VC图像边缘检测算法研究报告与比较
边缘检测实验报告
边缘检测实验报告边缘检测实验报告引言：边缘检测是图像处理中的一项重要任务，它能够有效地提取图像中物体的边界信息，为后续的图像分割、物体识别等任务提供基础。
本实验旨在探究不同的边缘检测算法在不同场景下的表现，并对其进行评估和比较。
一、实验背景边缘检测是图像处理领域的经典问题，早期的边缘检测算法主要基于梯度的计算，如Sobel、Prewitt等。
随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的边缘检测方法也取得了显著的进展。
本实验将选择传统的Sobel算子和基于深度学习的Canny算法进行对比。
二、实验步骤1. 数据准备：选择一组包含不同场景、不同复杂度的图像作为实验数据集，确保数据集的多样性和代表性。
2. 算法实现：使用Python编程语言，利用OpenCV库实现Sobel算子和Canny 算法。
对于Sobel算子，我们将尝试不同的卷积核大小和阈值设置。
对于Canny算法，我们将调整高低阈值的取值范围。
3. 实验评估：使用评估指标来衡量不同算法的性能，如准确率、召回率、F1值等。
同时，我们还可以通过可视化的方式来比较不同算法的边缘检测效果。
三、实验结果在实验中，我们选择了10张不同类型的图像进行边缘检测，并使用Sobel算子和Canny算法进行处理。
通过对比实验结果，我们得出以下结论：1. Sobel算子：- 当卷积核大小较小（如3x3）时，Sobel算子能够较好地检测到图像中的细节边缘，但对于噪声较多的图像效果较差。
- 当卷积核大小较大（如7x7）时，Sobel算子能够更好地抑制噪声，但会导致边缘检测结果的模糊。
- 阈值的设置对Sobel算子的效果也有较大影响，较低的阈值可以提高边缘检测的敏感性，但也容易引入噪声。
2. Canny算法：- Canny算法基于梯度的计算和非极大值抑制，能够有效地检测到图像中的边缘，并且对噪声有较好的鲁棒性。
- 高低阈值的设置对Canny算法的效果影响较大，合适的阈值范围可以提高边缘检测的准确性和稳定性。
图像处理中的边缘检测算法分析与比较
图像处理中的边缘检测算法分析与比较边缘检测是图像处理领域中的一项重要任务，它主要用于识别图像中物体的轮廓以及边缘的提取。
本文将从边缘检测的基本原理出发，分析和比较几种常见的边缘检测算法，包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子和Laplacian算子。
1. Sobel算子Sobel算子是一种基于灰度差分的边缘检测算法，它通过对灰度图像进行卷积运算来计算图像的一阶梯度，进而得到边缘信息。
Sobel算子分别使用水平和垂直两个3×3的卷积核进行运算，然后将两个方向上的梯度幅值相加得到最终的梯度幅值图像。
Sobel算子简单快速，适用于实时性要求较高的应用场景，但对于一些复杂的边缘情况无法准确检测。
2. Prewitt算子Prewitt算子与Sobel算子类似，也是基于灰度差分的边缘检测算法。
不同之处在于Prewitt算子使用了更为简单的卷积核，即[-1,0,1]和[-1,0,1]的转置，分别对图像进行水平和垂直方向上的卷积运算。
Prewitt算子的计算速度较快，但对于边缘的定位相对不够精确。
3. Canny算子Canny算子是一种经典的边缘检测算法，通过多个步骤的处理来提取图像的边缘。
首先，Canny算子利用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声对边缘检测的影响。
然后，计算图像的梯度幅值和方向，并利用非极大值抑制来细化边缘。
最后，通过设置高低阈值来进行边缘的二值化，将边缘与其他噪声区分开。
Canny算法具有较高的边缘定位准确性和低的误检率，但计算量较大，适用于复杂场景下的边缘检测。
4. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，它通过计算图像的拉普拉斯算子来提取边缘。
Laplacian算子可通过二阶Sobel算子的变换来实现，即对图像进行两次卷积运算后求和。
该算法对边缘的定位比较敏感，但容易受到噪声的影响，并且会导致边缘加倍。
综上所述，不同的边缘检测算法在边缘定位准确性、计算速度和抗噪能力等方面存在差异。
图像边缘检测与提取算法的比较方面的研究毕业设计论文
图像边缘检测与提取算法的比较方面的研究
独创声明
本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。
（保密论文在解密后遵守此规定）
作者签名:
