权访问的侵扰，但是它们对专业黑客或恶意的经授权用户却无能为力。企业经常在防火墙系统上投入大量的资金，在Internet入口处部署防火墙系统来保证安全，依赖防火墙建立网络的组织往往是“外紧内松”，无法阻止内部人员所做的攻击,对信息流的控制缺乏灵活性，从外面看似非常安全，但内部缺乏必要的安全措施。据统计，全球80%以上的入侵来自于内部。由于性能的限制，防火墙通常不能提供实时的入侵检测能力，对于企业内部人员所做的攻击，防火墙形同虚设。 入侵检测是对防火墙及其有益的补充，入侵检测系统能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击。在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。在被入侵攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入知识库内，增强系统的防范能力，避免系统再次受到入侵。入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，在不影响网络性能的情况下能对网络进行监听，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,大大提高了网络的安全性[1]。 2 入侵检测的概念、模型 入侵检测（Intrusion Detection，ID）, 顾名思义，是对入侵行为的检测。它通过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）。 入侵检测的研究最早可以追溯到詹姆斯·安德森[1]在1980年为美国空军做的题为《计算机安全威胁监控与监视》的技术报告，第一次详细阐述了入侵检测的概念。他提出了一种对计算机系统风险和威胁的分类方法，并将威胁分为外部渗透、内部渗透和不法行为三种，还提出了利用审计跟踪数据监视入侵活动的思想。他的理论成为入侵检测系统设计及开发的基础 , 他的工作成为基于主机的入侵检测系统和其它入侵检测系统的出发点。 Denning[2]在1987年所发表的论文中，首先对入侵检测系统模式做出定义：一般而言，入侵检测通过网络封包或信息的收集，检测可能的入侵行为，并且能在入侵行为造成危害前及时发出报警通知系统管理员并进行相关的处理措施。为了达成这个目的，入侵检测系统应包含3个必要功能的组件：信息来源、分析引擎和响应组件。 ●信息来源（Information Source）：为检测可能的恶意攻击，IDS所检测的网络或系统必须能提供足够的信息给IDS，资料来源收集模组的任务就是要收集这些信息作为IDS分析引擎的资料输入。 ●分析引擎（Analysis Engine）：利用统计或规则的方式找出可能的入侵行为并将事件提供给响应组件。 ●响应模组（Response Component）：能够根据分析引擎的输出来采取应有的行动。通常具有自动化机制，如主动通知系统管理员、中断入侵者的连接和收集入侵信息等。 3 入侵检测系统的分类 入侵检测系统依照信息来源收集方式的不同，可以分为基于主机（Host-Based IDS）的和基于网络（Network-Based IDS）；另外按其分析方法可分为异常检测（Anomaly Detection,AD）和误用检测（Misuse Detection,MD），其分类架构如图1所示： 图 1. 入侵检测系统分类架构图

图像边缘检测系统设计

学号 数字图像处理 课程设计说明书 图像边缘检测系统设计 起止日期：2016年12月5日至2016年12月9日 学生某 班级13电信科1班

成绩 指导教师(签字) 计算机与信息工程学院电子信息工程系 2016年12月9日 课程设计任务书 2016—2017学年第一学期 计算机与信息工程学院电子信息与科学技术专业1班级 课程设计名称：数字图像处理课程设计 设计题目：图像边缘检测系统设计 完成期限：自2016年12月5日至2016年12月9日共1周 一、课程设计依据 在掌握数字图像处理基本算法的基础上，利用MATLAB、VC++、Java等编程语言设计具有指定功能的图形用户界面。 二、课程设计内容 1、设计一个实现图像边缘检测功能的界面 2、界面可以采用MATLAB、VC++、Java等编程语言设计 3、要求界面能够读入并显示图片，通过各种控件选择并进行图像的边缘检测操作，操作结果在对比窗口中显示 4、图像边缘检测功能至少包括单方向一阶微分检测（水平/垂直方向）、无方向微分检测

