一种新的模糊图像边缘检测方法
一种离焦模糊图像边缘检测新方法
ｔ ｎ Ｔｈ ｓｅ ｇ ｅ ｅ ｔ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｙ ｄ ｆｎｎ ｅ ｅ ｇ ｅ ｅ ｔ ｎ ｏ ｅ ａ ｏ ，ｕ ｉ ｇ ｔ ｅｎ ｗ ｐ ｒ ｔ ｒｏ ｈ ｇ ｆａｌ ｉ — ｉ ． ｏ ｉ ｄ ｅｄ ｔ ｃ ｉ ｌ ｏ ｉ ｏ ｈ ｂ ｅ ｉ ｉ ｇ ａｎ ｗ ｄ ｅｄ ｔｃ ｉ ｐ ｒ ｔ ｒ ｓｎ ｈ ｅ ｏ ｅ ａ ｏ ｆｔ ｅｉ ｏ ｍａ ｅｏ ｌ ｐ ｘ ｅｓ ｃ ｎ ｏ ｕ ｉ ｎ ｂ ａｎ ｄ ｔ ｅ ｐｘ １ ｈ ｒ ｄ ｅ ｔａ ｄ ｄ ｒ ｃ ｉ ｎ ｏ ｆ ｒ ｔ ｎ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｇ ａ ｉｎ ｎ ｉｅ ｔ ｎ ｏ ｆ ｒ ｌ ｏ ｖ ｌ ｔ ，ｏ ｔ ｉ ｅ ｈ ｉ ｅ ｅｇ ａ ｉｎ ｎ ｉｅ ｔ ｆｉ ｏ ｍａ ｉ ，ａ ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｒ ｄ ｅ ｔａ ｄ ｄ ｒ ｃ ｉ ｆｉ ｏ — ｏ ｔ ｏ ｎ ｏ ｏ ｎ ｍａ ｉ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｈ ｅ ｈ ｌ ｂ ａｎ ｄ ｔ ｅ ｅ ｇ ｅ ｅ ｔ ｎ ｉ ｇ ｆｄ ｆ ｃ ｓ ｄ ｉ ｇ ． Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｅ ｕｔ ｈ ｗ ｈ ｔｆ ｒｄ ｆ — ｔ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｏ ｔ ｉ ｅ ｈ ｄ ｅｄ ｔ ｃ ｉ ｍａ ｅ ｏ ｅ ｏ ｕ ｅ ｏ ｏ ｍａ ｅ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｏ ｅｏ ｒ
测 算子 进 行 边 缘 检 测 ， 够 较 好 地检 测被 模 糊 而 弱 化 的边 缘 ， 测 效 果 符合 人 眼 视 觉 感 受 。 能 检
关 键 词 ： 缘检 测 ； 边 梯度 ； 离焦 模糊 ； 向 方 中 图分 类 号 ： ３ １ ４ ＴＰ ９ ． １ 文 献 标识 码 ： Ａ
的 边缘 检 测 算子 ， 用新 算子 对 图像 各像 素 进 行 卷 积 ， 得 各像 素 的梯 度 和 方 向 信 息 ， 据 梯 度 和 方 向 信 息 利 求 根
一种新的模糊彩色图像边缘检测算法
第２ ０卷 第 ３期 ２０ ０ ７年 ５月
重 庆 教 育 学 院 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｏ ｇ ｉｇＣｏｌｇ ｆ ｄ ｃ ｔ ｎ ｏ ｒａ ｎ ｑｎ ｌ ｅｏ ｕ ａｉ ｏ Ｃｈ ｅ Ｅ ｏ
Ｖｏ ．０ １ Ｎｏ３ ２ ． Ｍａ ２ ０ ｙ， ０ ７
定的难度 ， 导致计算的速度受到影响。 为减少数据 处理 的烦琐 。引入特征 散度描 述彩 色图像像 素差 异
一
性 。 借助竞 争算法 来提 取边缘 ， 并 从而 减低算法 的计
算量 。 仅仅 这些 是不 够 的 。 但 虽然 降 低 了计 算量 ， 为
了能得 到更准 确 的边 缘 。仍 然需要 借助 一个有 利 的
多 的信息 和特征 。 但是 彩色 图像数 据量 大 ， 算 和处 计 理 时间 多 。 这无 疑会 增加 边 缘 检测 工 作 的难 度 。ｉ Ｌｌ ｙ Ｒ ｉ ｉｎ ｕ Ｌａｇ和 Ｃ ｒＧ Ｌｏｅ 提 出一 种模 糊竞 争 边缘 ａｌ ． ｏｎｙ
Ｄ ，： ｐ （Ｑ 芝 Ｐ） ｌ ｎ
维普资讯
为 交 叉 熵 。 对 称 形 式 其
