图像边缘检测技术综述
图像识别中的边缘检测方法综述(三)
图像识别中的边缘检测方法综述引言：图像边缘检测是计算机视觉领域的基础任务之一，在目标检测、图像分割和特征提取等应用中起着重要作用。
边缘是图像中亮度、颜色或纹理等特征发生突变的区域，是图像中物体轮廓的重要线索。
本文将综述图像识别中常用的边缘检测方法，并对比其优劣，以期对该领域的研究提供一定的参考。
一、传统边缘检测方法Sobel算子Sobel算子是一种常用的基于梯度计算的边缘检测算法。
它通过计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向来实现边缘检测。
然而，Sobel算子对噪声敏感，且只能检测垂直和水平方向的边缘，不能满足复杂场景的需求。
Canny算子Canny算子是一种基于多阶段操作的边缘检测算法，首先利用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算梯度幅值和方向，再进行非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接等步骤。
Canny算子具有良好的抗噪能力和边缘定位精度，广泛应用于图像识别中。
二、深度学习边缘检测方法基于卷积神经网络的边缘检测随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络的边缘检测方法也逐渐成为研究热点。
通过搭建深层卷积神经网络模型，可以实现端到端的边缘检测任务。
这些方法可以自动学习图像的特征表示，具有较好的泛化能力和鲁棒性。
基于生成对抗网络的边缘检测生成对抗网络（GAN）是一种用于生成数据的模型，近年来也被应用于图像边缘检测任务中。
通过训练生成器和判别器两个网络之间的博弈过程，生成对抗网络可以学习到图像的边缘特征，并生成高质量的边缘图像。
这些方法可以有效解决传统边缘检测方法无法处理的复杂场景。
三、边缘检测方法的评价指标为了评估不同边缘检测方法的性能，通常可以使用一些常见的评价指标。
其中最常用的指标是精度和召回率，它们分别表示检测到的边缘与真实边缘之间的重叠程度。
其他指标还包括F1分数、平均绝对误差和均方误差等。
结论：本文综述了图像识别中常用的边缘检测方法，包括传统方法和深度学习方法。
传统方法如Sobel算子和Canny算子具有一定的局限性，而基于卷积神经网络和生成对抗网络的方法具有更好的性能和泛化能力。
综述边缘检测算法
边缘检测算法是一种常见的图像处理技术，用于检测图像中像素强度变化的区域，即边缘。
边缘是图像中物体与背景、物体与物体之间的边界线，是图像分割、识别、跟踪等后续处理的重要基础。
边缘检测算法的原理是通过分析图像的灰度值或颜色信息，利用图像的一阶或二阶导数等信息，检测出图像中的边缘点。
常用的边缘检测算法包括Canny算法、Roberts算法、Sobel算法、Prewitt算法等。
Canny算法是一种多阶段的边缘检测算法，包括噪声滤波、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值检测等步骤。
该算法能够检测出真正的边缘，并去除假边缘，同时保留边缘的精细部分。
Roberts算法是一种基于一阶导数的边缘检测算法，利用水平和垂直方向上的差分来计算边缘强度和方向。
该算法简单、快速，但容易受到噪声的干扰。
Sobel算法是一种经典的二阶导数边缘检测算法，通过计算图像中每个像素点在x和y 方向上的梯度强度和方向，来判断该像素点是否为边缘点。
该算法对噪声有一定的抑制作用，但计算较为复杂。
Prewitt算法是一种基于一阶导数的边缘检测算法，通过计算水平和垂直方向上的梯度来检测边缘。
该算法简单、快速，但容易受到噪声的干扰。
除了以上几种常见的边缘检测算法外，还有Laplacian算子、Hough变换等算法可用于边缘检测。
这些算法各有优缺点，可以根据实际需求选择合适的算法进行处理。
医学图像处理中的边缘检测算法综述
医学图像处理中的边缘检测算法综述边缘检测是医学图像处理领域中的重要任务之一，它的目的是找到图像中物体或结构的边界。
正确的边缘检测结果可以为医生提供准确的诊断信息，辅助医学图像的分析和诊断，因此在医学图像处理中具有重要的意义。
本文将综述医学图像处理中常用的边缘检测算法，包括基于梯度的边缘检测算法、基于模板的边缘检测算法以及基于机器学习的边缘检测算法。
基于梯度的边缘检测算法是医学图像处理中广泛使用的方法之一。
这类算法基于图像的灰度值变化，通过计算像素点的梯度值来确定边缘位置。
其中最经典的算法是Sobel算子和Canny算子。
Sobel算子利用图像中各个像素点的灰度值与其周围像素点的灰度值之差来计算梯度，从而找到边缘的位置。
Canny算子则对Sobel算子的结果进行了进一步优化，通过非极大值抑制和双阈值判定来提取出更准确的边缘。
基于梯度的边缘检测算法具有计算简单、准确度高的特点，在医学图像处理中取得了广泛应用。
基于模板的边缘检测算法是另一类常用的方法。
这类算法将边缘检测问题转化为滤波问题，通过设计合适的模板或滤波器来实现边缘检测。
常见的模板包括Laplacian算子、Canny算子和LoG算子等。
