数字图像的特征提取
医学图像处理中的特征提取方法综述
医学图像处理中的特征提取方法综述医学图像处理是指利用计算机技术对医学图像进行数字化处理，以提取有用的信息。
在医学图像处理中，特征提取是一个非常重要的环节，它负责将原始图像转化为具有可计算特性的数据，以便于后续步骤的分析和处理。
本文将对当前常用的医学图像处理中的特征提取方法进行综述，并对其优缺点进行简单的评述。
1. 矩阵特征矩阵特征是一种有效的特征提取方法，该方法将多维的医学图像转换为一个矩阵形式，然后利用矩阵的特征值和特征向量进行特征提取。
该方法的优点在于可以提取医学图像中的全局和局部信息，但是在处理高维矩阵时会遇到计算复杂度较高的问题。
2. 灰度共生矩阵特征灰度共生矩阵特征是一种常用的局部特征提取方法，该方法可以提取医学图像中灰度值相邻的像素之间的空间关系。
它的优点在于可以提取到医学图像中的纹理和形状信息，但是在处理过程中会受到噪声的影响，对图像质量的要求较高。
3. 小波变换特征小波变换是一种频率域分解方法，能够将图像转换为频域表示，提取医学图像中的局部特征。
该方法能够更好地处理噪声干扰，具有局部性和多分辨率的优点。
但是，该方法只能提取医学图像中的纹理信息，不能提取其他形状等特征。
4. 傅里叶变换特征傅里叶变换是一种基于频率的分析方法，可以将医学图像转换为频域表示，提取图像中的全局特征。
该方法具有精度高、计算速度快等优点，但是在处理局部特征时表现不佳，很难提取医学图像中的纹理信息。
5. 边缘检测特征边缘检测是一种将医学图像中图像边缘提取出来的方法，该方法可以提取医学图像中的轮廓和形状信息。
边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等，但是在实际应用中会受到噪声干扰的影响。
综上所述，不同的特征提取方法在医学图像处理中具有不同的优缺点。
对于不同的医学图像，需要选择不同的特征提取方法以获取更为准确的特征信息。
同时，多种特征提取方法的综合应用也会提高医学图像处理的效果。
4-图像特征提取
标准方差为 2 的高斯分布，那么就可以记为
X ~ N(, 2)
其概率密度函数为
f (x)
1
e
(
x) 2 2
2
2
高斯分布的期望值 决定了其住置，其标准差 决定了分布的幅度
在得到直方图高斯分布模型之后，可以进行指定模式信 息的检测，如肤色检测。 有了高斯分布模型f(x),那么指定模式信息的检测可以转
形状的描述也是困难的问题，常用的方法有傅立叶描述子,矩不 变量,各种简单的形状因子（如面积、圆度、偏心度、主轴方向） 等。 除了这些全局特征以外，有时也用一些局部特征（如
等），以解决遮挡问题。
经典的Hough变换主要涉及图像中的直线检测, 但是后来Hough变换 得到了扩展，被用于任意形状位置的检测，其中最常用的是圆形或 椭圆。 ■ Hough变换最简单的示例就是用于直线检测的线性变换。
关于直方图处理，主要涉及直方图均衡化,直方图高斯模型；
对于形状特征提取，给出了两种具体的计算方法，包括Hough变 换和傅里叶描述子，其中傅里叶描述子与傅里叶变换是紧密相连 的。
对于纹理特征提取，介绍了两种纹理分析方法，分别为统计分析
方法和频谱分析方法。
进一步讨论了三种用于纹理分析的频域变换，包括傅里叶变换， Gabor变换。
对于彩色信息处理，主要讲述几种常见的色彩空间；
对于灰度信息处理,主要讲述直方图技术。
根据人眼结构，所有颜色都可看作是3个基本颜色—红（Red） , 绿（Green）和蓝（Blue）—的不同组合。
在RGB颜色空间的原点上，任一基色均没有亮度，即原点为黑色。 三基色都达到最高亮度时表现为白色。亮度较低等量的三种基色产生
240度
图像处理中的图像特征提取方法与技巧
图像处理中的图像特征提取方法与技巧图像处理是一门研究数字图像的领域，其目标是通过一系列的处理步骤来改善图像的质量或提取出其中的有用信息。
其中，图像特征提取是图像处理中的重要环节之一。
本文将介绍一些常用的图像特征提取方法和技巧。
1. 灰度特征提取灰度特征提取是图像处理中最基本的特征提取方法之一。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以提取出图像的亮度信息。
常用的灰度特征包括图像的平均灰度值、灰度直方图、对比度等。
这些特征可以反映出图像的整体明暗程度和灰度分布情况，对于一些亮度信息相关的任务，如人脸识别、目标检测等，具有重要意义。