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施 成 湘
（ 重庆 教育 学 院 数 学 系 ， 庆 ４Ｏ ６ ） 重 Ｏ Ｏ ７
摘 要 ： 提 高 算 法 的普 适 能 力 ， 文提 出 了一种 新 的模 糊 彩 色 图像 边 缘检 测 算 法 。 法 引入 了 特征 散 度 度 量 像 为 本 算 素 差 异 性 ， 借 多尺 度 理 论 去 噪 和 准 确 定 位 的 优 势 ， 效 地 检 测 彩色 图像 的边 缘 。 凭 有 与传 统 的边 缘提 取 算 法和 模 糊 竞
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方法与优化指南
图像处理中的边缘检测方法与优化指南在图像处理领域中，边缘检测是一个重要的技术，它可以帮助我们识别图像中物体的边界以及其中的细节信息。
边缘检测的准确性直接影响着后续图像处理和分析的结果。
本文将介绍图像处理中的常用边缘检测方法，并探讨如何优化这些方法，以提高边缘检测的效果和鲁棒性。
一、常用边缘检测方法1. Sobel算子Sobel算子是一种经典的边缘检测方法，它基于图像中像素值的梯度变化来检测边缘。
Sobel算子分为水平和垂直两个方向，通过对图像进行卷积操作，分别得到水平和垂直方向上的梯度图像，然后通过对两个方向的梯度图像进行合并，得到最终的边缘图像。
Sobel算子简单易实现，对噪声具有一定的鲁棒性，但对细节信息的提取效果较弱。
2. Canny边缘检测Canny边缘检测是一种广泛应用的边缘检测方法，它不仅具有较高的准确性，而且能够有效抑制噪声。
Canny边缘检测基于多个步骤，包括高斯滤波、计算梯度和非最大抑制、确定双阈值以及边缘连接。
首先，通过高斯滤波平滑图像，减少噪声对边缘检测的干扰；然后，计算梯度图像和梯度方向，选择局部最大值作为边缘点；接着，通过双阈值将梯度图像中的强边缘和弱边缘分开，确定边缘点；最后，通过边缘连接将弱边缘点与强边缘点连接起来，形成完整的边缘图像。
3. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于图像二阶导数的边缘检测方法，它能够提高对图像细节的检测效果。
Laplacian算子对图像进行二阶导数计算，然后根据二阶导数的变化来检测边缘。
由于Laplacian算子对噪声比较敏感，因此在应用前通常需要对图像进行平滑处理。
Laplacian算子能够检测到更多的边缘细节，但对噪声的响应较高，需要进行后续处理以提高边缘检测的准确性。
二、边缘检测方法的优化指南1. 参数选择边缘检测方法中的参数选择对于边缘检测的效果至关重要。
不同的图像和应用场景可能需要不同的参数设置。
因此，在使用边缘检测方法之前，需要根据具体情况选择合适的参数。
简述canny边缘检测方法
简述canny边缘检测方法
Canny边缘检测方法是一种广泛应用于数字图像处理领域的算法，用于检测图像中的边缘。
它是由John Canny在1986年开发的，是一种基于多级梯度计算和非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）的方法。
该算法的主要步骤包括以下几个步骤：
1. 高斯滤波：对图像进行高斯平滑滤波以去除噪声，同时模糊图像，使边缘在进行梯度计算时更平滑。
2. 梯度计算：使用Sobel等算子计算图像中每个像素点的梯度、方向和大小，从而找到边缘的位置。
3. 非极大值抑制：将检测到的梯度方向沿垂直方向上进行“压缩”，将每个像素点的位置更新为其在梯度方向上的最大值处。
4. 双重阈值：对非极大值抑制后的图像进行二值化操作，设定一个高阈值和低阈值，比较每个像素点的梯度大小是否高于高阈值或低于低阈值。
高于高阈值的点被标记为强边缘，低于低阈值的点被标记为背景，介于高低阈值之间的点被标记为弱边缘。