Laplacian算子主要通过计算二阶导数来检测边缘，可以检测出边缘的细节信息。
Canny算子在基于梯度的边缘检测算法的基础上，通过高斯滤波器和非极大值抑制等步骤来进一步提升检测效果。
LoG算子是一种综合了高斯平滑和拉普拉斯算子的算子，可以检测出更细微的边缘。
基于模板的边缘检测算法可以通过调整模板参数来适应不同的医学图像处理任务。
除了基于梯度和模板的方法，基于机器学习的边缘检测算法近年来也得到了广泛研究。
这类算法通过训练模型来学习边缘的特征，并利用学习到的模型对新的图像进行边缘检测。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和深度学习等。
机器学习方法在医学图像处理中的边缘检测任务中取得了不错的成果，能够自动学习并适应不同的图像特征，提高了边缘检测的准确度和鲁棒性。
图像处理中的边缘检测算法研究综述
图像处理中的边缘检测算法研究综述摘要：边缘是图像中目标物体与背景之间的边界，边缘检测是图像处理中的重要任务之一。
通过检测边缘，可以提取图像的关键信息，并用于物体识别、图像分割、目标跟踪等应用。
本文将对图像处理中常用的边缘检测算法进行综述，包括基于梯度的算法、基于模板的算法以及基于机器学习的算法，并对它们的优缺点进行分析。
1. 引言图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的关键技术之一。
边缘信息携带了图像中物体的轮廓、纹理等重要特征，对于目标检测、图像分割、目标跟踪等应用具有重要意义。
边缘检测算法的准确性和效率对于图像处理的结果影响巨大，因此对于边缘检测算法的研究一直是学术界和工业界的热点。
2. 基于梯度的边缘检测算法基于梯度的边缘检测算法是最常用的方法之一。
该类算法通过计算图像灰度的一阶或二阶导数来找到图像中的边缘。
常见的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
2.1 Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过对图像的灰度值进行卷积操作，可以获取图像水平和垂直方向的梯度信息。
Sobel算子具有简单、快速的特点，对于噪声具有一定的抵抗能力，但在检测边缘细节方面存在一定的局限性。
2.2 Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法，类似于Sobel算子，但在计算梯度时使用了不同的模板。
Prewitt算子与Sobel算子相比，对噪声更加敏感，但能够更好地检测到细微的边缘。
2.3 Canny算子Canny算子是一种广泛应用的边缘检测算法，它通过多步骤的过程来检测边缘。
首先，Canny算子对图像进行高斯滤波以减少噪声；然后，利用Sobel算子计算图像的梯度；最后，通过非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘。
Canny算子具有较高的准确性和低的错误检测率，广泛应用于实际场景。
3. 基于模板的边缘检测算法基于模板的边缘检测算法是一种利用预定义模板对图像进行卷积操作来提取边缘的方法。
图像边缘检测技术综述
图像边缘检测技术综述张小琳(中国工程物理研究院流体物理研究所105室,四川绵阳 621900) 摘 要:介绍了经典的边缘检测算子和近年来出现的新的边缘检测方法,并对其性能和算法特点进行了分析。
分析结果表明,图像边缘检测是一个非良态问题,寻求算法较简单、能较好解决边缘检测精度与抗噪性能协调问题的算法一直是图像处理与分析的研究重点,许多工作有待进一步探讨。
关键词:边缘检测;小波变换;数学形态学;模糊理论1 引 言 边缘是图像最基本的特征[1]。
所谓边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合,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。
边缘具有方向和幅度两个特征,沿边缘走向,像素值变化比较平缓;垂直于边缘走向,像素值变化比较剧烈,可能呈现阶跃状,也可能呈现斜坡状。
因此,边缘可以分为两种:一种为阶跃性边缘,它两边的像素灰度值有着明显的不同;另一种为屋顶状边缘,它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。
对于阶跃性边缘,二阶方向导数在边缘处呈零交叉;而对于屋顶状边缘,二阶方向导数在边缘处取极值。
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,然而边缘检测又是图像处理中的一个难题。
早期经典算法包括边缘算子法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。
近年来随着数学理论及人工智能的发展,又涌现出许多新的边缘检测方法,如小波变换和小波包的边缘检测法、基于数学形态学、模糊理论和神经网络的边缘检测法。
2 经典的边缘检测算子 经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。