（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、LOG算子）等，每项功能可采用一个或多个算法实现 三．课程设计要求 1、要求每个同学独立完成设计任务。 2、课程设计说明书封面格式要求见《课程设计说明书格式要求》。 3、课程设计的说明书要求简洁、通顺，图像表达内容完整、清楚、规X。 4、课程设计说明书要求： 1)说明题目的设计原理和思路、采用方法及设计流程。 2)可采用图表或文字对图形用户界面各子模块的功能以及各子模块之间的关系做 较详细的描述。 3)详细说明代码的编写流程。 4)采用图像及文字详细说明各功能的演示结果。 指导教师（签字）： 系主任（签字）： 批准日期：2016年12月1日

图像分割算法开题报告

图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题

虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效

入侵检测技术毕业论文

入侵检测技术毕业论文 Last updated on the afternoon of January 3, 2021

毕业设计 开题报告 学生姓名徐盼 学号 专业计算机网络技术 班级网络201401班 指导教师刘烨 开题时间2016年10月20日 黄冈职业技术学院电子信息学院

电子信息学院毕业设计开题报告

学业作品题目入侵检测技术应用 学生姓名徐盼 学号 专业计算机网络技术 班级网络201401班 指导教师刘烨 完成日期2016年11月20日 目录

摘要 近年来随着计算机网络的迅速发展，网络安全问题越来越受到人们的重视。从网络安全角度来看，防火墙等防护技术只是被动安全防御技术，只是尽量阻止攻击或延缓攻击，只会依照特定的规则，允许或是限制传输的数据通过。在网络环境下不但攻击手段层出不穷，而且操作系统、安全系统也可能存在诸多未知的漏洞，这就需要引入主动防御技术对系统安全加以补充，目前主动防御技术主要就是入侵检测技术。 本文从入侵检测技术的发展入手，研究、分析了入侵检测技术和入侵检测系统的原理、应用、信息收集和分析、数据的处理及其优缺点和未来的发展方向。 关键词：网络安全，网络入侵，入侵检测技术，入侵检测系统 第一章绪论 入侵检测技术的提出 随着Internet高速发展，个人、企业以及政府部门越来越多地依靠网络传递信息,然而网络的开放性与共享性容易使它受到外界的攻击与破坏,信息的安全保密性受到严重影响。网络安全问题已成为世界各国政府、企业及广大网络用户最关心的问题之一。 在计算机上处理业务已由基于单机的数学运算、文件处理，基于简单连结的内部网络的内部业务处理、办公自动化等发展到基于企业复杂的内部网、企业外部网、全球互联网的企业级计算机处理系统和世界范围内的信息共享和业务处理。在信息处理能力提高的同时，系统的连结能力也在不断的提高。但在连结信息能力、流通能力提高的同时，基于网络连接的安全问题也日益突出，黑客攻击日益猖獗，防范问题日趋严峻：具WarroonResearch的调查，1997年世界排名前一千的公司几乎都曾被黑客闯入；

数字图像处理中的边缘检测技术

课程设计报告 设计题目：数字图像处理中的边缘检测技术学院： 专业： 班级：学号： 学生姓名： 电子邮件： 时间：年月 成绩： 指导教师：

数字图像处理中的边缘检测技术课程设计报告I 目录 1 前言:查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 (1) 1.1理论背景 (1) 1.2图像边缘检测技术研究的目的和意义 (1) 1.3国内外研究现状分析 (2) 1.4常用边缘检测方法的基本原理 (3) 2 小波变换和小波包的边缘检测、基于数学形态学的边缘检测法算法原理 (7) 2.1 小波边缘检测的原理 (7) 2.2 数学形态学的边缘检测方法的原理 (7) 3 算法实现部分：程序设计的流程图及其描述 (9) 3.1 小波变换的多尺度边缘检测程序设计算法流程图 (9) 3.2 数学形态学的边缘检测方法程序设计算法描述 (10) 4实验部分：对所给的原始图像进行对比实验，给出相应的实验数据和处理结果 (11) 5分析及结论：对实验结果进行分析比较，最后得出相应的结论 (15) 参考文献 (17) 附录：代码 (18)