5. 边缘跟踪：将弱边缘与强边缘连接起来，最终得到连续的边缘。
Canny边缘检测方法具有较高的精度和鲁棒性，广泛应用于计算机视觉、机器视觉、物体检测等领域。
图像边缘检测原理及方法
1、差分边缘检测 在处理数字图像的离散域时，可用图像的一阶差分直接代替图像函数的导 数。 二维离散图像函数在 x 方向的一阶差分定义为： f ( x 1, y ) f ( x, y ) ， 在y 方 向的一阶差分定义为： f ( x, y 1) f ( x, y ) [4]。 差分边缘检测通过求图像灰度迅速变化处的一阶导数算子的极值来检测奇 异点。某一点的值则代表该点的“边缘强度”，通过对这些值设定阈值进一步得到 边缘图像。同时，差分边缘检测要求差分方向与边缘方向垂直，此时需对图像不 同方向进行差分运算。边缘检测一般分为垂直边缘、水平边缘、对角线边缘， 各 [5] 自方向模版如图 2-1 所示 。
二、图像边缘检测方法
边缘检测算子是利用图像边缘的突变性质来检测边缘的。 主要分为两种类型 ：一种是以一阶导数为基础的边缘检测算子，通过计算图像的梯度值来检测图 像边缘，如：差分边缘检测、Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子；一种是 以二阶导数为基础的边缘检测算子，通过寻求二阶导数中的过零点来检测边缘， 如：Laplacian 算子、LOG 算子、Canny 算子。
2 f ( x, y )
2 f ( x, y ) 2 f ( x, y ) x 2 y 2
（2-10）
使用差分方程对x 和y 方向上的二阶偏导数近似如下。
2 f Gx ( f (i, j 1) f (i, j )) f (i, j 1) f (i, j ) x 2 x x x x f (i, j 2) 2 f (i, j 1) f (i, j )
s x { f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y ) f ( x 1, y 1)} { f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y ) f ( x 1, y 1)} s y { f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)} { f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)}
marr-hildreth边缘检测算法
marr-hildreth边缘检测算法
Marr-Hildreth边缘检测算法是一种运用模板匹配和高斯函数理论，利用拉普拉斯算子在各点二阶偏导数的和来实现图像边缘检测的方法。
具体步骤如下：
1. 高斯模糊处理：利用高斯函数对图像进行平滑处理，减少噪声的影响。
2. 拉普拉斯算子计算：将平滑后的图像用拉普拉斯算子与原始图像进行卷积，得到拉普拉斯响应结果。
3. 选择阈值：筛选出响应值大于某个阈值的像素点，并标出为边缘点。
4. 非最大值抑制：保留拉普拉斯响应函数的局部极大值，并且消除不连续的阈值选定的边缘。
通过以上步骤，该算法能够在保留图像边缘的同时，消除图像噪声和重复边缘，使图像边缘检测更加准确。
但是，该算法在计算过程中存在一些问题。
如阈值选定的过程需要人工实验，容易出现选定不当的情况以及边缘检测后需要后续处理等问题。
用数学形态学进行图像边缘检测的新方法
用数学形态学进行图像边缘检测的新方法
