传统的图像边缘检测算法的分析与比较
图像处理中的边缘检测算法分析与优化
图像处理中的边缘检测算法分析与优化随着数字图像处理技术的不断发展，边缘检测在计算机视觉、模式识别和图像分割等领域中扮演着重要的角色。
边缘是图像中灰度变化较大的区域，通过检测边缘，我们可以提取图像的形状和结构信息，从而实现图像分析和理解。
本文将对常用的图像处理边缘检测算法进行分析，并探讨优化策略。
一、边缘检测算法概述1.1 Sobel算法Sobel算法是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过计算图像梯度的大小和方向来确定边缘位置。
Sobel算法具有计算简单、鲁棒性较高的优点，但对噪声比较敏感，在图像边缘不够明显或存在噪声时容易引入误检。
1.2 Canny算法Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它通过多个步骤来实现高效的边缘检测。
首先，通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。
然后，计算图像的梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制，以精确地定位边缘。
最后，通过滞后阈值法来进行边缘的连接和细化。
Canny算法具有良好的边缘定位能力和抗噪能力，在实际应用中被广泛使用。
1.3 Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算子，它通过计算图像的二阶导数来检测图像中的边缘。
Laplacian算子具有对灰度变化较大的边缘敏感的优点，但对噪声比较敏感，容易产生边缘断裂和误检。
为了提高Laplacian算子的效果，常常与高斯滤波器结合使用，以减少噪声的干扰。
二、边缘检测算法优化2.1 参数选择在边缘检测算法中，参数的选择对于最终的结果具有重要的影响。
例如，对于Canny算法来说，高斯滤波器的大小和标准差的选择直接影响到边缘的平滑程度和定位精度。
因此，在优化边缘检测算法时，需要根据具体的应用场景和图像特点选择合适的参数。
2.2 非极大值抑制非极大值抑制是Canny算法中的一种重要步骤，用于精确地定位边缘位置。
然而，在进行非极大值抑制时，会产生边缘断裂和不连续的问题。
为了解决这个问题，可以考虑使用像素邻域信息进行插值，从而减少边缘的断裂，并得到更连续的边缘。
几种常用边缘检测算法的比较
几种常用边缘检测算法的比较边缘检测是在数字图像上寻找图像亮度变化的过程，它对于图像处理和计算机视觉任务非常重要。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny边缘检测算法。
本文将对这几种算法进行比较。
1. Sobel算子：Sobel算子是一种常见的边缘检测算法，它通过计算图像像素点与其邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Sobel算子具有简单、快速的优点，可以检测水平和垂直方向的边缘，但对于斜向边缘检测效果较差。
2. Prewitt算子：Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法，它类似于Sobel算子，通过计算图像像素点与其邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Prewitt算子可以检测水平、垂直和斜向边缘，但对于斜向边缘的检测结果可能不够精确。
3. Roberts算子：Roberts算子是一种简单的边缘检测算法，它通过计算图像像素点与其对角线方向上的邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Roberts算子计算简单，但对于噪声敏感，容易产生干扰边缘。
4. Canny边缘检测算法：Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它包含多个步骤：高斯滤波、计算梯度、非最大抑制和双阈值处理。
Canny算法具有良好的边缘定位能力，并且对于噪声和细节边缘具有较好的抑制效果。
但Canny算法计算复杂度较高，在处理大规模图像时可能较慢。
综上所述，不同的边缘检测算法具有各自的优缺点。
若要选择适合应用的算法，需要综合考虑图像特点、计算复杂度和应用需求等因素。
如果对图像边缘的方向要求不高，可以选择Sobel或Prewitt算子；如果对图像边缘的方向要求较高，可以选择Canny算法。
另外，为了获得更好的边缘检测结果，通常需要进行适当的预处理，如灰度化、滤波和阈值处理等。