二〇一〇年九月二十日
前
在实际图像边缘检测问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。
图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。而边缘检测算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一，它的解决对于我们进行高层次的特征描述、识别和理解等有着重大的影响；又由于边缘检测在许多方面都有着非常重要的使用价值，所以人们一直在致力于研究和解决如何构造出具有良好性质及好的效果的边缘检测算子的问题。
（3）定量化:有关定量化的图像边缘检测的例子有：测量动脉狭窄的程序以及用电子显微镜观察组织切片中特殊成分的定位和定量（如血色素沉着症中的铁元素）。在这些应用中，人工介入是允许的，因为处理时间的长短在这些应用中并不是主要矛盾。
数字图像边缘检测处理，即用计算机对图像的边缘进行处理，这一技术是随着计算机技术发展而开拓出来的一个新的应用领域，汇聚了光学、电子学、数学、摄影技术、计算机技术等学科的众多方面。图像边缘检测处理作为一门学科已经被美国数学学会列为应用数学的一个研究分支。在其短暂的发展历史中，已经被成功的应用在几乎所有与成像有关的领域。近年来，图像分析和处理紧紧围绕理论、实现、应用三方面迅速发展起来。它以众多的学科领域为理论基础，其成果又渗透到众多的学科中，成为理论实践并重，在高新技术领域中占有重要地位的新兴学科分支。
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。
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
基于VC2005的几种图像边缘检测算法实现与比较
Ｒ ｂ ｒｓ ｏ ｅｔ 交叉 算 子为梯 度 幅值计 算 提 供 了一 种
简单 的近似 方法口 ］ ：
∥ 同理 可 以求 出 ｇ ｅｕｔｒｅｕｔ 梯 度值 ｒｓ ｌ，ｒｓ ｌ的 ｓ 一ｎ ｙｅＰ ｒ ｉｅ； 后 移 一个 像 素 ＋ Ｂ ｔｓ ｅ ｘ ｌ∥ Ｐ
ＧＥ ，］一 ｌ Ｅ ，］ ｆ－＋ １ ＋ １ ＋ ｉ ｉ． 一 ［ ｆ 『 ｉ ， ］ｌ ） １
ｌ
差分 值将 在 内插 点 ［ ＋ １ ２Ｊ＋ １ ２ ／， ／ ］处 计 算． Ｒ ｂ ｒｓ 子是该 点连续 梯 度 的近似值 ， ｏ ｅｔ 算 而不 是所 预 期 的点 ［ ，］处 的 近似值 ． ｏ ｅｔ 缘检 测 算 法 被 Ｒ ｂｒ ｓ边
广泛 的应用 ． １２ Ｒ ｂ ｒｓ 缘检 测算 法的 实现 ． ｏ ｅｔ 边 １ 在 Ｖ ０ ５的环 境下 ， ） Ｃ２ ０ 首先 定 义一 个 Ｃ ｍａ ｅ ｌ ｇ
［ 章 编 号 ］１０ —４ ８ （０ ８ ０—０ ３０ 文 ０ ３ ６４ ２ ０ ）２０ ２ —３
基 于 ＶＣ ２ ０ ５的几 种 图像 边 缘 检测 算 法 实现 与 比较 ０
曾建 英 ，杨 克 俭
（ 汉 理 工 大学 计 算 机 科 学与 技 术 学 院 ，湖 北 武 汉 ４ ０ ６ ） 武 ３ ０ ３
… … … ； ｂ分 量 的 梯 度值 ∥
ｂ ｅｕｔ ｂ （ Ｅ３ ［３ ＋ａ ｓｂ １ 一ｂ ２ ） ｒｓｌ＝ａ ｓｂ ｏ 一ｂ ３ ） ｂ （［ １ Ｅ ］ ； ∥把 检 测 出 来 的 结 果放 到缓 存 图像 中 ，Ｎｅ ｉ 是 缓 存 图像 的 头 指 ｐ ｗＢｔ ｓ
针
＊ （ Ｎｅ ｉｓ ｉ Ｐｉｃ ＋ ｓ 一 ｍｉ （ ５ ｂ ｅ ｕ ｔ ｐ ｗＢ ｔ ＋ ＊ｎ ｔ ｈ ） ｎ ２ ５， ｒ ｓ ｔ）；
图像处理中的边缘检测算法与性能对比
图像处理中的边缘检测算法与性能对比引言：在现代图像处理中，边缘检测算法是一项重要而又基础的研究课题。
边缘检测算法能够有效地提取图像中的边缘信息，帮助我们理解图像的结构、辨识物体以及进行目标识别等应用。
本文将对几种常见的边缘检测算法进行介绍，并对它们的性能进行对比分析，以了解不同算法在不同场景下的应用效果。
一、Sobel算子Sobel算子是一种基于局部像素点梯度的边缘检测算法。
它通过计算图像中每个像素点周围像素的灰度差异来获得边缘信息。
Sobel算子既可以在水平方向上检测边缘（Sobel-X），也可以在竖直方向上检测边缘（Sobel-Y）。
通过对Sobel梯度的两个分量进行组合，即可获得最终的边缘图像。
Sobel算子主要有以下优点：计算简单，运算速度快，适用于实时应用。
然而，Sobel算子对图像中边缘的方向性和精细度要求较高，在边缘方向变化的地方容易失真。