常用的边缘检测方法有Roberts算子、Sobel算子、Pre witt算子、Kirsch算子、Lap lacian算子、LOG算子、Can2 ny算子等。
2.1 基于一阶微分的边缘检测方法 目前应用比较多的是基于微分的边缘提取算法[2],梯度算子是其中之一。
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综述
Ｇ ，， ｆ ｉ ， 】 ［ ．＋１＋．【＋１／ 】 ，】 ［一１ Ｊ＋１＋厂 ，／ 】 厂 ， ， ＋１一 ，
其局部搜索能 力不强。进行图像处理时可将两种算法相结
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问题 的算 法 一 直是 图像 处理 与 分 析 的研 究 重点 。 该 文 介绍
了五种经典的边缘检测算子和近年来涌现出的新的边缘检
测方法。
２几种经典边缘检测算子
２ １Ｒ ｂ ｒｓ ． ｏ ｅｔ 算子 Ｒｏ ｅ ｔ ｂ ｒ ｓ算 子 ，它是 一 个 ２ × ２模 板 ，利用 局 部 差 分 检 测 比 较 陡 峭 的 边 缘 ，其 检 测 定 位 精 确 比较 高 ，但 由
Ｇ１０Ｉ （ 处理 ，然后 对去 噪后 的 图像 ｆｘ） 用阶 数为 表 明左右 方 向微 ０。 ５ 分 的合 成分 数阶 微分 算子 提取（ 采 点 。实验 ｑ的 ，该 方法在 ＝ ２ ） ｌ １ １ ｊ 边缘
２ ３ Ｐ ｅ ￣ｔ ． ｒｗ ｔ算子 Ｐｅ ｔ边缘检测算子是一种类似 Ｓ ｂ ｌ ｒｗｉ ｔ ｏ ｅ边缘检测算子的 边缘模板算子 ，通过对 图像进行八个 方 向的边缘检测 ，将 其 中方 向响 应 最 大 的 作 为 边 缘 幅 度 图像 的 边 缘 。 其 定 义 如
分 产 生 的 时 候分 数 阶 微 分 就 诞 生 了 。 随 着科 学 技 术 的 飞速
Ｇ ｒ，】 ｆｉ ｌ ＋ 】 ２ ｆｉ ｌ ．ｆ ， ｌ （） ［ ： ［ ， １ × ［ ， — ＋ ， ， 】 厂 ＋ｌ 】 ＋ ＋ 【 ＋ 一 ４
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图像处理中的边缘检测算法综述与比较
图像处理中的边缘检测算法综述与比较引言：图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的重要任务之一。
边缘检测有助于提取图像中的重要信息，用于分割、物体识别、目标跟踪等应用。
随着计算机技术的不断发展，边缘检测算法也得到了不断改进和发展。
本文将综述和比较常用的图像处理中的边缘检测算法，包括传统的算子方法和基于深度学习的方法。
一、传统的边缘检测算子方法1.1 Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子，通过计算图像灰度值在水平和垂直方向上的一阶导数来检测边缘。
Sobel算子简单易于实现，但容易受到图像噪声的干扰，且对边缘方向敏感性较差。
1.2 Prewitt算子Prewitt算子与Sobel算子类似，同样是一种基于梯度的边缘检测算子。
Prewitt算子与Sobel算子在计算上有所区别，但其效果相对较差，对噪声敏感。
1.3 Roberts算子Roberts算子是一种基于两个2x2的模板的边缘检测算子，通过计算图像中每个像素与其对角线相邻像素的差值来检测边缘。
Roberts算子简单但容易产生较多的噪声响应。
1.4 Canny边缘检测算法Canny算法是一种经典的边缘检测算法，具有较好的性能和鲁棒性。
相比于其他算子方法，Canny算法首先对图像进行高斯滤波，然后计算图像梯度和梯度方向，接着通过非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘。
二、基于深度学习的边缘检测方法2.1 基于全卷积神经网络（FCN）的方法全卷积神经网络是一种能够接受任意尺寸输入并输出相同尺寸的神经网络。
基于FCN的边缘检测方法将图像视为一个整体，通过多层卷积和上采样操作来提取边缘特征并生成边缘图像。
2.2 基于U-Net的方法U-Net是一种使用对称的编码器-解码器结构进行图像分割的神经网络。
基于U-Net的边缘检测方法将图像分割任务转化为像素级分类问题，并通过使用跳跃连接来融合浅层和深层特征，提高了边缘检测的准确性。
2.3 基于深度Lab颜色空间的方法Lab颜色空间是一种将颜色分离和亮度信息分离的颜色空间，具有较好的色彩分辨率。
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第 42 卷增刊 1 中南大学学报(自然科学版) V ol.42 Suppl. 1 2011 年 9 月 Journal of Central South University (Science and Technology) Sep. 2011图像边缘检测技术综述王敏杰 1 ，杨唐文 1, 3 ，韩建达 2 ，秦勇 3(1. 北京交通大学 信息科学研究所，北京，100044；2. 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳，110016；3. 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京，100044)摘要：边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。
