边缘检测算子及其在火焰图像中的应用.kdh
图像处理中的边缘检测算法应用方法
图像处理中的边缘检测算法应用方法边缘检测是图像处理中一个关键的步骤，旨在识别图像中不同区域之间的边缘和轮廓。
边缘检测算法有多种，每种算法都有其独特的应用方法和适用场景。
本文将介绍常用的边缘检测算法以及它们在图像处理中的应用方法。
1. Robert算子Robert算子是一种最简单、最常见的边缘检测算法之一。
它通过在图像中滑动一个小型的2x2滤波器，计算出两个方向上的边缘梯度。
这个算子鲁棒性较弱，容易受到噪声的干扰，但是计算速度快，适用于实时图像处理和边缘检测。
在应用Robert算子进行边缘检测时，首先需要将图像转换为灰度图像，然后对每个像素点应用Robert算子模板。
在计算出梯度后，可以设置一个阈值来筛选出边缘区域。
通常情况下，边缘区域的灰度值变化较大，可以通过设定阈值来滤除那些灰度值变化较小的区域，从而得到较为准确的边缘检测结果。
2. Sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，也是一种基于梯度的算法。
它将图像分解为水平和垂直两个方向上的梯度，并将两个梯度组合起来形成最终的边缘结果。
Sobel算子相对于Robert算子而言，提供了更好的边缘检测效果和更强的鲁棒性。
使用Sobel算子进行边缘检测时，与Robert算子相似，需要将图像转换为灰度图像。
然后，使用水平和垂直两个方向上的Sobel算子模板对图像进行卷积运算，得到每个像素点的水平和垂直梯度。
将两个梯度合并后，可以通过设定阈值来筛选出边缘区域。
3. Canny算子Canny算子是一种广泛应用的边缘检测算法，被认为是一种较为优秀的边缘检测方法。
它基于多级阈值和非极大值抑制技术，能够检测出图像中的细微边缘，并且对噪声具有较好的抑制能力。
使用Canny算子进行边缘检测的过程较为复杂。
首先，同样需要将图像转换为灰度图像，并使用高斯滤波对图像进行平滑处理，以减少噪声干扰。
然后，计算图像的梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制，剔除非边缘区域。
最后，利用多级阈值和连接操作，筛选出梯度幅值高于设定阈值的像素，形成最终的边缘检测结果。
图像处理中的边缘检测算法技巧分享
图像处理中的边缘检测算法技巧分享边缘检测是图像处理中的重要步骤之一，它能够有效地提取图像中物体的边缘信息。
在实际应用中，边缘检测算法的准确性和效率对图像处理的结果至关重要。
本文将分享一些图像处理中常用的边缘检测算法技巧，帮助读者了解边缘检测的原理和实际应用。
1. Sobel 算子Sobel 算子是最常用的边缘检测算法之一。
它通过计算图像中每个像素点的梯度，找出图像中的边界。
Sobel 算子基于图像的灰度梯度来识别边缘，它对图像进行卷积操作，通过对图像中每个像素点的邻域像素进行加权求和来计算梯度。
2. Canny 边缘检测算法Canny 算法是一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于图像处理领域。
Canny 算法通过多个步骤来提取图像的边缘特征。
首先，它使用高斯滤波器平滑图像，然后计算图像的梯度。
接着，它使用非极大值抑制方法来细化边缘，最后使用双阈值判定法来确定边缘。
3. Laplacian 算子Laplacian 算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法。
它通过计算图像中每个像素点的二阶导数来检测边缘。
Laplacian 算子能够检测出图像中的高频变化部分，从而找出图像中的边缘。
4. Roberts 算子Roberts 算子是另一种基于二阶导数的边缘检测算法。
它通过计算图像中每个像素点的一阶导数来检测边缘。
Roberts 算子使用两个模板分别进行水平和垂直方向上的卷积运算，然后通过计算两个方向上的梯度大小来确定边缘。
5. 基于深度学习的边缘检测算法近年来，深度学习在图像处理领域的应用越来越广泛。
许多研究者使用卷积神经网络（CNN）来训练边缘检测模型。