1前言 查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 1.1 理论背景 图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。 图像处理在遥感技术，医学领域，安全领域，工业生产中有着广泛的应用，其中在医学应用中的超声、核磁共振和CT等技术，安全领域的模式识别技术，工业中的无损检测技术尤其引人注目。 计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。 (2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2 图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像处理是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像处理也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像处理中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速

文字识别开题报告

太原理工大学信息工程学院 本科毕业设计（论文）开题报告 毕业设计(论文)题目 基于边缘检测的文字图像识别 学生姓名导师姓名 专业信息 报告日期 班级07-1 指导教 师意见 签字年月日 专业(教 研室)主 任意见 年月日系主任 意见 年月日

1. 国内外研究现状及课题意义 文字图像信息是人类获取外界信息的主要来源，在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多的利用图像信息来识别和判断事物，解决实际问题。例如：由于空间技术的发展，人造卫星拍摄了大量地面和空间的照片，人们要分析照片，获得地球资源、全球气象和污染情况等；在医学上，医生可以通过X射线分析照像，观察到人体个部位的多次现象；在工厂，技术人员可以利用电视图像管理生产；生活中，交通管理部门也要利用文字图像识别技术确定违章车辆的牌照，对其进行监督管理，由此可见文字图像信息的重要性【1】。 获得文字图像信息非常重要，但更重要的是对文字图像进行处理，从中找到我们所需要的信息，因此在当今科学技术迅速发展的时代，对文字图像的处理技术提出了更高的要求，能够更加快速准确的获得有用信息。 1.1国内外研究现状 20世纪20年代文字图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，电子计算机的发展得到普遍应用，文字图像处理技术也不断完善，逐渐成为一个新兴的科学。从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理技术也向更高、更深的层次迈进。到了20世纪90年代，机器人技术已经成为工业的三大支柱之一，人们已经开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统来理解外部世界，这被称为图像理解活计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力道这项研究，取得了不少重要的研究成果。 数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提取有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。目前，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故事一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、测量、模式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域【2】。1.2文字图像识别面临的问题 文字图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别、物体识别。现在对于文字图像识别技术的研究，还面临几个问题，一是图像数据量大，一般来说，要取得较高的识别精度，原始图像应具有较高的分辨率，至少应大于64×64。二是图像污

入侵检测技术综述

河南理工大学 课程论文 （2014-2015第二学年） 论文题目：入侵检测技术综述 学院： 专业班级： 学号： 姓名： 指导老师： 日期：2015.7.3

1引言 1 2入侵行为的概念、分类和演化 1 3入侵检测技术的发展 3 3．1以Denning模型为代表的IDS早期技术 3 3．2中期：统计学理论和专家系统相结合 4 3．3基于网络的NIDS是目前的主流技术 4 4结语 5 参考文献 6