杨翔宇 !" 孙慧 " " %- 河北师范大学 图书馆 $河北 石家庄 " )"" %# %!- 河北师范大学 数学与信息科学学院 $河北 石家庄 " )" "%# ( 摘要 #本文提出了求灰值腐蚀 ) 膨胀运算结果的简便方法 ** * 模板法 ’ 应用此方法在检测灰度图像的边缘过程中可较容易地做腐蚀 ) 膨胀运算 ’ 先得出用数学形态学检测灰度图像边缘的算法 % $然后在分析了其效果并指出不足的基础上 $把算法 % 中用一个结构元素既 做腐蚀又做膨胀 $ 改进为用四个不同方向的结构元素只做膨胀 $ 得出了效果比较理想的算法 ! ’ 关键词 #灰度图像的边缘检测 % 灰值腐蚀 %灰值膨胀 %模板法 中图分类号 #$ %#&! 文献标识码 #’ 文章编号 # !((&)#(**+"((,-(")!(.(!)(" ./01 2 3456$78 !9 :;0 <83" =<>?>3 0@AB4C ;53D>AE3F79 :G3H34IG8456 ") ""% #9 J G354* ’E2 <435<F K>BLC4F> B>FG@M 3E NA>4F3D>C7 8E>M 3 5 @?F43 5356 FG> A>E8CFE @O 6A47 D4C8> >A@M3? 3C3F7 45M >PL 45E>- KG3E B>FG@M 3 E B@A> E3BL C7>A 35 >M 6>M M >F>NF3 @5 8E356 6A47 D4C8> >A@M3 ?3C3 F7 45M >PL 45E>- Q3 AEFC79 FG3E L4L >A LA@D3M >E 4 4C 6@A3FGBE % @O B4FG>B4F3N4C B@AL G@C@67 F@ M >F>NF FG> 3 B46> >M 6>- /O F>A 455@53I> 3FE O48CF9 FG>5 L A@D3 M>E 4 4C6@A3 FGBE ! 8E356 O@8A M 3A>NF3@5 N@5EFA8NF >C >B>5F F@ >PL45E>9 F4R>3 56 L C4N> @O 4 SG@C> N@5EFA8NF >C>B>5F F@ >PL 45E> 45M >A@M>- /C6 @A3FGBE ! 3E B@A> >OO >NF3D>G0D H6492F >M 6>M M >F>NF3 @5 @O 6A47 3B46>T 6A47 D 4C8> >A@M 3?3C 3F7 T 6A47 D 4C8> >P L45E> $ /0 1020345/ 67 89:0 ;0<05 <=6> ?2=>: @3</0A 3<=53B @ 64C/6B6:D
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中图分类号 ： ＴＮ９ １ ７ １． ３
物体 的边缘 是 由灰度不连续 性所反 映 的。边缘
Ｖｏ【 ２０ Ｎｏ．Ｉ ．
一
种新 的模糊 图像 边缘 检 测方 法
周德 龙 ， 小勃 ， 蒲 潘 泉 ， 洪 才 张
７０ ７） １０ ２
（ 北 工业 大 学 自动 控 制 系 ．陕西 西 安 西
摘
要： 边缘 检测技 术是 图像预 处理 中最重要 和最 困难 的任务 之一 。 本文提 出了一种新 的模糊 图像
边缘检 测算 法 。 法中 图像 所对 应的模 糊特征 平面 通过一个 基于 阍值 的隶属 函数 来提 取 ； 算 在模糊特 征 平 面上 应用模 糊增 强算 子对低灰 度 区域 的大部分 象素进行 衰 减运 算、 高灰度 区域 的 大部 分 象 对 素进行增 强运 算来提 高 两个 区域之 间的对比度 ； 图像 的边缘采 用 ｍｉ ｎ或 ｍａ ｘ算 子来提 取 。仿 真 结 果表 明， 该算 法是 一种有 效 的边缘检测 方法。
Ｍ Ｎ ，
边 的像 素 的灰 度 值有 显 著 的不 同； 屋 顶状 边缘 ， ② 它位于灰度 值从 增加到减少 的变 化转折点 。经典 的 边缘 提取方法 是考 察图像 的每个象 素的某 个邻域 内
灰 度 的变化 ， 用 边缘 邻 近 一阶或 二 阶方 向导 数 变 利 化 规律 ， 用简单 的方 法检测 边缘 。 近 年来 ， 们对 基 于模 糊 的边缘 检 测技 术也 进 人 行 了研究 ］例 如 Ｐ ｌ Ｋｉｇ 提 出 的模 糊边 缘 ， ａ 和 ｎ