二、Canny算子Canny算子是一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于图像处理领域。
相比于Sobel算子，Canny算子具有更高的灵敏度和更好的噪声抑制能力。
Canny算子主要包含四个步骤：噪声抑制、梯度计算、非极大值抑制和双阈值分割。
首先，对图像进行高斯滤波以减少噪声干扰；然后，计算图像的梯度幅值和梯度方向；接着，对梯度幅值进行非极大值抑制，只保留局部极大值点；最后，利用双阈值分割来确定最终的边缘。
Canny算子的优点在于准确地定位边缘、低噪声敏感性和较好的连接能力。
然而，Canny算子的计算复杂度较高，在一些对实时性要求较高的场景下可能不适用。
三、Laplacian算子Laplacian算子是一种基于图像的二阶导数运算的边缘检测算法。
Laplacian算子能够检测出图像中的局部极大和局部极小，从而确定边缘。
Laplacian算子的优点在于能够捕捉到更多边缘细节和纹理信息。
然而，Laplacian算子对噪声比较敏感，容易产生边缘断裂和误检测的问题。
详细的图像分割之边缘检测实验报告
边缘检测实验报告一、实验目的通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的，特制定如下的实验。
二、实验原理：图像处理有两大类目的：1．改善像质（增强、恢复）；2．图像分析：对图像内容作出描述；其一般的图像处理过程如下：图像分割的算法有：（1）阈值分割原理：(,)(,)(,)EBL f x y T g x y L f x y T≥⎧=⎨<⎩（2）边缘检测：梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):梯度矢量定义:梯度的幅度:梯度的方向:a) Roberts 算子b) Sobel 算子Roberts 算子[]TTyxy f x f G G y x f ⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂==∇),(122)()),((),(y x G G y x f mag y x f +=∇=∇)arctan(),(x y G y x =φ()()()[]()()[]{}21221,,11,1,,+-++++-=j i f j i f j i f j i f j i gc) Prewitt 算子d) Kirsch 算子由K 0~K 7八个方向模板组成，将K0~K7的模板算法分别与图像中的3×3区域乘，选最大一个值，作为中央像素的边缘强度（3）区域分割1 区域生长法 算法描述先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中。
将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。
2 分裂合并法实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再合并或分裂这些区域以满足分割的要求,即分裂合并法.一致性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假设阈值为T ,则算法步骤为:① 对于任一Ri ，如果 ，则将其分裂成互不重叠的四等分； ② 对相邻区域Ri 和Rj ，如果 ，则将二者合并； ③ 如果进一步的分裂或合并都不可能了，则终止算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
目录基于VC的图像边缘检测算法的研究与比较摘要图像的边缘是图像最基本的特征，它是灰度不连续的结果。
图像分析和理解的第一步是边缘检测，因此边缘检测在图像处理中有着重要的作用。
图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
本文介绍了三种经典的图像边缘检测算子,并且运用强大的VC软件通过一个图像边缘检测的例子比较了它们的检测效果,分析了它们各自的特点,对学习边缘检测和具体工程应用具有很好的参考价值。