摘要：自从计算机问世以来，安全问题就一直存在着，使用者也一直未给予足够的重视，结果大量连接到Internet上的计算机暴露在愈来愈频繁的攻击中。本文先介绍入侵行为的概念和演化，然后按时间顺序，沿着技术发展的脉络，回顾了入侵检测技术从20世纪70年代初到今天的发展历程。文章以历史和实践的观点，透视入侵和入侵检测技术相互制约，相互促进的演进过程。 关键词：计算机安全；入侵检测；入侵检测系统；入侵检测系统的历史 1引言 自从计算机问世以来，安全问题就一直存在。特别是随着Internet的迅速扩张和电子商务的兴起，人们发现保护资源和数据的安全，让他免受来自恶意入侵者的威胁是件相当困难的事。提到网络安全，很多人首先想到的是防火墙，防火墙作为一种静态的访问控制类安全产品通常使用包过滤的技术来实现网络的隔离。适当配置的防火墙虽然可以将非预期的访问请求屏蔽在外，但不能检查出经过他的合法流量中是否包含着恶意的入侵代码。在这种需求背景下，入侵检测系统（IDS）应运而生。 入侵检测系统（IDS）是将电子数据处理、安全审计、模式匹配及统计技术等有机地融合在一起，通过分析被检测系统的审计数据或直接从网络捕获数据，发现违背安全策略或危及系统安全的行为和活动。本文主要讨论入侵和入侵检测技术从20世纪70年代初到今天的发展历程。这个概念出自James P．Anderson在1972年的一项报告，随后的30多年中，概念本身几乎没有改变。 2入侵行为的概念、分类和演化 从最早期的计算机安全开始，人们就密切关注恶意使用者破坏保护机制的可能性。早期系统多为多用户批处理系统。这个时期，主要的威胁来自系统的合法使用者，他们企图得到未经授权的材料。到了20世纪70年代，分时系统和其他的多用户系统已成气候，Willis H Ware 主持的计算机安全防御科学特别工作 小组提供了一项报告，为处理多级数据的计算机系统的发展奠定了基础。但这篇报告并没有受到应有的重视，直到70年代中期，人们才开始进行构建多级安全体系的系统研究。 1980年4月，詹姆斯·安德森（James P．Anderson）为美国空军做的题为《Computer Security Threat Monitoring and Surveillance》（计算机安全威胁监控与监视）的技术报告，第一次详细阐述了入侵检测的概念，并首先为入侵和入侵检测提出了一个统一的架构，这是该领域的开山之作。他在论文中给出了入侵和入侵检测技术方面的概念： 威胁（Threat）可能存在有预谋的、未经认可的尝试： ①存取数据； ②操控数据； ③使系统不可靠或无法使用。 危险（Risk）意外的和不可预知的数据暴露，或者，由于硬件故障、软件设计的不完整和不正确所造成的违反操作完整性的问题。 脆弱性（Vulnerability）已知的或可疑的硬件或软件设计中的缺陷；使系统暴露的操作；意外暴露自己信息的操作。攻击（Attack）实施威胁的明确的表达或行为。 渗透／入侵（Penetration）一个成功的攻击；（未经认可的）获得对文件和程序的使用，或对计算机系统的控制。 威胁概念中的③包括DOS（Denial Of Service）“拒绝服务攻击”。盗用计算资源也属于这个类别之内。 一般来说，外部入侵者的首要工作是进入系统。所外人，也可能是合法用户，但违规使用了未经授权的资源。另一方面，除了拒绝服务攻击外，多数攻击都需要入侵者取得用户身份。20世纪80年代中后期，网络计算已经相当普遍，渗透和入侵也更广泛。但许多厂商和系

基于MATLAB的图像处理的课程设计(车牌识别系统)

目录 一、课程设计目的 (3) 二、课程设计要求 (3) 三、课程设计的内容 (3) 四、题目分析 (3) 五、总体设计 (4) 六、具体设计 (5) 1、文件 (5) 1.1、打开 (5) 1.2、保存 (5) 1.3、退出 (5) 2、编辑 (5) 6.2.1、灰度 (5) 6.2.2、亮度 (6) 6.2.3、截图 (7) 6.2.4、缩放 (7) 3、旋转 (9) 6.3.1、上下翻转 (9) 6.3.2、左右翻转 (9) 6.3.3任意角度翻转 (9) 6.4、噪声 (10) 6.5、滤波 (10) 6.6、直方图统计 (11) 6.7、频谱分析 (12) 6.7.1、频谱图 (12) 6.7.2、通过高通滤波器........................... .. (12) 6.7.3、通过低通滤波器...................................... . (13) 6.8、灰度图像处理................................................ . . (14) 6.8.1、二值图像……………………………………………….. .14 6.8.2、创建索引图像............................................. (14) 6.9、颜色模型转换...................................... .. (14) 6.10、操作界面设计 (15) 七、程序调试及结果分析 (15) 八、心得体会 (16) 九、参考文献 (17) 十、附录 (18)