Ｉ— Ｕ Ｕ
ｍ— ｌＨ 】
（） １
矩 阵 中的元 ／ 级
表 示图像 象 素 （ ， 灰度 ） 的隶属度 ， 通常 取
相对 于某个 特定 灰 度级
检测方 法能有 效 地 达到 将物 体从 背景 中分 离 出 来 ，
并在模 式识 别 和 医疗 图像 处理 中获 得 了 良好 的 应
为最 大灰度级 一 。
用。基于模糊 的边缘 检测技 术是一种 值得重 视 的研
究 方向 ， 应用 模 糊 边缘 检测 方法 往往 能取得 优于 传
统方法 的处理效果 。
２ 图 像边 缘 的 自动 检 测 方 法
２ １ 算 法 实 现 ．
在本 文 中， 首先分析 图像 的模 糊特 征平面 ； 然后 通 过构 造一 个基 于 阈值 的新 的隶 属 函数 ， 出 了一 提
在 本文 中 可 以在 （ ， ） 间取任 意 的值 ， 与 Ｐ ｌ Ｏ１之 这 ａ
和 Ｋｉｇ的 方 法 中 ＝ ０ ５ 所 区别 。 而 在 此 可 以 ｎ ．有 因
得 到两个渡 越点 增 强前后 和
和
和
的关 系曲线如
图１ 所示 ， 中 。 图 和
为两个渡越 点 。 ２ 图 是模 糊
首 先采用 图像 分割 中的 阈值 选 取方 法 （ 本文 中 采 用 Ｏ ｓ￣ ｔｕ 方法 ） 确定 阔值 参 数 ｘｒ显 然 ， 将 整 ． ｘｒ
种 模糊 图像边 缘检 测 算 法 ； 晟后 对 该 算法 的有 效性
进行 了仿真实验 。
个 图像 的直方 图 分为 两个 部 分 ， 灰度 部 分 和高 灰 低 度部 分 对于 具有典 型双 峰分布 的直 方图来说 ， 它们
周德龙等 ： 一种新的模糊图像边缘检测方法
测边 缘 的 ， 低灰 度 区域 主要 进 行 衰减 运算 从 而使 在 属 于该 区域 的 大部 分 象 素的灰 度 值 更低 ， 在 高灰 而 度 区域则主要进 行增 强运算 从而使 属 于该 区域 的大 部分象素 的灰度值 更高 。 因而 ， 经过模 糊增强后 图像 的区域之 间层 次 比较 清 楚 ， 缘 两 侧 的灰度 对 比增 边 强． 边缘检测 的质量 将会 大幅提 高 。 整个算法 过程 如下 ：
关 系曲线 。
① 根 据 Ｏｔｕ选 取 阈值 的方 法确 定 阈 值 参 数 ｓ
。
显 然 对于 双峰 日期 ： 。 ｌ ６ ３ ２ ０ 一０ 一ｏ
作者 简介 ： 周德 龙（９ ６ ）西北工业 大学博士， 为中国科学院研究生院博 士后 ， １６－ ， 现 主要 从事 图像 处理与模式 识别 、 控制
理 论 与 应 用 的研 究 。
维普资讯
第ｌ 期
维普资讯
２００２年 ２月
西 北 工 业 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｒｈ ｓｅｎ Ｐ ｌｔ ｃ ｎｃ ［ ｉｅｓｔ ｏ ｒ ａ ｆＮｏ ｔ ｗｅｔｒ ｏｙ ｅｈ ｉａ Ｕｎｖ ｒｉ ｙ
Ｆｅ ． ｂ
２ ２ ００
第 ２卷 第 １ ０ 期
分别 对应 目标 和背 景这 两部分 。 然后 再根 据参数 ｘ 而 不是晟大 灰度 级 一 来 定 义新 的隶属 函数形式 ， 因此 算法是 在 阔值 的两边 即低 灰度 区域 和高灰 度 区域 （ 目标 和背 景）分别进 行模糊 增强 运算来 检
ｌ 模 糊 特 征 平 面
进 行模 糊 边缘 检测首先 是将 待处理 的图像影射
种类 可 以粗 略 地 区分 为 两种 ： 阶跃 性 边 缘 ， 两 ① 它
为一个模糊 矩 阵。 从模 糊集 的概念 来看 ， 一幅具 有 Ｌ 个 灰度 级 的 × Ⅳ 元 图像 ， 以看作 为 一个 模 糊 可 集 ， 内 的每一 个元 素具 有 相对 于某 个 特 定灰 度级 集 的隶 属 函数 。 该模糊 集称 为图像 等效模 糊集 ， 也即 图 像 的模 糊特征 平面 ， 应 的模 糊矩 阵记 为 ，， 对 有