这些模型通过学习大量图像数据，能够准确地识别图像中的边界。
深度学习的边缘检测算法在准确性和鲁棒性上都表现出色，但需要大量的训练数据和计算资源。
6. 非极大值抑制方法在边缘检测中，非极大值抑制方法常用于细化边缘，减少边缘像素的数量。
非极大值抑制方法通过在图像梯度方向上比较像素的梯度值来确定是否为边缘。
火灾图像边缘检测和轮廓提取算法研究
火灾图像边缘检测和轮廓提取算法研究淮阴工学院计算机工程系 王红艳 严云洋[摘 要]在数字图像处理中,理想的图像边缘检测算法可以根据挖空法再结合边缘跟踪技术设计算法来实现。
而在实际工程应用中,所获取的图像中的噪声很多,现有的边缘检测算法检测出的轮廓一般粗细不一,边缘不连续之处过多。
为此在检测出图像中物体的轮廓后,还要花大量的时间来处理躁声,在实际应用中很难实现,并且实时性也很差。
为此提出一种基于连通区域面积阈值化的实现算法,可以同时实现噪声消除与轮廓提取,以更好地定位图像中的目标物体。
[关键词]图像处理 边缘检测 轮廓提取 1引言在图像处理中,目标物体的面积可用其所包含的像素点的数量来表示。
根据火焰燃烧的动态特性,从视频序列图像中,可以分离出可疑的火焰区域,即进行图像分割。
通过图像分割,提取物体轮廓,并定位图像中的目标物体。
在理想图像中,可以根据挖空法再结合边缘跟踪技术设计算法来实现,但在实际工程应用中,所获取的图像中的噪声很多,而现有的边缘检测算法,使用Canny,Roberts cro ss,P rew itt和Sobel等边缘检测算子,根据灰度值是否发生跃变,来检测出图像中物体的边缘。
这些方法检测出的轮廓一般粗细不一,边缘不连续之处过多,为此在检测出图像中物体的轮廓后,还要花费大量的时间来进行轮廓的细化处理,再把不连续的轮廓连接起来,由于图像中噪声的存在,这在实际应用中既很难实现,实时性也很差。
虽然噪声消除可使用腐蚀和膨胀的方法,但并不能解决问题,因为若一次腐蚀之后发现噪声区域还存在,则需再次腐蚀,直到达到要求为止。
但在实际应用中,数字图像处理和识别自动进行,不可以观测每次腐蚀的结果。
而由于噪声区域有大有小,难以人为的设定腐蚀的次数,因此也就无法确定应该对图像进行多少次腐蚀才能达到要求。
再者,如果对图像进行多次腐蚀处理,通过挖空法和轮廓跟踪所得到的轮廓,也会与物体的实际轮廓存在差别,从而影响目标识别的准确性,差别如果太大(经过很多次腐蚀),可能导致无法识别。
边缘检测算子原理
边缘检测算子原理
边缘检测是图像处理中的一项重要任务，它可以用来检测图像中的边缘，从而提取出图像中的重要信息。
边缘检测算子是实现边缘检测的关键，它可以通过对图像进行卷积操作来实现边缘检测。
常用的边缘检测算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子等。
这些算子都是基于图像的灰度值变化来检测边缘的。
其中，Sobel算子是最常用的边缘检测算子之一，它可以通过对图像进行水平和垂直方向的卷积操作来检测边缘。
Sobel算子的原理是将一个3x3的卷积核应用于图像的每个像素点，计算出该像素点周围像素点的灰度值变化情况。
具体来说，对于一个像素点，Sobel算子会计算出它周围8个像素点的灰度值，然后根据这些灰度值计算出该像素点的梯度值。
如果该像素点的梯度值超过了一个预设的阈值，那么就认为该像素点处于边缘上。
除了Sobel算子，还有一些其他的边缘检测算子也是基于卷积操作的。
例如，Prewitt算子和Roberts算子都是通过对图像进行卷积操作来检测边缘的。
不同的算子有不同的优缺点，具体使用哪种算子要根据实际情况来决定。
边缘检测算子是实现边缘检测的关键，它可以通过对图像进行卷积操作来检测边缘。
常用的边缘检测算子包括Sobel算子、Prewitt
算子、Roberts算子等。
这些算子都是基于图像的灰度值变化来检测边缘的。
图像处理中的边缘检测技术应用教程
图像处理中的边缘检测技术应用教程图像处理是一门研究如何使用计算机对图像进行数字化处理的学科。
在图像处理中，边缘检测是一个非常重要的技术，用于识别图像中物体的边界。
边缘检测技术可以广泛应用于计算机视觉、图像识别、模式识别等领域。