最后，对于不同的应用场景，可能需要使用不同的算法或算法组合来满足特定需求。
图像处理中的边缘检测与图像分割算法比较
图像处理中的边缘检测与图像分割算法比较边缘检测是图像处理中的一项重要任务，它在计算机视觉、模式识别、图像分析等领域发挥着重要作用。
边缘检测的目标是找到图像中物体的边缘或轮廓，以便进行进一步分析和处理。
在图像分割任务中，边缘检测被广泛应用于提取感兴趣区域（ROI）或分离图像中的不同对象。
图像边缘检测的经典算法有很多，包括Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子等。
这些算法在边缘检测中都有其独特的优势和适用场景。
Canny算子是一种非常经典的边缘检测算法，它可以检测出图像中的所有边缘，并对其进行细化和连接。
Canny算子有三个主要步骤：首先进行高斯滤波平滑图像，以减少噪声的影响；然后计算图像的梯度，找出梯度幅值和方向；最后利用非极大值抑制和双阈值技术来检测真正的边界。
Canny算子在边缘检测中通常可以得到很好的效果，具有较低的错误率和较高的定位精度。
Sobel算子是一种基于图像梯度的边缘检测算法，它通过计算图像中每个像素的梯度来判断是否为边缘。
Sobel算子通过计算图像在水平和垂直方向的一阶导数近似值，分别得到水平和垂直边缘的强度。
然后将水平和垂直边缘强度进行组合，即可得到最终的边缘结果。
Sobel算子简单高效，适用于对边缘的粗略检测。
Laplacian算子是一种基于图像二阶导数的边缘检测算法，它可以检测出图像中的突变区域，包括边缘和纹理。
Laplacian算子通过计算图像的二阶导数来检测边缘，然后根据导数的正负来判断边缘的方向。
Laplacian算子对噪声比较敏感，因此在使用之前通常需要对图像进行平滑处理。
除了传统的边缘检测算法，还有一些基于深度学习的边缘检测方法被提出。
这类算法通过训练神经网络来学习边缘的特征表示，从而实现边缘检测。
相比传统算法，基于深度学习的边缘检测方法可以自动学习更复杂和抽象的边缘特征，具有更好的性能和泛化能力。
在图像分割任务中，边缘检测作为预处理步骤常常被用于分割感兴趣的物体或区域。
图像识别中的边缘检测方法综述(六)
图像识别中的边缘检测方法综述一、引言在计算机视觉领域中，图像识别是一个重要的研究方向。
而边缘检测作为图像处理的基本技术，对于图像识别起着至关重要的作用。
本文将综述目前常用的边缘检测方法，并对其原理和应用进行分析。
二、基于梯度的边缘检测方法1. Sobel算子Sobel算子是一种常用的基于梯度的边缘检测算法。
它利用滤波器对图像进行卷积操作，通过计算每个像素点的梯度值来确定图像中的边缘。
Sobel算子的优点是计算简单快速，但对于噪声敏感。
2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法。
与Sobel算子类似，Prewitt算子同样利用滤波器对图像进行卷积操作，通过计算像素点的梯度值来检测边缘。
Prewitt算子与Sobel算子相比，在计算效果上略有差异，但在挑选合适的算子时能够取得良好的边缘检测效果。
三、基于图像强度变化的边缘检测方法1. Canny边缘检测Canny边缘检测是一种经典的基于图像强度变化的边缘检测算法。
它通过多次滤波和非极大值抑制来提取出图像中的边缘。
Canny边缘检测算法能够有效地抑制噪声，同时还能够精确地检测出边缘。
2. Roberts算子Roberts算子是一种简单而有效的基于图像强度变化的边缘检测算法。
它利用两个2×2的模板对图像进行卷积运算，通过计算像素点之间的差异来检测边缘。
尽管Roberts算子在计算速度上具有优势，但其对噪声较为敏感，因此常与其他滤波算法结合使用。
四、基于模板匹配的边缘检测方法1. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于模板匹配的边缘检测算法。
它通过对图像进行二阶微分来检测边缘。
Laplacian算子对噪声不敏感，能够检测出较细微的边缘，但在实际应用中往往需要与其他算子结合使用。
2. Marr-Hildreth算法Marr-Hildreth算法是一种基于模板匹配的边缘检测算法。
它利用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后通过拉普拉斯算子检测图像边缘。
图像处理中的边缘检测算法研究与性能评估
图像处理中的边缘检测算法研究与性能评估引言：在当今数字图像处理领域，边缘检测一直是一个重要且挑战性的问题。
边缘提取是图像处理中的一项基本操作，对于目标检测、图像分割和图像识别等任务都具有重要意义。
边缘检测的目标是找到图像中明显的灰度跃变区域，以准确地确定物体的边缘位置。