首先介绍了几种经典的边缘检测方法，并对其性能进行 比较分析；然后，综述了近几年来出现的一些新的边缘检测方法；最后，对边缘检测技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像；边缘检测；综述中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1672−7207(2011)S1−0811−06Review on image edge detection technologiesW ANG Minjie 1 , Y ANG Tangwen 1,3 , HAN Jianda 2 ,QIN Y ong 3(1.Institute of Information Science，Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;2.State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation,Chinese Academic of Science,Shenyang 110016, China;3.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)Abstract: Edge detection is one of the most fundamental topics in the research area of image processing and analysis.First, several classical edge detection methods were introduced, and the performance of these methods was compared; then, several edge detection methods developed in the latest years were reviewed; finally, the trend of the research of the image edge detection in the future was discussed.Key words:digital image;edge detection;review图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 [1−2] 。
图像信息最主要来自其边缘和轮廓。
所谓边缘是指其 周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像 最基本的特征。
边缘存在于目标、背景和区域之 间 [3−4] ，它是图像分割所依赖的最重要的依据。
边缘检 测 [5−8] 是图像处理和计算机视觉中的基本问题， 图像边 缘检测是图像处理中的一个重要内容和步骤，是图像 分割、目标识别等众多图像处理的必要基础 [9−10] 。
因 此，研究图像边缘检测算法具有极其重要的意义。
边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的一项基 本内容。
准确、高效地提取出边缘信息一直是该领域 研究的重点内容 [11] 。
最初的经典算法可分为边缘算子 法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。
近年来， 随着数学理论和人工智能的发展，又出现了一些新的 边缘检测的算法 [12−13] ，如基于数学形态学的边缘检 测 [14] 、小波变换和小波包变换的边缘检测法 [15] 、基于 模糊理论的边缘检测法 [16−17] 、基于神经网络的边缘检 测法 [18] 、基于分形几何的边缘检测算法 [19] 、基于遗传 算法的边缘检测法 [20−21] 、漫射边缘的检测方法 [22] 、多 尺度边缘检测技术 [23] 、亚像素边缘的定位技术 [24] 、收稿日期：2011−04−15；修回日期：2011−06−15基金项目：轨道交通控制与安全国家重点实验室开放基金资助项目(RCS2010K02)；机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(RLO200801)；北 京交通大学基本科研业务费资助项目(2011JBM019)通信作者：王敏杰(1988－)， 女， 黑龙江五常人， 硕士研究生， 从事图像处理和计算机视觉研究； 电话： 01051468132； Email: wangminjie1118@中南大学学报(自然科学版) 第 42 卷 812FCM聚类的边缘检测算法 [25−26] 等。
1 经典的边缘检测算法1.1 微分算子法微分算子主要是根据灰度边缘处的一阶导数有极 值、二阶导数过零点的原理来检测边缘。