实验三 图像的边缘检测

实验三图像的边缘检测 一、实验目的与要求 1、了解图像边缘提取的基本概念； 2、了解进行边缘提取的基本方法； 3、编程实现对所给图像的边缘进行提取。 二、知识点 1、边缘检测的思想和原理 图像理解是图像处理的一个重要分支，研究为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。 由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此，边界检测包括两个基本内容：首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。边缘检测的方法大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值比较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。

一阶导数是最简单的导数算子，它们分别求出了灰度在x和y方向上的变化率，而方向上的灰度变化率可以用相应公式进行计算；对于数字图像，应该采用差分运算代替求导，差分公式参考相关教材。 2、常用的梯度算子 （1）Roberts Cross算子，它的2个2 X2模板如图3所示。 图3 Robert Cross算子模板 （2）Prewitt 算子，它的2个3×3模板如图4所示。 图4 Prewitt算子模板 （3）Sobel 算子，它的2个3×3模板如图5所示。 图3 Sobel算子模板 3、高斯拉普拉斯（LoG）算法 高斯拉普拉斯（LoG）算法是一种二阶边缘检测方法。它通过寻找图像灰度值中二阶微分中的过零点（Zero Crossing）来检测边缘点。其原理为，灰度

图像边缘检测算法体验步骤

图像边缘检测算法体验步骤 图像边缘检测算法体验步骤（Photoshop，Matlab）1. 确定你的电脑上已经安装了Photoshop和Matlab2. 使用手机或其他任何方式，获得一张彩色图像（任何格式），建议图像颜色丰富，分辨率比较高，具有比较明显的图像边界（卡通图像，风景图像，桌面图像）3. 将图像保存到一个能够找到的目录中，例如img文件夹（路径上没有汉字）4. 启动Photoshop，打开img文件夹中的图像5. 在工具箱中选择“矩形选择”工具，到图面上选择一个区域（如果分辨率比较高，建议不要太大，否则计算过程比较长）6. 点击下拉菜单【文件】-【新建】，新建一个与矩形选择框同样尺寸的Photoshop图像，不要求保存该图像7. 将该彩色图像转换为亮度图像，即点击下拉菜单【图像】-【模式】-【灰度】，如提示是否合并，选择“Yes”8. 将该单色的亮度图像另存为Windows的BMP文件，点击下拉菜单【文件】-【存储为】，在“存储为”窗口中，为该文件起一个名字，例如test1（保存为test1.bmp）9. 启动Matlab，将当期路径（Current Directory）定位到图像文件夹，例如这里的img文件夹10. 使用imread命令读入该图像，在命令行输入：>> f = imread(test1.bmp);11. 在Matlab中显示该图像，在命令行输入：>> figure, imshow(f)12. 然后，分别使用Matlab图像工具箱中的Edge函数，分别使用Sobel算法，高斯-拉普拉斯（Log）算法和Canny算法得到的边缘图像：在命令行输入：>> g_sobel = edge(f, sobel, 0.05); >> g_log = edge(f, log, 0.003, 2.25); >> g_canny = edge(f, canny, [0.04 0.10], 1.5);13 得到边缘图像计算结果后，显示这些边缘图像： >> figure, imshow(g_sobel) >> figure, imshow(g_log) >> figure, imshow(g_canny)14 可以用不同的图像做对比，后续课程解释算法后，可以变换不同的阈值，得到不同的边缘图像

数字图像边缘检测算法设计与实现

本科毕业论文（设计、创作） 题目：数字图像边缘检测算法设计与实现 学生姓名：学号：023******* 所在院系：信息与通信技术系专业：电子信息工程 入学时间：2010 年9 月导师姓名：职称/学位：讲师/博士 导师所在单位： 完成时间：2014 年 5 月 安徽三联学院教务处制