本文将介绍几种常见的图像处理中的边缘检测算法，并对其性能进行评估。
一、经典边缘检测算法1. Sobel算子Sobel算子是一种基于差分的边缘检测算子，它结合了图像梯度的信息。
Sobel算子使用一个3×3的模板对图像进行卷积操作，通过计算水平和垂直方向上的梯度来找到边缘位置。
Sobel算子虽然简单，但在边缘检测中表现良好。
2. Prewitt算子Prewitt算子是另一种基于差分的边缘检测算子，与Sobel 算子类似，它也使用一个3×3的模板对图像进行卷积操作。
该算子通过计算水平和垂直方向上的梯度来检测边缘。
Prewitt 算子在边缘检测中也有较好的性能。
3. Canny边缘检测Canny边缘检测是一种广泛应用的边缘检测算法。
与Sobel 和Prewitt算子相比，Canny算法不仅能够检测边缘，还能够进行边缘细化和抑制不必要的边缘响应。
它通过多阶段的边缘检测过程，包括高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制和双阈值处理等步骤，来提取图像中的边缘。
二、边缘检测算法的性能评估1. 准确性评估准确性是评估边缘检测算法好坏的重要指标。
在进行准确性评估时，可以使用一些评价指标，如PR曲线、F值等。
PR 曲线是以检测到的边缘像素为横坐标，以正确的边缘像素为纵坐标绘制的曲线，用于评估算法的召回率和准确率。
F值则是召回率和准确率的综合评价指标，能够综合考虑算法的检测效果。
2. 实时性评估实时性是边缘检测算法是否适用于实际应用的重要因素。
在实时性评估时，可以考虑算法的运行时间，以及算法对硬件资源的要求。
边缘检测算法应尽量满足实时性的要求，并能够在不同硬件平台上高效运行。
边缘检测的形态学算法与传统算法比较
维普资讯
第３ 期
２０ ０７年 ６月
微
处
理
机
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ＭＩ ＣＲＯＰ ＲＯＣＥＳ ＯＲ Ｓ Ｓ
Ｊ ｎ． ２ ０ ｕ ，０７
边 缘 检 测 的形 态 学算 法 与 传 统 算 法 比较
焦斌 亮 ， 永 刚 胡
（ 山大学光电子系， 燕 秦皇 岛０ ６０ ） ６ ０４ 摘 要： 由于图像的边缘通常含有大量重要信息， 因此 ， 边缘检测成为 图像处理 的一个重要环 节， 其检测算法也获得 了 广泛 的研 究， 已经形成 了Ｒ ｂｒ 、ａｌ ｉ 、 ａｎ ｏｅｓ Ｌｐ ｃ ｎ Ｃ ｎｙ等多种算法。但这些传 ｔ ａａ 统算法在边缘检测精度和抗噪声性能方面还存在 一定的问题。文章运用数学形态学边缘检测算法 的结构元素变换 ， 对无噪声图像检测 出多幅边缘 图； 对噪声 图像采用改进的开启运算， 先用 ３ ３的 Ｘ 结构元素进行腐蚀 ， 后用 ５Ｘ ５的结构元素进行膨胀 ， 用边缘检测算子ｆｏ 厂进行检测 ， ｂ一 并与传统 算法和不变结构元 素的形态学开启运算的结果进行 了比较。实验结果表 明， 灵活 多变的数关键词 ： 图像处理 ； 边缘检测； 数学形态学； 开启运算 中图分类号 ：Ｎ １．３ Ｔ ９ １７ 文献标 识码 ： 文章 编号 ：０ ２—２７ 《０ ７ ０ ０７ ｏ Ａ １０ ２９ ２０ ）３— ０ ５一 ３
图像边缘检测算法的对比分析
ｇ ｘＹ （ ，）＝｛ √ （ ｙ ［ ， ）一 ｆ ｘ＋１Ｙ＋１而
＋、
｝
口 田
２２ ｏ ｌ ． Ｓ ｂ 边缘算子 ｅ
图 ２所示的两个 卷积 核形 成 了 Ｓ ｂｌ 缘算 子 ， ｏ 边 ｅ 图像 中 的每个点都用这两个核 做卷积 ， 个核对 通常 的垂 直边缘 响 一 应最大 ， 而另一个对水平 边缘 响应最大 。两个卷积 的最大 值 作为该点 的输 出位 。运算结果是一 幅边缘幅度图像 。
１ 图像边 缘检 测算法
图像边缘是 图像最基本 的特 征 － ２。边缘主要存在 于 目 Ｊ 标 与 目标 或 目标与背景 之间 ， 图像 分析 和理 解 的第 一步 常常 是边 缘检测 。边缘检测 的 目的是要检 测 图像局部 特征 值 （ 如 灰度 ） 不连续或 变化 较为剧 烈 的像 素点 ， 然后 将 这些 点 连接 就构成 目标 的边界 为 了检测 出边缘信 息 ， 常是 利用其 周 通 围像 素灰 度或颜色有 阶跃性变化 或屋顶变化 的特性 判断该像 素是否 为边缘 点。经典的边缘检测方法是考察 图像 的每个像 素在某个 邻域的灰度变化 ， 用边缘 邻近 的一 阶或 二 阶导数 利 变化规律来 检测边缘 ， 这种 方法称 为边缘 检测局部 算 子 。该 方法检查 每个像素的邻 域并对颜 色变化 率进行 量化 ， 包括 也