2. 形态学特征提取形态学特征提取通过对图像进行形态学运算，如腐蚀、膨胀、开闭运算等，来提取出图像的形态信息。
比如，利用腐蚀和膨胀运算可以提取出图像的边缘信息，通过开闭运算可以获取到图像的拐点信息和孤立点信息。
形态学特征提取在图像的边缘检测、形状分析等领域中得到广泛应用。
3. 纹理特征提取纹理特征提取是指从图像中提取出具有纹理信息的特征。
图像的纹理是指图像中像素之间的空间关系，比如纹理的平滑度、粗糙度、方向等。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差值矩阵（GLDM）等。
这些方法通过统计邻近像素之间的灰度差异来描述图像的纹理特征，对于物体识别、纹理分类等任务非常有用。
4. 频域特征提取频域特征提取是指通过对图像进行傅里叶变换或小波变换，从频域角度分析图像的特征。
对于傅里叶变换，可以得到图像的频谱图，从中提取出一些频域特征，如频谱能量、频谱密度等。
而小波变换则可以提取出图像的频率和幅度信息。
频域特征提取在图像压缩、图像识别等领域具有广泛应用。
5. 尺度空间特征提取尺度空间特征提取是指通过在不同的尺度下分析图像的特征，提取出图像的空间尺度信息。
常用的尺度空间特征提取方法包括拉普拉斯金字塔、高斯金字塔等。
这些方法可以从图像的多个尺度下提取出不同的特征，对于物体的尺度不变性分析、尺度空间关系分析等任务非常有用。
图像处理中的特征提取与分类算法
图像处理中的特征提取与分类算法图像处理是指通过计算机技术对图像进行分析、处理和识别，是一种辅助人类视觉系统的数字化技术。
在图像处理中，特征提取与分类算法是非常重要的一个环节，它能够从图像中提取出不同的特征，并对这些特征进行分类，从而实现图像的自动化处理和识别。
本文将对图像处理中的特征提取与分类算法进行详细介绍，主要包括特征提取的方法、特征分类的算法、以及在图像处理中的应用。
一、特征提取的方法1.1颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征之一，它能够有效地描述图像的内容。
颜色特征提取是通过对图像中的像素点进行颜色分析，从而得到图像的颜色分布信息。
常用的颜色特征提取方法有直方图统计法、颜色矩法和颜色空间转换法等。
直方图统计法是通过统计图像中每种颜色的像素点数量，从而得到图像的颜色直方图。
颜色矩法则是通过对图像的颜色分布进行矩运算，从而得到图像的颜色特征。
颜色空间转换法是将图像从RGB颜色空间转换到其他颜色空间，比如HSV颜色空间，从而得到图像的颜色特征。
1.2纹理特征提取纹理是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中不同区域的物体表面特性。
纹理特征提取是通过对图像中的像素点进行纹理分析，从而得到图像的纹理信息。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法、小波变换法和局部二值模式法等。
灰度共生矩阵法是通过统计图像中不同像素点的灰度级别分布，从而得到图像的灰度共生矩阵，进而得到图像的纹理特征。
小波变换法是通过对图像进行小波变换，从而得到图像的频域信息，进而得到图像的纹理特征。
局部二值模式法是采用局部像素间差异信息作为纹理特征，从而得到图像的纹理特征。
1.3形状特征提取形状是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中物体的外形和结构。
形状特征提取是通过对图像中的像素点进行形状分析，从而得到图像的形状信息。
常用的形状特征提取方法有轮廓分析法、边缘检测法和骨架提取法等。
轮廓分析法是通过对图像中物体的外轮廓进行分析，从而得到图像的形状特征。
数字图像处理中的特征提取技术
数字图像处理中的特征提取技术数字图像处理是一种涉及数字计算机与图像处理的技术。
它能够对图像进行一系列的处理，包括图像增强、特征提取、图像分割等。
其中，特征提取是数字图像处理中非常重要的一环，通过对图像中的关键特征进行提取和分析，可以实现图像分类、目标识别和图像检索等多种应用。
本文将介绍数字图像处理中的特征提取技术。
一、特征提取的概述特征提取是数字图像处理中的一项重要技术，其主要目的是从图像中提取出具有代表性的特征，这些特征可以被用于图像分类、目标检测和图像识别等应用中。
通常情况下，特征提取可以分为两种方式：1.直接提取图像的原始特征。