本文将介绍边缘检测的原理和常用的应用技术。
一、边缘检测的原理边缘是图像中灰度或颜色变化较为显著的区域，边缘检测就是要在图像中找到这些边缘。
边缘检测的基本原理是基于图像中灰度或颜色的一阶或二阶导数来检测图像中的不连续性。
常用的边缘检测算法有以下几种：1. Roberts算子Roberts算子是一种基于差分的边缘检测算法，它使用了两个简单的模板，分别对图像的水平和垂直方向进行卷积操作，从而得到边缘的近似值。
Roberts算子简单高效，但对噪声比较敏感。
2. Prewitt算子Prewitt算子是一种基于差分的边缘检测算法，它使用了两个模板，分别对图像的水平和垂直方向进行卷积操作，然后将两个方向的结果合并得到最终的边缘检测结果。
Prewitt算子对于噪声具有一定的抑制能力，但对边缘的精细度稍差。
3. Sobel算子Sobel算子是一种基于差分的边缘检测算法，它使用了两个模板，分别对图像的水平和垂直方向进行卷积操作，然后将两个方向的结果合并得到最终的边缘检测结果。
Sobel算子对于噪声具有一定的抑制能力，并且能够更好地保留边缘的细节。
4. Canny算子Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它首先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像的梯度幅值和方向。
然后根据设定的阈值进行非最大值抑制和双阈值检测，最后通过连接边缘像素得到最终的边缘检测结果。
Canny算子在边缘检测精度和抑制噪声方面具有良好的性能。
二、边缘检测的应用技术边缘检测技术在许多领域中都有广泛的应用，下面将介绍几个常见的应用技术。
1. 视觉导航在机器人导航中，边缘检测被广泛用于帮助机器人在未知环境中进行导航。
图像处理中边缘检测的使用教程
图像处理中边缘检测的使用教程边缘检测在图像处理中扮演着重要的角色，它能够帮助我们识别出图像中的边界，从而进一步处理或分析图像。
本文将为您讲解边缘检测的基本原理、常用算法以及实际应用。
一、边缘检测的基本原理图像的边缘指的是图像中灰度值发生突变的地方，通常是颜色、亮度或纹理的变化。
在图像处理中，边缘检测是通过计算图像中像素点的梯度来实现的。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
1. Sobel算子Sobel算子是一种计算图像梯度的算法，它通过计算图像中每个像素点的水平和垂直梯度来实现边缘检测。
Sobel算子对图像噪声有较好的抑制效果，同时能够检测到图像中的边界。
2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法，它与Sobel算子原理相似，同样通过计算图像中每个像素点的水平和垂直梯度来实现边缘检测。
Prewitt算子在计算上比Sobel算子更简单，但噪声抑制能力略低于Sobel算子。
3. Canny算子Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它通过多阶段的处理来实现边缘检测。
首先，Canny算子使用高斯滤波器平滑图像，然后计算图像中每个像素点的梯度和方向，接着使用非极大值抑制方法提取边缘，最后应用双阈值处理来确定最终的边缘。
二、边缘检测的常用算法除了上述提到的Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子，还有其他一些常用于边缘检测的算法，如拉普拉斯算子、Robert算子和Scharr算子。
1. 拉普拉斯算子拉普拉斯算子是一种二阶微分算子，它能够检测出图像中的局部极值点，从而实现边缘检测。
拉普拉斯算子对图像中的噪声比较敏感，因此常常需要进行噪声抑制处理。
2. Robert算子Robert算子是一种计算图像边缘的简单算法，它通过计算图像中相邻像素点的差异来实现边缘检测。
相比于其他算子，Robert算子计算量较小，但对于噪声比较敏感。
3. Scharr算子Scharr算子是一种类似于Sobel算子的边缘检测算法，它通过计算图像中每个像素点的水平和垂直梯度来实现边缘检测。