关键词: 图像处理,边缘检测, 算子,比较研究,VCComparison AndAnalysis ForImageEdgeDetection AlgorithmsBased On VCAbstractEdge is the most basic feature of the image, it is the result of discontinuous gray. The first step in image analysis and understanding is edge detection, so edge detection plays an important role in image processing.Image edge detection significantly reduces the amount of data and removes irrelevant information,retains the important structural properties of images.This article describes three types of classical edge detection operators, and the use the powerful software called VC to do the edge detection through a comparison of examples of the effect of their detection, analysis the characteristics,this is good reference value for their learning edge detection and application of specific projects.Key Words:Image processing ,Edge detection ,Operator ,Comparative Study ,VC第一章绪论1.1数字图像基础1.1.1数字图像概述人眼能识别的自然景象或图像原也是一种模拟信号，为了使计算机能够记录和处理图像、图形，必须首先使其数字化。
数字化后的图像、图形称为数字图像、数字图形，一般也简称为图像、图形。
数字图像可以看成一个矩阵，或一个二维数组，这是在计算机上表示的方式。
一幅M ×N个像素的数字图像，其像素灰度值可以用M行、N列的矩阵[G]表示：(1—1>在存储数字图像时，一幅M行、N列的数字图像<M×N个像素），可以用一个M×N 的二维数组T表示。
图像的各个像素灰度值可按一定顺序存放在数组T中[1]。
1.1.2数字图像处理数字图像处理<Digital Image Processing）是利用计算机的计算功能，实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。
数字图像处理具有如下特点：<1）处理精度高，再现性好。
利用计算机进行图像处理，其实质是对图像数据进行各种运算。
由于计算机技术的飞速发展，计算精度和计算的正确性都毋庸置疑；另外，对同一图像用相同的方法处理多次，也可得到完全相同的效果，具有良好的再现性。
<2）易于控制处理效果。
在图像处理程序中，可以任意设定或变动各种参数，能有效控制处理过程，达到预期处理效果。
这一特点在改善图像质量的处理中表现更为突出。
<3）处理的多样性。
由于图像处理是通过运行程序进行的，因此，设计不同的图像处理程序，可以实现各种不同的处理目的。
<4）图像数据量庞大。
图像中包含有丰富的信息，可以通过图像处理技术获取图像中包含的游泳的信息，但是，数字图像的数据量具大，一幅数字图像是由图像矩阵中的像素组成的，通常每个像素用红、绿、蓝三种颜色表示，每种颜色用8bit表示灰度级。
则一幅1024×1024不经压缩的真彩色图像，数据量达3MB<即1024×1024×8bit×3=24Mb）。
如此庞大的数据量给存储、传输和处理都带来巨大的困难。
如果精度及分辨率再提高，所需处理时间将大幅度增加。
<5）处理费时。
由于图像数据量大，因此处理比较费时。
特别是处理结果与中心像素邻域有关的处理过程花费时间更多。
<6）图像处理技术综合性强。
数字图像处理涉及的技术领域相当广泛，如通信技术、计算机技术、电子技术、电视技术等，当然，数学、物理学等领域更是数字图像处理的基础。
1.2边缘检测介绍图像的边缘对人的视觉具有重要意义,一般而言,当人们看见一个有边缘的物体的时候,首先感觉到的便是边缘。
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,灰度或结构等信息的突变处成为边缘。
边缘或许对应着图像中物体(的边界>或许并没有对应着图像中物体(的边界>,但是边缘具有十分令人满意的性质,它能大大地减少所要处理的信息但是又保留了图像中物体的形状信息，边缘是图像的最基本特征。
边缘在边界检测、图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。
边缘检测是和中的基本问题，边缘检测的目的是标识中变化明显的点。