这种方式可以直接从图像中提取出像素点的信息，包括图像的颜色、灰度值等。
这些原始特征经过一些处理后可以发挥很大的作用。
2.间接提取图像的特征。
这种方法则需要将原始图像进行一些复杂的变换和处理，例如提取图像的边缘、纹理、形状等特征，再通过算法分析得出更加有价值的特征信息。
二、特征提取的算法1.边缘检测算法边缘检测是图像处理中的一项基本操作，其目的是提取出图像中的边缘信息。
实际上，边缘检测是一种间接的特征提取方法，通过提取出图像中的边缘信息，可以实现图像目标的检测和二值化操作。
常见的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法、Laplacian算法等。
2.纹理特征提取算法纹理是图像中最基本、最重要的特征之一，其包含了图像中的细节信息，并能够有效地描述图像的表面纹理。
因此，通过提取纹理特征可以有效地用于图像分类和目标检测等应用中。
常见的纹理特征提取算法包括LBP算法、GLCM算法、Gabor算法等。
3.形状特征提取算法形状是图像中最基本、最重要的特征之一，其能够有效地描述图像中物体的大小和形态。
因此，通过提取形状特征可以用于目标检测和图像匹配等应用中。
常见的形状特征提取算法包括Hu不变矩算法、Zernike矩算法、Fourier描述子算法等。
三、特征提取的应用数字图像处理中的特征提取技术可以应用于多种应用领域中，例如：1.图像识别通过提取图像中的特征信息，可以建立有效的图像识别模型，实现对图像的分类和识别。
图像处理中的图像增强与特征提取算法
图像处理中的图像增强与特征提取算法图像处理是数字图像处理的一个重要分支，广泛应用于医学图像、工业检测、视频分析、图像识别等领域。
其中，图像增强和特征提取是两个基本且关键的步骤。
本文将重点介绍图像增强与特征提取算法，并探讨它们在图像处理中的应用。
首先，图像增强是指通过改善图像的视觉效果和质量来提高图像的可视化和识别性能。
图像增强方法可以分为空域增强和频域增强两大类。
空域增强方法直接对原始图像进行像素级别的操作，常见的包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
直方图均衡化通过对图像的像素值进行重新分布，来增强图像的对比度和明暗度。
灰度拉伸通过将图像的像素值映射到更大的范围，使得图像的亮度范围更广，从而增强图像的细节。
滤波方法则通过选择合适的滤波器对图像进行平滑或锐化，以去除噪音或增强边缘特征。
频域增强方法则是将图像从空间域转换到频率域进行处理，常用的方法有傅里叶变换和小波变换。
傅里叶变换将图像转化为频谱图像，可以通过滤波频谱图像来进行去噪或增强。
小波变换则可以将图像分解为不同尺度的频域系数，从而对不同频率部分进行独立处理。
图像增强算法的选择主要根据具体应用和需求来进行，不同的算法适用于不同类型的图像和不同的需求。
图像特征提取是指从图像中提取出能够表征图像内容的特征，以用于图像分类、目标检测等任务。
常见的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
颜色特征是指从图像中提取出描述颜色信息的特征，常用的方法有颜色直方图和颜色矩。
颜色直方图统计了图像中每个颜色在图像中的分布情况，可以用于颜色分类和图像检索等任务。
颜色矩则是用于描述颜色分布的累积特征，可以描述颜色的亮度、对比度和饱和度等。
纹理特征是指从图像中提取出描述纹理信息的特征，常用的方法有灰度共生矩阵和小波纹理。
灰度共生矩阵统计了图像的灰度级别之间的相对位置关系，可以用于纹理分类和图像分割等任务。
小波纹理则是通过对图像进行小波分解和纹理特征的提取，可以获得图像的多尺度纹理特征。
图像处理中的特征提取与图像识别算法
图像处理中的特征提取与图像识别算法图像处理是一门涉及数字信号处理、计算机视觉和模式识别的多学科交叉学科。
特征提取（feature extraction）和图像识别算法（image recognition algorithms）是图像处理中两个重要的研究领域。
本文将介绍特征提取的概念、方法和常用算法，并探讨图像识别算法的原理和应用。
一、特征提取特征提取是图像处理中的一项重要任务，其目的是从原始图像中提取出有代表性、具有辨识度和可用性的特征，以实现对图像的分析、识别和理解。