边缘检测原理
边缘检测原理边缘检测是计算机视觉领域中的基础技术，用于检测图像中的边缘信息。
边缘在图像中表示了不同区域之间的边界，对于图像分割、物体识别和目标跟踪等任务具有重要意义。
在本文中，将介绍常见的边缘检测原理及其应用。
一、Sobel算子Sobel算子是一种基于局部像素差值的边缘检测方法，通过计算像素点周围邻域像素的灰度值差异来识别边缘。
Sobel算子分为水平和垂直两个方向的算子，分别用于检测图像中的水平和垂直边缘。
对于一幅图像中的像素点，水平方向的Sobel算子表示为：-1 0 1Gx = [-2 0 2]-1 0 1垂直方向的Sobel算子表示为：-1 -2 -1Gy = [ 0 0 0]1 2 1通过将Sobel算子与图像的每一个像素点进行卷积操作，我们可以得到该像素点的边缘强度和边缘方向。
边缘强度可以通过计算卷积结果的梯度幅值来表示。
二、Canny边缘检测Canny边缘检测算法是一种常用的边缘检测方法，它结合了图像灰度梯度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤，能够有效地提取图像中的边缘信息。
首先，Canny算法利用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向，得到图像的梯度图。
其次，Canny算法对梯度图进行非极大值抑制，即在梯度方向上对像素进行极大值筛选。
只有梯度幅值在其所在方向上是局部最大值的像素才被保留下来，其他像素被抑制掉。
然后，Canny算法利用双阈值处理来检测强边缘和弱边缘。
首先选择两个阈值：高阈值和低阈值。
边缘强度大于高阈值的像素点被认为是强边缘，并被保留下来。
边缘强度介于高阈值和低阈值之间的像素点被认为是弱边缘，需要进一步判断其是否是真正的边缘。
最后，Canny算法使用边缘连接算法将弱边缘连接到强边缘，形成完整的边缘线条。
三、边缘检测的应用边缘检测在计算机视觉中有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：1. 图像分割：边缘信息可以帮助将图像分割成不同的区域，用于图像的后续处理和分析。
2. 物体识别：通过检测图像中的边缘，可以提取物体的外观轮廓，从而实现物体的识别和分类。
天然气燃料火焰图像处理中边缘检测技术的运用
出自 适应 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 算子的边缘检测方法，并且 以天然气燃料为对象进行燃烧试验。结果表明，该方 法能够很 好地提 取 火焰边缘 ，为 火焰 半径 和层 流燃烧速 度 的计算提 供 了有 力保 障 。
关键 词 ：层 流燃 烧 边 缘检 测 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算子 最大 类 间方差 法
而 提取得 到火 焰半径 。由于层 流燃烧 过程 中火焰 呈
层 流燃 烧是研 究燃 烧机 理 的重要 内容 ，是发 展 和验证 燃料燃 烧化 学反 应动 力学机 理 的主要 手段Ｉ １ ， 且 它 与火焰 淬熄 等现象 直接 相关 ，是 评 价火焰 稳 定 性的 基础 。层流 燃 烧速 度 和燃烧 气体 Ｍａ ｒ ｋ ｓ ｔ ｅ ｉ ｎ 长度
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ， Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ４ ４ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
是层流燃烧研究 中最重要的２ 个待测参数 。其ห้องสมุดไป่ตู้中，
层 流燃 烧速 度是理 论 预测燃 烧过 程 以及 研究 排放 物
２ ０ １ ３年 第 ４期 第 １ ９卷 （ 总第 １ ４ ５期 ）
天然气燃料火焰 图像 处理 中边缘检测技术 的运用