边缘检测的目的是要检测图像局部特征值如gxyy一fx1y1灰度?连续或变化较为剧烈的像素点然后将这些点连接而就构成目标的边界为了检测出边缘信息通常是利用其周围像素灰度或颜色有阶跃性变化或屋顶变化的特性判断该像素是否为边缘点
维普资讯
第２ ８卷
２０ ０ ８年 ６月
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｓ ｍｅ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｆｉ ｇ ｄ ｅ ｄ ｔ ｃ ｏ ｅ ｅ ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ｎ ｈ ｄ ａ ｔｇ ｓ ａ ｄ ｄｓ ｄ ａ ｔ ｅ ｓ ｒ ｃ ： ｏ ｅ ｒｓ ｎ ａ ｖ ｌｏ ｔ ｍｓ ｏ ｉ ｉ ｍａ ｅ ｅ ｇ ｅｅ ｔ ｎ ｗ ｒ ｉｃ ｓ ｅ ，ａ ｄ ｔ ｅ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｎ ａ ｖ ａ ｓ ｉ ｉ ｎ ｇ ｏ ｅ ｏ ｅ ａｏ ｓ ｗ ｒ ｎ ｙ ｅ ｙ ｔ ｅｅ ｐ ｒ ｎ ａ ｓ ｌ ｆ ａ ｈ ａ ｇ ｒ ｈ ｆｔ ｐ ｒ ｔｒ ｅ ｅ ａ ａ ｚ ｄ ｂ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｌ ｕｔ ｏ ｃ ｏ ｔ ｍ．Ｔ ｉ ｃ ｎ ｒ ｕｅ ｏ ｆｒｈ ｒｌ ａ ｉ ｇ ａ ｄ ｓ ａ ｃ ｉｇ ｈ ｌ ｈ ｉ ｅ ｒ ｓ ｅ ｌ ｉ ｈ ｓ ｏ ｔ ｂ ｔｓ ｔ ｔｅ ｒ ｎ ｅ ｒ ｈ ｎ ｉ ｕ ｅｎ ｎ ｔ ｅ ｂ ￣ ｒａｇ ｒ ｈ ｏ ｉ ｔ ｍａ ｅ ｅ ｇ ｅｅ ｔ ｎ ｈ ｅ ｅ ｏ ｔ ｍｓｆ ｒｄ ｇ ａ ｉ ｇ ｄ ｅ ｄ ｔｃ ｉ ． ｌ ｉ ｉ ｌ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｅ ｄ ｔｃ ｉｎ ｉ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｄ ｔ ｔｏ ｅ ａｏ ｙ ｗｏ ｄ ：ｅ ｇ ｅｅ ｔ ； ｍａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ； ｅｅ ｐ ｒ ｔｒ ｏ ｃ
图像的边缘检测实验报告
图像的边缘检测实验报告
《图像的边缘检测实验报告》
图像的边缘检测是计算机视觉领域中的重要技术之一，它可以帮助我们识别图
像中物体的边缘和轮廓，从而实现图像分割、特征提取和目标识别等应用。
在
本次实验中，我们将对几种常用的边缘检测算法进行比较和分析，以评估它们
在不同场景下的性能和适用性。
首先，我们使用了Sobel算子进行边缘检测。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测方法，它通过对图像进行卷积操作来寻找像素值变化最大的地方，从而找
到图像中的边缘。
实验结果显示，Sobel算子在一些简单场景下表现良好，但
在复杂背景和噪声干扰较大的情况下效果不佳。
接着，我们尝试了Canny边缘检测算法。
Canny算法是一种多阶段的边缘检测
方法，它通过对图像进行高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等
步骤来检测图像中的边缘。
实验结果显示，Canny算法在复杂场景下表现出色，能够有效地抑制噪声并找到图像中的真实边缘。
最后，我们还尝试了Laplacian算子和Prewitt算子等其他边缘检测算法，并对
它们的性能进行了比较和分析。
实验结果显示，不同的边缘检测算法在不同场
景下表现出各自的优势和劣势，需要根据具体的应用需求来选择合适的算法。
总的来说，本次实验对图像的边缘检测算法进行了全面的比较和分析，为我们
进一步深入理解和应用这些算法提供了重要的参考和指导。
希望通过这些实验
结果，我们能够更好地利用边缘检测技术来解决实际的图像处理问题，为计算
机视觉领域的发展做出更大的贡献。
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传统的图像边缘检测算法的分析与比较作者：罗梦贞来源：《电脑知识与技术》2011年第16期摘要：图像的边缘检测技术在数字图像处理当中是最重要的内容之一，是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域的基础。
该文分析了传统边缘检测算子的理论和特点，通过matlab仿真实验，总结各算子进行边缘检测的优缺点。
在数字图像处理和分析当中，寻求一种融简单、精确、抗噪能力强为一体的方法依然是非常重要的研究方向。