常见的特征提取方法有以下几种：1. 基于形状和空间的特征提取：形状特征是基于图像中的几何形状、轮廓和边界提取的，常用的方法有Hough变换、边缘检测和轮廓分析等。
空间特征则是通过对图像的空间位置和分布进行分析，常见的方法有纹理分析、颜色直方图和尺度不变特征变换（SIFT）等。
2. 基于频域的特征提取：频域特征是通过对图像进行傅里叶变换或小波变换等频域分析方法得到的，可以用于图像的频率特征、能量特征和相位特征提取等。
常见的方法有离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）和小波变换等。
3. 基于统计的特征提取：统计特征是通过对图像中像素值的统计分析得到的，可以用于图像的平均值、方差、熵等特征提取。
常见的方法有灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差异度（Contrast）和相关性（Correlation）等。
二、图像识别算法图像识别算法是通过特征提取和模式匹配等技术，将图像与已有的模型进行比对和匹配，从而实现对图像内容的自动识别和分类。
以下是几种常见的图像识别算法：1. 模板匹配算法：模板匹配是一种基本的图像识别算法，通过将已知的模板与待匹配图像进行比对，找出最相似或最相关的部分。
常用的方法有均方差匹配和相关性匹配等。
2. 主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将高维数据转换为低维的特征空间，从而实现对数据进行压缩和降维。
数字图像处理中的特征提取和匹配技术研究
数字图像处理中的特征提取和匹配技术研究随着技术的发展，数字图像处理已经广泛应用于生产、生活和娱乐中。
数字图像处理中的特征提取和匹配技术是其中一项重要的技术，可以在大量的图像中迅速地寻找到关键信息。
本文将介绍数字图像处理中的特征提取和匹配技术的研究进展。
一、特征提取特征提取是数字图像处理中的一个非常重要的步骤，其主要作用是在图像中提取有意义的信息区域。
这些信息区域通常可以用来表示图像的一些重要特征，比如形状、颜色、纹理等。
通常情况下，特征提取分为两大类：1.基于局部特征的特征提取基于局部特征的特征提取是指从局部区域提取有意义的特征，比如角点、边缘等。
这种方法通常基于各种滤波器和算子，比如Sobel算子、Canny算子等。
这种方法的优点是计算速度快，但是不够精确。
2.基于全局特征的特征提取基于全局特征的特征提取是指从整幅图像提取有意义的特征。
这种方法通常基于各种统计学方法，比如直方图等。
这种方法的优点是精确度高，但是计算速度较慢。
二、特征匹配特征匹配是数字图像处理中的另一个非常重要的步骤，其主要作用是在图像中寻找到相似的特征区域。
特征匹配通常有以下两个步骤：1.特征描述在计算机视觉的领域中，特征点描述符是非常重要的。
其作用是将提取出的特征点转换成可以用于匹配的向量。
为了保证特征描述的准确性，不同的描述算法被研究出来。
其中，SIFT算法是较为常见的一种算法。
2.特征匹配特征匹配是指找到一对匹配的特征点，通常是在两幅图像之间进行匹配。
特征匹配通常有以下两种方法：i.基于相似度的匹配基于相似度的匹配是通过计算两个特征向量之间的相似度来实现的。
其中，欧几里得距离和海明距离是比较常见的两种相似度计算方法。
ii.基于基本矩阵的匹配基于基本矩阵的匹配是将两幅图像之间的特征点匹配看作一个几何变换问题。
通过计算两个图像的基本矩阵，可以得到两个图像之间的匹配关系。
其中，RANSAC算法是常见的一种算法。
三、应用数字图像处理中的特征提取和匹配技术已经广泛应用于多个领域。
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个灰度门限值 T 当然此门限是可以动态调整的而它作用就是 0 255 之间划分一个界限，对 逾越此门限的像素值给予丢弃，并用红色填充；但若某一个像素的灰度值小于此门限值，就 将其扩展（ 256/T 倍，这样整幅图像就被扩展到 0-255 从而使对比度得到加强。 假设一像素的灰度值为 graydata 经转换后的灰度值为 trgrai 则此式可写成： trgrai = graydata*256/T 因为并不知道在 256 个值中哪个才是最合适的门限值，所以会增加实验的繁冗。为了填补这 样的缺陷于是又采取了下面的方法，利用一算法使在运行顺序时就自动计算出一个较佳的门 限值，以供参考。 