苏 蒙 ，苏 良彬 ，李 光霁 （ 北京 交通 大 学 机械 与 电子控 制 工程 学院 ， 北京 １ ０ ０ ０ ４ ４ ） 摘 要 定容 弹 中层 流燃 烧速 度 的计 算 需要 提取 火焰半径 ，其 中火焰 图像 的 火焰边缘 检 测是 关 键 的一环。将若干常用的边缘检测方法应用于火焰边缘检 测，并利用最大类间方差法 （ Ｏ ｔ ｓ ｕ ）提
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邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新图像处理《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注边缘检测算子及其在火焰图像中的应用ＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＯｐｅｒａｔｏｒｓａｎｄＴｈｅｉｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎＦｌａｍｅＩｍａｇｅ（海军工程大学）徐小军邵英郭尚芬ＸＵＸＩＡＯＪＵＮＳＨＡＯＹＩＮＧＧＵＯＳＨＡＮＧＦＥＮ摘要：本文介绍了几种经典的火焰图像边缘检测算子，并利用这些算子进行火焰图像的边缘检测，总结出相对比较有效的火焰图像边缘检测算子，为进一步施行火焰特征参数的提取提供依据。
关键词：火灾探测；火焰图像；边缘检测算子中图分类号：ＴＰ３１７．４文献标识码：ＢＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅ，ｓｅｖｅｒａｌｋｉｎｄｓｏｆｃｌａｓｓｉｃａｌｆｌａｍｅｉｍａｇｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅｎｗｅａｐｐｌｉｅｄｔｈｅｍｉｎｆｌａｍｅｉｍａｇｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ａｔｌａｓｔｗｅｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈｅｂｅｓｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｌａｍｅｉｍａｇｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒ．Ｔｈａｔｗｉｌｌａｆｆｏｒｄｇｉｓｔｆｏｒｕｓｔｏｐｉｃｋｕｐｆｌａｍｅ＇ｓｃｈａｒａｃｔｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｆｌａｍｅｉｍａｇｅ，ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒ文章编号：１００８－０５７０（２００８）０２－３－０３１３－０２１引言火焰图像是火灾图像探测方法的主要信息来源，其信息的丰富和直观，为早期火灾的辨识和判断奠定了基础。
对火焰图像进行边缘检测既可以为火焰图像的恢复、增强和重构提供理论与方法，又可以为火焰特征的提取提供依据，成为火灾图像探测方法中不可缺少的一步。
边缘一般是指图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的那些像素的集合，可以粗略地分为阶跃边缘（ｓｔｅｐｅｄｇｅ）与屋顶边缘（ｒｏｏｆｅｄｇｅ），它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间。
边缘对图像识别和分析十分有用，它能勾画出目标物体轮廓，使观察者一目了然，包含了丰富的信息（如方向、阶跃性质、形状等），是图像识别中抽取的重要属性。
近年来，随着数学和人工智能的发展，出现了一些新的边缘检测方法，如数学形态法、小波变换法、神经网络法、模糊检测法和ＩＦＳ边缘检测算子等等。
而常用的方法有：基于一阶微分算子的罗伯特（Ｒｏｂｅｒｔｓ）算子、索贝尔（Ｓｏｂｅｌ）算子、Ｐｒｅｗｉｔｔ算子、坎尼（Ｃａｎｎｙ）算子方法和基于二阶微分算子的拉普拉斯（Ｌａｐｌａｃｉａｎ）算子。