数字图像边缘检测算法设计与实现 摘要：图像有很多最基本的特征，边缘是其中之一，所以图像处理的主要内容中也有图像的边缘检测，图像的边缘检测也是图像测量技术中的热点。本篇论文是来研究图像边缘检测，图像处理技术已经有很广阔的应用域，图像的边缘检测最主要的意思是将图像的边缘提取出来。本文首先简要的介绍了什么是边缘检测，和边缘检测的一些基本知识和原理，然后回顾了一些经典的边缘检测算法。最后在已有的经典算法基础上进行编程仿真来提取图像的边缘。 关键词：图像处理；边缘检测；Hough变换；轮廓跟踪

Design and implementation the algorithm of digital image edge detection Abstract：Images have a lot of the most basic features, edge is one of them. So the image edge detection is one of the main content for image processing, the image edge detection has been the hot point in image measurement technology. This paper is to study the image edge detection. Image processing technology has very broad application field. The main mean of image edge detection is to detect image edge. In this article, first, briefly introduced what is edge detection, and some basic knowledge and principle of edge detection. Then reviews some of the classical edge detection algorithm. Finally, extracting image edge programming simulation on the basis of the existing classic algorithms. Key words: Image Processing, Edge Detection, Hough manipulation, contour tracing

实验三图像分割与边缘检测

数字图像处理实验报告 学生姓名王真颖 学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄 专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日

计算机科学与技术系信息科学与工程学院

目录 实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。 一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。 二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。 三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测 一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法；

susan算子图像分割开题报告

西安邮电大学 毕业设计(论文)开题报告自动化学院专业级02班 课题名称：基于SUSAN算子的图像分割 学生姓名：学号： 指导教师： 报告日期： 2014年3月21日

1．本课题所涉及的问题及应用现状综述 图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题，也是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割的目的在于根据某些特征（如灰度级、频谱、纹理等）将一幅图像分成若干有意义的区域，使得这些特征在某一区域内表现一致或相似，而在不同区域间表现出明显的不同。图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，如：工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、图像编码、遥感和生物医学图像分析、保安监视，以及军事、体育、农业工程等方面。在各种图像应用中，只需对图像目标行提取、测量等都离不开图像分割。虽然人们对图像分割已经进行了大量的研究，但还没一种适合于所有图像的通用的分割算法。所以，图像分割一直以来都是图像技术中的研究热点。 图像边缘是是图像的最基本的特征之一, 边缘是由灰度的不连续性所反映的，有方向和幅度两个特性。边缘中包含着有价值的目标边界信息, 这些信息可以用作图像分析、目标识别。边缘检测基本思想是先检测图像中的边缘点, 在按照某种策略将边缘点连接成轮廓,构成分割域。SUSAN算子是一种基于灰度的特征点获取方法, 适用于图像中边缘和角点的检测, 可以去除图像中的噪声, 它具有简单、有效、抗噪声能力强、计算速度快的特点。SUSAN 算子的模板与常规卷积算法的正方形模板不同, 它采用一种近似圆形的模板, 用圆形模板在图像上移动, 模板内部每个图像像素点的灰度值都和模板中心像素的灰度值作比较, 若模板内某个像素的灰度与模板中心像素(核)灰度的差值小于一定值, 则认为该点与核具有相同(或相近)的灰度。 本课题对基于SUSAN算子的图像分割进行研究，并进行仿真验证。