以上的方法是为了实验之初的调试 , 通过动态输入一个门限值 , 使得扩 展进去的灰度图像能发生一个较好的提取效果。当然此方法会给调试带来很大的麻烦。 然后从 0 至 255 依次累加像素数，首先统计灰度图像中 256 个灰度级所拥有的像素数。当 叠加之和已经占了总像素的 90% 或超过了 90% 就将最后的灰度值作为此幅图像的门限值进 行灰度扩展，至于扩展的方法仍利用上面的算法。 2 灰度直方图均衡 由于直方图是对图像上每个像素级发生的次数的绘图， 直方图均衡顾名思义就是利用直方 图原理进行灰度均衡。从 0-255 灰度级水平地从左到右显示。灰度级发生的次数越多，直方 图中该位置的线越高，以此来直观的表示出图像的灰度分布情况。 此处也不例外。也同样是进行了各像素值的个数的统计， 那么。前面已经提到对于灰度图 像，像素值是 0-255 之间的一个，所以可以定义一个长度为 256 数组 histogram[256] 来 存放统计出的个数。当然统计是给灰度均衡做最初的准备的最重要的当然还是像素值转换的 算法。这里使用的算法是如下式： v 表示经变换后得到像素值，其中。 u 就表示变换前的像素值。 需注意的此时的 i 和公式中的 i 一致的因此就可这样理解， 通过此式变换后将变换的像 素值存入另一长度为 256 数组 transform[i] 中。 transform[i] 中 i 所对应的位置下存 的像素值就是值为 i 像素经变换后所得到像素值，即 假如原灰度图像的某一像素的值为 25 那么它变换值就在 transform[25] 中。所以可以对图像中的每一像素值进行变换后，再取它 对应位置上的值输出，即可得经灰度直方图均衡后的图像。 3.2.2 边缘提取算法的改进 就可以进入本文的重点线特征的提取了上面的叙述我预处理后。同时也看到不同状况下存在缺乏，所以为了得到更 好的线特征的提取效果，此基础上进行了一些改进。下面就来具体介绍经改进的算法。
重要线特征信息。对于噪声小且边缘处较分明的图像用此算法较好。 相对于 Robert 算子它从加大边缘检测算子的模板动身，将模板从 2 2 扩大到 3 3 来计算 差分算子，而 Sobel 算子是 Prewitt 算子的基础上，对 4- 邻域采用带权的方法计算差分。 能在检测边缘的同时对图像进行去噪声处理，但是缺点也显而易见，由于模板扩大，领域中 进行比较的像素增多，使得检测进去的边缘较宽。对灰度渐变低噪声的图像有较好的检测效 果 ,Sobel 算子和 Prewitt 算子也是著名的一阶微分边缘检测算子。但是对于混合多复杂噪 声的图像 , 处置效果就不够理想了 常发生双像素的边缘，同时对噪声非但没法抑制反而会有双倍加强作用。可以看到作用到图 像后，提取进去的边缘非常的昏暗，线特征的丢失情况也十分的明显。因此用 Laplac 算子 进行检测时需要对图像进行平滑处置，如应用较成功的 LOG 算子，可以减少噪声对提取的影 响，但平滑作用越显著 ,Laplac 算子是典型的二阶微分算子。一个与方向无关的边缘点检测 算子。优势就在于它对细线和孤立点的检测效果较好。但边缘方向信息容易丢失。去除噪声 越好，图像的细节也损失越大 , 边缘精度也就越低。 3.2 改进算法的设计 3.2.1 对彩色图像的预处理 而灰度图像之所以呈现出灰白的颜色是因为它 RGB 三个值都是相同的上面的章节中已经提 到进行边缘提取的算法中， 由于黑色图像是由 R G B 即红、绿、蓝三原色调和而成的不同 的数值赋给它就会调制出不同的颜色。对每一像素中的三原色进行分别处置的所以当对黑色 图像进行边缘提取时，提取进去的线条包括有三种颜色的成分，所以看上去比较的杂乱，而 对灰度图像进行提取颜色是单一的而且通常呈现出亮白色，那么人们就会清晰的识别出对象。 所以在本文中是将黑色图像进行了灰度处置后再对其线特征提取的 1 对彩色图像的灰度化 介绍如何对图像进行灰度化。已有的灰度化算法有很多种， 首先。如将每个像素的 R G B 值 加起来然后除以三，再将此值重新赋给 R G B 从而得到其灰度值；还有就是本文当中用到算 法。设用 imagedata 表示经转换的像素灰度值，那么可以将式子表示成： imagedata= int 0.3 R+0.59 G+0.11 B 这种表示方法中， 上式是利用了 YUV 颜色表示方法。 Y 分量的物理含义就是亮度， U 和 V 分量代表了色差信号，因为 Y 代表了亮度，所以 Y 分量包括了灰度图的所有信息，只用 Y 分量就能完全能够表示出一幅灰度图来。