本文简要地介绍了几种经典算子的原理，设计了相关实验来提取火焰图像，并使用Ｍａｔｌａｂ对火焰图像进行边缘检测，分析这几种经典算子的优劣，找出适合进行火焰图像边缘检测的最适算子，以确保提取的火焰参数的准确性，提高火灾的判别精度。
２边缘检测算子经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘，这种方法称为边缘检测局部算子法。
边缘检测的基本思想是通过检测每个像元和其邻域的状态，以决定该像元是否位于一个物体的边界上。
如果每一个像元位于一个物体的边界上，则其邻域像元灰度值的变化就比较大。
假如可以应用某种算法检测出这种变化并进行量化表示，那么就可以确定物体的边界。
常用的边缘检测算子主要有：罗伯特（Ｒｏｂｅｒｔｓ）边缘算子、索贝尔（Ｓｏｂｅｌ）边缘算子、Ｐｒｅｗｉｔｔ边缘算子、拉普拉斯（Ｌａｐｌａｃｉａｎ）边缘算子、高斯－拉普拉斯（ＬａｐｌａｃｉａｎｏｆＧａｕｓｓｉａｎ）边缘算子和坎尼（Ｃａｎｎｙ）边缘算子。
２．１罗伯特（Ｒｏｂｅｒｔｓ）边缘算子罗伯特（Ｒｏｂｅｒｔｓ）边缘算子是一种斜向偏差分的梯度计算方法，梯度的大小代表边缘的强度，梯度的方向与边缘走向垂直。
该算子通常有下列计算公式表示：其中ｆ（ｘ，ｙ）是具有整数像素坐标的输入图像，平方根运算使该处理类似于在人类视觉系统中发生的过程，罗伯特（Ｒｏｂｅｒｔｓ）操作实际上是求旋转±４５°两个方向上微分值的和。
罗伯特（Ｒｏｂｅｒｔｓ）边缘算子定位精度高，在水平和垂直方向效果较好，但对噪声敏感。
２．２索贝尔（Ｓｏｂｅｌ）边缘算子索贝尔算子是一组方向算子，从不同的方向检测边缘。
索贝尔算子不是简单求平均再差分，而是加强了中心像素上下左右四个方向像素的权重，运算结果是一幅边缘图像。
该算子通常有下列计算公式表示：（２）（３）（４）其中分别表示ｘ方向和ｙ方向的一阶微分，为Ｓｏｂｅｌ算子的梯度，ｆ（ｘ，ｙ）是具有整数像素坐标的输入图像。
求出梯度后，可设定一个常数Ｔ，当＞Ｔ时，标出该点为边界点，其像素值设定为０，其它的设定为２５５，适当调整常数Ｔ的大小来达到最佳效果。
索贝尔（Ｓｏｂｅｌ）算子通常对灰度渐变和噪声较多的图像处理徐小军：硕士生基金项目：国家自然科学基金委员会创新研究群体科学基金（５０２４１７０３）３１３－－技术创新中文核心期刊《微计算机信息》（管控一体化）２００８年第２４卷第２－３期３６０元／年邮局订阅号：８２－９４６《现场总线技术应用２００例》图像处理得较好。
２．３Ｐｒｅｗｉｔｔ边缘算子Ｐｒｅｗｉｔｔ边缘算子是一种边缘样板算子，利用像素点上下、左右邻点灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，对噪声具有平滑作用。
由于边缘点像素的灰度值与其邻域点像素的灰度值有显著不同，在实际应用中通常采用微分算子和模板匹配方法检测图像的边缘。
该算子通常有下列计算公式表示：（５）（６）（７）其中分别表示ｘ方向和ｙ方向的一阶微分，Ｇ［ｆ（ｘ，ｙ）］为Ｐｒｅｗｉｔｔ算子的梯度，ｆ（ｘ，ｙ）是具有整数像素坐标的输入图像。
求出梯度后的操作与索贝尔（Ｓｏｂｅｌ）算子求出梯度后的操作相同。
Ｐｒｅｗｉｔｔ算子不仅能检测边缘点，而且能抑制噪声的影响，因此对灰度和噪声较多的图像处理得较好。
２．４拉普拉斯（Ｌａｐｌａｃｉａｎ）边缘算子拉普拉斯算子是一个二阶导数算子，而前面提到的三种算子均为一阶导数算子。
该算子是一个与方向无关的各向同性（旋转轴对称）边缘检测算子。
若只关心边缘点的位置而不顾其周围的实际灰度差时，一般选择该算子进行检测。
该算子通常有下列计算公式表示：（８）其中表示数字图像中每个像素关于ｘ轴和ｙ轴的二阶偏导数之和，即处理后像素（ｘ，ｙ）处的灰度值，ｆ（ｘ，ｙ）是具有整数像素坐标的输入图像。
由于拉普拉斯算子为二阶差分，其方向信息丢失，常产生双像素，对噪声有双倍加强作用，因此它很少直接用于边缘检测。
鉴于此，Ｍａｒｒ和Ｈｉｌｄｒｅｔｈ将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起，形成了ＬｏＧ（ＬａｐｌａｃｉａｎｏｆＧａｕｓｓｉａｎ）算子，即高斯－拉普拉斯算子，也常称为马尔算子（Ｍａｒｒ－Ｈｉｌｄｒｅｔｈ）。