关键词：边缘检测；梯度；算子模板；一阶差分；二阶微分中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)16-3907-03The Analysis and Comparison of the Traditional Image Edge Detection OptimizationLUO Meng-zhen(Lijiang College of Guangxi Normal University, Guilin 541006, China)Abstract: Image Edge Detection is one of the most important part of image digital processing, which is the basis of image segmentation, target identification, extraction of shape and so on. This thesis analyses the theories and features of the traditional image edge operators, and summarizes the advantages and the disadvantages of the operators via MATLAB simulation experiment. In the image digital processing and analysis, it is very important to seek for a simple, accurate and anti-noise method.Key words: edge detection; step degree; operator model; first difference; second order图像给视觉传递的信息是非常丰富的，其中，图像的边缘是图像最基本的特征，反映了图像物理特性的不连续性，蕴含着图像具有价值的几何信息，是图像分析、图像处理、图像识别等的重要信息源。
所谓边缘，是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，是两个具有不同灰度值的相邻区域间存在的不连续性的表现，而边缘检测正是利用了边缘的灰度剧烈变化的特点，采用局部图像的微分技术来获得边缘检测算子[1]，从而对图像特征进行分析与提取。
图像的边缘检测技术在数字图像处理当中是最重要的内容之一，是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域的基础，是机器视觉研究领域中较为活跃的课题之一。
常用的几种比较经典的边缘检测算子有：基于梯度的Roberts算子、Sobel 算子和Prewitt 算子、基于二阶微分的LoG 算子、最优化的Canny 算子。
1 边缘检测算子1.1 基于梯度的边缘检测梯度是图像处理中最常用的一次微分方法，连续函数F(j,k)的梯度算子为：对于灰度图像函数，可以采用一阶差分来近似梯度算子：其中：1.1.1 Roberts算子Roberts算子是基于梯度算子的边缘检测算子，主要是采用两个2×2模板（如图1），根据任意相邻对角线上两像素之差来近似梯度幅值来检测边缘点。
Roberts算子的表达式为：其中，G[j,k]表示处理后点(j,k)的灰度值，F(j,k)表示处理前该点的灰度值。
由于该算子模板只是2×2，直接在两个45°方向计算差分，定位精确度高，但并未进行平滑处理，未能避免噪声干扰，因此适用于具有陡峭边缘的低噪声图像的检测。
1.1.2 Sobel 算子Sobel 算子对噪声进行了平滑处理，能检测提取出较为准确的边缘方向信息，但在抗噪的同时增加了计算量，而且也会把一些伪边缘检测出来，定位不够精确。
如果对精确度要求不高的图像检测边缘，可以使用此算子。
Sobel 算子主要是通过对像素的上、下、左、右邻域的灰度进行加权平均，然后做微分，最后求得梯度幅值，该算子的表达式为：其中：G[j,k]表示处理后点(j,k)的灰度值，F(j,k)表示处理前该点的灰度值。
在模板方面是采用两个3×3模板（如图2），图像中每个像素点都用这两个模板做卷积，其中一个模板在垂直边缘上影响最大，另一个在水平边缘上影响最大，然后输出这两个卷积中的最大值，设定适当阈值，最后获得一幅边缘图像。
1.1.3 Prewitt算子Prewitt 算子是对图像灰度平均后再求差分, 可以抑制噪声，通常对灰度和噪声较多的图像处理得较好。
它是一种边缘样板算子，与sobel算子一样，图像中的每个点也是用两个3×3模板（如图3）进行卷积，然后输出最大值，不同的是所采用的模板不一样。