当同时考虑 U V 分量时，就能够表示出彩色信息来。 这样，用同一种表示方法可以很方便的灰度和黑色图之间切换。与 RGB 间的对应关系是 图像就显示为灰度，因为当 RGB 三个值都一样时。所以代入到上式中就可求出 Y 值，而 U V 值正好为 0 再将每个像素计算出的 imagedata 重新的赋值给 R G B 三个参量，每一个像素都通过此式 进行灰度转换之后。以达到此三值的一致，从而形成灰度图。 2 灰度图像的灰度扩展 有些图像看上去整个色调都偏暗， 进行了灰度处理之后。对于这样的图像就需要增加物体 间的对比度，可以用视觉或通过灰度直方图来观察，如果使用灰度直方图则要观察图像的分 布较分散，还是主要集中在一块（左边、右边还是中间）如果是分布较均衡的说明图像自身 的灰度分布就较理想如图 10 下）如果集中一块的就要对其进行灰度扩展如图 10 上） 本文中使用了两种灰度扩展的方法： 线性灰度扩展 灰度直方图均衡 1 线性灰度扩展 介绍线性灰度扩展。实验最初，首先。为了方便，只用了一个很简易的想法，即首先给出一
对真彩色图像中的每一像素作分别这样的转换就可以。 相信这，你会做了！！！！！
数字图像的特征提取
边缘能勾划出目标物体轮廓，使观察者一目了然，图像识别中抽取的重要属性。通常可以分 为阶跃状和屋顶状两种。阶跃状边缘位于两边的像素灰度值有明显不同的地方；屋顶状边缘 位于灰度值从增加到减少的转折处。边缘上像素值的一阶导数较大 而阶导数在边缘处值为 零 , 边缘或线条是指图像中像素灰度发生急剧变化的区域边境。存在于目标与背景、目标与 目标、区域与区域、基元与基元之间。对图像识别和分析有着十分重要的作用。呈现零交叉。 y , 通常一幅图像可以描述成 f x. 灰度变化情况可以用图像的灰度分布的梯度来反映。通 常将图像 f x,y 梯度定义为 梯度的模为 导数算子具有突出灰度变化的作用， 通常把梯度的模就叫做图像的梯度。边缘的检测就可 借助空域微分算子通过卷积完成。对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值较高， 因此可将这些导数值作为相应点的边境强度，通过设置门限的方法，提取边境点集。有了上 面的定义后，接下来将具体介绍几种较常用的也可以说是比较经典的边缘提取的算子。 2.1 Robert 算法
Robert 算子是用斜向上 4 个像素交叉差分来表示梯度的即 其中的平方根运算使得该处理类似于人类视觉系统中发生的过程。其中 ｆ ( ｘ , ｙ ) ｆ ( ｘ +1 , ｙ ) ｆ ( ｘ , ｙ +1 和ｆ ( ｘ +1 , ｙ +1 分别为 4 领域的坐标 , 且是具 有整数像素坐标的输入图像。
RCos=(float)(lpDibTemp[(j-1)*width+i+1]+2*lpDibTemp[j*width+i+1]+lpDibTemp[(j+1) *width+i+1] -lpDibTemp[(j-1)*width+i-1]-2*lpDibTemp[j*width+i-1]-lpDibTemp[(j+1)*width+i-1]) ;
lpDibSave[j*width+i]=(unsigned char)(float)sqrt(RCos*RCos+RSin*RSin); for(i=0;i <width;i++)//边缘处理 { lpDibTemp[width*(height-1)+i]=lpDibTemp[width*(height-2)+i]; lpDibTemp[i]=lpDibTemp[256+i]; } for(j=0;j <height;j++) { lpDibTemp[width-1+width*j]=lpDibTemp[width*j+width-2]; lpDibTemp[width*j]=lpDibTemp[width*(j+1)]; } for(j=0;j <height;j++) for(i=0;i <width;i++) { lpDibSave[j*width+i]=255-lpDibSave[j*width+i];//反色 if(lpDibSave[j*width+i]> =128) //阈值化 lpDibSave[j*width+i]=255; else lpDibSave[j*width+i]=0; } } ok,一切完成！！！其中，阈值化时，要跟你的图像具体情况而定，当然可以使用自适应阈值最 好了。