该算子先用高斯算子对图像进行平滑，然后采用拉普拉斯算子根据二阶微分过零点来检测图像边缘。
高斯－拉普拉斯算子通常具有如下形式：（９）其中，σ是方差，ｒ是离原点的径向距离，即ｒ２＝ｘ２＋ｙ２，ｘ、ｙ为图像的横坐标和纵坐标。
高斯拉普拉斯算子是两种算子的结合，既具备高斯算子的平滑特点又具备拉普拉斯算子锐化特点。
平滑和锐化，积分和微分是一对矛盾的两个侧面，统一在一起后就变成了最佳因子，因为图像中包含噪声，平滑和积分可以滤掉这些噪声，消除噪声后再进行边缘检测（锐化和微分）会得到较好的效果。
２．５坎尼（Ｃａｎｎｙ）边缘算子坎尼算子是一类最优边缘检测算子，它在许多图像处理领域得到了广泛应用。
Ｃａｎｎｙ考核边缘检测算子的指标是：（１）低误判率，即尽可能地把边缘点误认为是非边缘点；（２）高定位精度，即准确地把边缘点定位在灰度变化最大的像素上；（３）抑制虚假边缘。
Ｃａｎｎｙ从这三项指标出发，推导出了最佳边缘检测算子－Ｃａｎｎｙ边缘算子。
该算子的基本思想是：先对处理的图像选择一定的高斯滤波器进行平滑滤波，抑制图像噪声；然后采用一种称之为“非极值抑制（ＮｏｎｍａｘｉｍａＳｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ）”的技术，细化平滑后的图像梯度幅值矩阵，寻找图像中的可能边缘点；最后利用双门限检测通过双阈值递归寻找图像边缘点，实现边缘提取。
Ｃａｎｎｙ方法也使用拉普拉斯算子，该方法与其它边缘检测方法的不同之处在于，它使用２种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且仅当弱边缘与强边缘相连时才将弱边缘包含在输出图像中，因此这种方法较其它方法而言不容易被噪声“填充”，更容易检查出真正的弱边缘。
３火焰图像边缘检测本文的实验系统为火灾图像探测系统的基础部分，如图１中虚线框部分。
首先用ＣＣＤ摄像头摄取火焰图像，通过ＭＶ８０００视频采集卡把火焰的模拟图像转化为数字图像，用ＭＶ８０００自带的ＳＤＫ软件开发包获取帧图像；然后经过数字图像处理实现图像模式的转换、环境光的消除、图像平滑及增强等处理，经灰度拉伸提高图像的对比度；最后分别利用上述各边缘检测算子对单帧图像进行边缘检测。
其中一幅火焰图像的边缘检测结果如图２所示。
图１火灾图像探测原理框图（ａ）火焰图像（ｂ）Ｒｏｂｅｒｔｓ算子（ｃ）Ｓｏｂｅｌ算子（ｄ）Ｐｒｅｗｉｔｔ算子（ｅ）ＬｏＧ算子（ｆ）Ｃａｎｎｙ算子图２火焰图像边缘检测结果一般认为，边缘线清晰、连贯性较好、能构成封闭边界线的边缘检测图为理想的图像边缘检测结果。
从火焰图像边缘检测效果图中可以看出，Ｒｏｂｅｒｔｓ算子、Ｓｏｂｅｌ算子和Ｐｒｅｗｉｔｔ算子的结果图边缘连续性较差（如边缘检测结果图中箭头指示部分，出现了断边），不利于火焰图像特征参数的提取。
ＬｏＧ算子和Ｃａｎｎｙ算子的检测结果图边缘连续性好，由于Ｃａｎｎｙ算子能检查出真正的弱边缘，其边缘定位比较精确，但边缘连续性稍差于ＬｏＧ算子（如边缘检测结果图中箭头指示部分，出现了断边），并且容易受噪声的影响，如果配合理想的滤波器首先滤除背景噪声。
（下转第２７９页）邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新软件时空《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注ｃｌａｓｓＰａｒｔｉｃｌｅＳｙｓｔｅｍ｛ｐｕｂｌｉｃ：ＰａｒｔｉｃｌｅＳｙｓｔｅｍ（）；ｖｉｒｔｕａｌｖｏｉｄｒｅｎｄｅｒ（）＝０；／＊粒子绘制函数＊／ｉｎｔＣａｃｕｌａｔｅＰａｒｔｉｃｌｅｓ（）；／＊粒子数量函数＊／ｖｏｉｄＣａｌｃｕｌａｔｅＦｏｒｃｅ（Ｆｏｒｃｅ＊ｐｆ）；／＊受力计算＊／ｖｏｉｄＴｉｍｅ（ｆｌｏａｔｔ）；／＊时间间隔计算＊／ｐｒｏｔｅｃｔｅｄ：Ｐａｒｔｉｃｌｅ＊ｐ；／＊粒子列表＊／Ｆｏｒｃｅ＊ｆ；／＊受力列表＊／｝按照上述建立的粒子系统，循环执行以下步骤，实现了对虚拟场景的动态模拟。
１、初始化粒子系统２、根据受力函数，计算每一个粒子的受力。
３、求解微分方程，计算粒子下一时刻的状态。