Prewitt 算子。
1.2 基于二阶微分的边缘检测——Log算子Laplacian算子是一种二阶微分算子，不具有边缘方向性，它采用零交叉检测技术寻找图像灰度值中二阶微分中的零点作为边缘，但是二阶微分对噪声非常敏感，因此通常情况下，在使用Laplacian算子进行边缘检测前，先用高斯函数对图像进行平滑滤波处理，然后对滤波后的图像进行拉普拉斯运算，算得的值等于零的点认为是临界点，这就是对Laplacian算子改进后的Log算子，其表达式：G(x,y)是对图像进行处理时选用的平滑函数(Gaussian函数)，x,y为整数坐标，σ为高斯分布的均方差，对滤波后的图像fs=f(x,y)G(x,y)进行拉普拉斯变换：最后可得到一个具有平滑和二阶微分作用的模板，再与原来的图像进行卷积，使其精确度得到提高。
LOG算子通过二阶微分零点来判断边缘点，在使用高斯函数中如果参数σ越大，能检测到的边缘细节更多，但抗噪能力下降，从而会出现伪边缘；反之，抗噪能力可以提高，但对边缘定位又不够准确，又会使更多边缘细节被丢掉。
1.3 Canny算子Canny 算子是一种寻找图像梯度的局部极大值的算子，采用双阈值方法，在多尺度空间进行边缘检测。
Canny 算子的处理过程如下：1）在进行处理前，先利用二维高斯平滑滤波器来消除图像噪声。
2）采用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。
梯度幅值：梯度方向：3）把边缘梯度方向分为四种，经过“非极大抑制”过程，将不是边缘的像素值置为0,表示不是边缘。
4）通过使用累计直方图计算两个阈值，分别检测强边缘和弱边缘，若强弱边缘连接，则输出弱边缘，从而检测出真正的弱边缘。
2 Matlab 仿真结果分析比较2.1 仿真算法在Matlab7.0中对图像“car.jpg”进行仿真，先将该图像转为灰色图像，运用各算子检测边缘。
I1=imread('F:\pictures\car.jpg'); %读取图像I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰色图I3=imresize(I2,0.8,'bicubic'); %图像大小BW1=edge(I3,'roberts'); %用roberts 算子自动选择阈值进行边缘检测BW2=edge(I3,'sobel'); %用sobel算子自动选择阈值进行边缘检测BW3=edge(I3,'prewitt'); %用prewitt算子自动选择阈值进行边缘检测BW4=edge(I3,'log'); %用log算子自动选择阈值进行边缘检测BW5=edge(I3,'canny'); %用canny算子自动选择阈值进行边缘检测2.2 仿真结果：仿真结果如图4所示。
2.3 结果分析比较1）Roberts算子利用局部差分检测边缘，定位精确度较高，边缘比较粗，会丢失一些边缘，对噪声比较敏感2）Sobel 算子和Prewitt算子对噪声进行了平滑处理，能检测提取出较为准确的边缘方向信息，但在抗噪的同时增加了计算量，而且也会把一些伪边缘检测出来，定位精确度较低。
3）LOG算子通过二阶微分零点来判断边缘点，受高斯函数中的参数σ影响较大，会检测出很多伪边缘，定位精确度较低。
4）Canny 算子在传统边缘检测算子中效果比较好，它所处理的图像边缘比较完整，连续性比较高，图像的细节表现得比较清晰，它能比较准确地表现图像的弱边缘。
3 结束语由于传统的边缘检测算子还是存在一些缺点，所以还提出了很多其他的边缘检测技术，比如曲面拟合边缘检测、模板匹配边缘检测、小波变换边缘检测、基于形态学边缘检测、基于神经网络边缘检测、基于遗传算法边缘检测等等。
各种算法都不是具有绝对的优势，总会存在一些不一样的缺陷，所以，在数字图像处理和分析当中，寻求一种融简单、精确、抗噪能力强为一体的方法依然是重中之重。
参考文献：[1] 阮秋奇.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2001.[2] 欧温暖.几种常见边缘检测算子的分析比较[J].现代计算机,2010(5).[3] 孙红艳,张海英.图像边缘检测算法的比较与分析[J].菏泽学院学报,2010(3).[4] 王新霞,李国粱.图像边缘检测分析与比较[J].软件导刊,2009(5).[5] 王家文,李仰军.MATLAB 7.0 图形图像处理[M].北京:国防工业出版社,2006.[6] 关琳琳,孙媛.图像边缘检测方法比较研究[J].现代电子技术,2008(22).注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。