Matlab做图像边缘检测的多种方法

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

入侵检测技术综述

入侵检测技术综述 摘要：Internet蓬勃发展到今天，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂、互 连的开放式系统，这给人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利。由Internet来传递和处理各种生活信息，早已成为人们重要的沟通方式之一，随之 而来的各种攻击事件与入侵手法更是层出不穷，引发了一系列安全问题。本文从 专利文献的视角对入侵检测技术的发展进行了全面的分析与研究，总结了与入侵 检测技术相关的专利申请基本情况，介绍了入侵检测技术分支及其发展路线。 关键词：入侵检测，主机，网络，混合型。 1、概述 随着个人、企业和政府机构日益依赖于Internet进行通讯，协作及销售。对 安全解决方案的需求急剧增长。入侵检测是对防火墙及其有益的补充，入侵检测 系统能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系 统驱逐入侵攻击。在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。在被入侵 攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入知识库内，增 强系统的防范能力，避免系统再次受到入侵。入侵检测被认为是防火墙之后的第 二道安全闸门，在不影响网络性能的情况下能对网络进行监听，从而提供对内部 攻击、外部攻击和误操作的实时保护，大大提高了网络的安全性。 入侵检测（Intrusion Detection，ID）, 顾名思义，是对入侵行为的检测。它通 过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中 是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组 合便是入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）。一般而言，入侵检测通 过网络封包或信息的收集，检测可能的入侵行为，并且能在入侵行为造成危害前 及时发出报警通知系统管理员并进行相关的处理措施。为了达成这个目的，入侵 检测系统应包含3个必要功能的组件：信息来源、分析引擎和响应组件。 2、专利申请分析 2.1入侵检测技术专利申请年代分布 图2-1示出了入侵检测技术专利申请的年代分布情况，可见，入侵检测技术 在上个世纪九十年代已经出现了少量的专利申请，进入二十一世纪，入侵检测技 术专利申请逐年大幅递增，到了05、06年左右达到了一个极大值，从06年开始，往后的五年申请量逐渐减少，到了10年前后达到了一个极小值，随后又开始逐 年递增，并且在近三年达到了一个峰值，考虑到17年和18年存在部分专利尚未 公开的情况，该峰值或许还会增大。总体来说，近二十年入侵检测技术专利申请 量是逐年递增的，随着黑客技术的不断增强，入侵检测系统也在不断升级，这催 生了越来越多的专利申请。 2.2中国入侵检测专利年申请量分布 图2-2示出了入侵检测技术在中国专利申请年代的分布情况，从图中可知，2000年中国 才开始有关于入侵检测的专利申请，之后的十几年里，中国关于入侵检测技术的申请量逐年 递增且增幅明显，截止目前，尚有大量的专利申请未被公开，按照走向来看，2018年中国关 于入侵检测技术的专利申请量有望创造新的峰值。相比于欧美发达国家，中国的计算机技术 起步晚，因此在2000年前后才出现了关于入侵检测的专利申请，但是进入二十一世纪以后，

图像分割开题报告

毕 业 设 计 （论文） 开 题 报 告 姓名: 学号： 学院： 专业: 通信工程 课题：图像分割算法研究及仿真导师： 时间：2016年2月13日

1.本课题研究的目的及意义： 图像分割是图像处理中最为基础和重要的领域之一，它是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题，也是计算机视觉技术中的关键步骤。多年来，已经提出了许多不同类型的图像分割方法.经典的方法有灰度阈值分割法、边缘检测法和区域跟踪以及基于分水岭算法的分割方法等。有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，还没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。 然而，对图像分割的效果好坏或正确与否，还没有一个统一的评价判断准则。不同的分割方法对同一幅图像的分割效果是不同的，而且同一种分割方法对一幅图像在不同空间下的分割效果也是不同的。 21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。以上说明本次的基于MATLAB图像分割算法研究对社会需求具有重要意义。本课题就是从这一起点出发，分别采用基于边缘分割和基于分水岭算法两种方法进行图形分割，并用MATLAB实现整个分割过程。 2. 本课题国内外同类研究现状： 图像分割的研究最早可以追溯到20世纪60年代，经过近四十年的研究，国内外学者已经提出了各种算法上千种，但目前还没有一种适合于所有图像的通用的分割算法，绝大多数算法都是针对具体问题而提出的。另一方面，给定一个实际应用要选择合用的分割算法仍是一个很麻烦的问题，由于缺少通用的理论指导，常常需要反复的进行实验。在已提出的这些算法中，较为经典的算法有灰度阈值分割法、