常见的边缘 检测算子有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、 Krisch 算子、Laplacian算子等。
许多文献提出了对经 典算子的各种改进方法。
文献[27−30]提出了 Facet 模 型和基于2D Facet模型的像素边缘检测算法。
1.2 最优算子法LoG 算子又称为拉普拉斯高斯算法，它应用 Gaussian 函数先对图像进行平滑处理，然后采用拉氏 算子根据二阶导数过零点来检测边缘。
Canny 算子的 实质是利用高斯函数的一阶微分，并用非极大抑制和 “磁滞”阈值法来定位导数最大值。
它是一种比较实用 的边缘检测算子，能在噪声抑制和边缘检测之间取得 较好的平衡，具有很好的边缘检测性能 [31−32] 。
2 经典边缘检测算子性能分析图像边缘检测 [33] 的目的就是要检测出符合边缘 特性的边缘像素。
传统的边缘检测算法是利用梯度最 大值或二阶导数过零点值来获取图像边缘的。
这些算 法尽管实时性较好，但抗干扰性差，不能有效克服噪 声影响，定位方面欠佳。
在提取图像边缘时，通常会 遇到 2 个问题：一是图像降噪后边缘变得模糊，二是 无法在多尺度下对图像边缘进行提取。
这 2 个问题严 重影响图像的提取。
目前，边缘检测仍然是经典技术 难题之一，是计算机视觉中的一个瓶颈问题 [34] 。
3 边缘检测技术新发展3.1 基于数学形态学的边缘检测数学形态学边缘检测方法对图像细节和边缘定位 有相当好的效果 [35] ，所检测出的边缘宽度与所使用的 结构元素形状和大小密切相关， 当结构元素的尺寸(刻 度数)增大时，检出的边缘宽度将随之增大。
目前，比较成熟的基于数学形态学的边缘检测方 法 [36] 有：基于多尺度形态学的边缘检测，基于数学形 态学多极平均的图像边缘检测，基于偏微分方程的形 态学的边缘检测，基于均衡化和数学形态学的组合边 缘检测，基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测方法 等。
3.2 基于小波和小波包变换的边缘检测算法小波分析 [37−38] 是当前应用数学和工程中的一个 迅速发展的领域。
小波变换就是时域−频域的局部变 换。
小波变换 [39] 具有天然的多尺度特征，通过伸缩平 移运算对信号进行细化分析， 能达到高频处时间细分、 低频处频率细分。
所以，小波变换更适合复杂图像的 边缘检测。
小波包的边缘检测原理 [40] 利用了小波函数对图 像的分解作用。
小波包变换不仅对图像的低频子带进 行分解，还对图像的高频子带进行分解，选择的小波 包尺度越大，小波系数对应的空间分辨率就越低。
因 此，小波包分解是一种更为精细的分解方法，可以在 不同分辨率下对局部细节进行边缘提取工作，尤其对 于含噪图像，在提取图像边缘时对噪声的抑制效果更 好 [41−42] 。
3.3 基于模糊理论的边缘检测算法模糊理论由美国柏克莱加州大学电气工程系教授 zadeh 在模糊焦合理论的基础上提出的 [43] ，其特点是 不对事物进行简单的肯定和否定，而是用隶属度来反 映某一事物属于某一范畴的程度。
其中较有代表性的 为Pal和King提出的模糊边缘检测算法 [44] 。
利用模糊理论 [45−47] 进行边缘检测时，首先把一幅 图像看作一个模糊集，集内的每一个元素均具有相对 于某个特定灰度级的隶属函数，从而将待处理的图像 映射为一个模糊特征矩阵，这样待处理图像就映射成 了模糊隶属度矩阵。
接着，Pal和 King又在模糊空间 中对图像进行模糊增强处理。
模糊增强 [48−49] 的过程是 降低图像的模糊性，经过模糊增强后，图像的各区域 之间层次比较清楚，而且边缘两侧的灰度对比增强， 其提取的边缘信息也会更加精细。
最后，利用G1变 换将增强后的图像重新变回数据空间，用“min”或 “max”算子提取边缘。
3.4 基于神经网络的边缘检测算法神经网络的主要问题 [50] 是输入与输出层的设计 问题、网络数据的准备问题、网络权值的准备及确定 问题、隐层数及结点的问题、网络的训练问题。
神经 网络的图像边缘检测方法为 [51] ：首先基于邻域灰度极 值提取边界候选图像；然后，以边界候选象素及其邻 域象素的二值模式作为样本集，输入边缘检测神经网 络进行训练。
边缘检测神经网络采用 BP 网络，为加 快网络的训练速度，采用了滚动训练和权值随机扰动 的方法。
实验表明：该方法提高了神经网络的学习效增刊 1 王敏杰，等：图像边缘检测技术综述 813率，获得的边缘图像封闭性好，边缘描述真实。
3.5 基于分形几何的边缘检测算法分形理论主要用来描述复杂事物在几何方面的整 体与局部不同尺度下的自相似性，为图像几何特征的 描述开辟了一个新途径。
常用于目标检测的分形特征 是：分形维数、分形拟合误差、多尺度分形、几何度 量空间变化率。
基于分形特征的目标检测基本思路是： 基于特定的分形模型计算出图像的分形特征图，根据 得到的分形特征图，运用一定的策略得到目标区域或 边缘。
这些方法虽然能够提取目标，但在复杂的背景 下，由于背景的干扰，在得到的分形特征图中，目标 与背景的对比度不明显，给目标的提取带来困难。
将 分形维数与几何度量空间变化率进行DS融合处理， 通过决策理论进行图像边缘像素分类，能有效地提取 目标边缘，改善了目标检测性能。