图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
这些包括<i）深度上的不连续、表面方向不连续、物质属性变化和场景照明变化。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中,尤其是中的一个研究领域。
图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
第二章图像边缘检测2.1边缘检测2.1.1边缘检测概念图像的边缘是图像最基本的特征，它是灰度不连续的结果。
通过计算一阶导数或者二阶导数可以方便检测出图像中每个像素在其领域内的灰度变化，从而检测出边缘。
图像中具有不同灰度的相邻区域之间总存在边缘。
常见的边缘类型有斜坡型、线状型和屋顶型。
阶跃型边缘是一种理想的边缘，由于采样等缘故，边缘处总有一些模糊，因而边缘处会有灰度斜坡，形成了斜坡边缘。
斜坡边缘的坡度与被模糊的程度成反比，模糊程度高的边缘往往表现为厚边缘。
线状型边缘有一个灰度突变，对应图像中的细线条；而屋顶型边缘两侧的灰度坡度相对平缓，对应粗边缘[2]。
2.1.2微分算子图 2.1给出了几种典型的边缘及其相应的一阶导数和二阶导数。
对于斜坡型边缘，在灰度斜坡的起点和终点，其一阶导数均有一个阶跃，在斜坡处为常数，其它地方为零；其二阶导数在斜坡起点产生一个向上的脉冲，在终点产生一个向下的脉冲，其它地方为零，在两个脉冲之间有一个过零点，可以确定边缘的中心位置。
对应线状型边缘，在边缘的起点和终点处，其一阶导数都有一个阶跃，分别对应极大值和极小值；在边缘的起点与终点处，其二阶导数都对应一个向上的脉冲，在边缘中心对应一个向下的脉冲，在边缘中心两侧存在两个过零点。
因此，通过检测二阶差分的两个过零点，就可以确定线状型边缘的范围；检测二阶差分的极小值，可以确定边缘中心位置。
屋顶型边缘的一阶导数和二阶导数与线状型类似，通过检测其一阶导数的过零点可以确定屋顶的位置。
由上述分析可以得出以下结论：一阶导数的幅度值可以用来检测边缘的存在；通过检测二阶导数的过零点可以确定边缘的中心位置；利用二阶导数在过零点附近的符号可以确定边缘像素位于边缘的暗区还是亮区。
另外，一阶导数和二阶导数对噪声非常敏感，尤其是二阶导数。
因此，在边缘检测之前应考虑图像平滑，减弱噪声的影响。
在数字图像处理中，常利用差分近似微分来求取导数。
边缘检测可借助微分算子在空间域通过模板卷积来实现。
2.2边缘检测基本思想边缘检测的基本思想是首先利用边缘增强算子,突出图像中的局部边缘,然后定义像素的“边缘强度”,通过设置阈值的方法提取边缘点集 。
但是由于噪声和图像模糊的原因,检测到的边界可能会有间断的情况发生,所以边缘检测包含2 个内容:(1>用边缘算子提取边缘点集。
(2>在边缘点集合中去除某些边缘点并填充一些边缘点,将得到的边缘点集连接为线。
(a> 斜坡型 (b> 线状型 (c> 屋顶型图2.1 典型边缘的一阶导数和二阶导数2.3边缘检测算法2.3.1边缘检测算法步骤边缘检测算法包含有以下四个步骤:(1>滤波边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数的计算对噪声很敏感,因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。
需要指出 ,大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失。
因此增强边缘和降低噪声之间需要折中。
(2>增强增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值 ,增强算法可以将邻域(或局部>强度值有显著变化的点显现出来,边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。
(3>检测在图像中有许多点的梯度幅值比较大,而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘,所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。
最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。
(4>定位如果某一应用场合要求确定边缘位置,则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计,边缘的方位也可以被估计出来。
2.3.2边缘检测算法流程图图2.2 边缘检测流程图边缘检测流程图比较形象直观地描述了边缘检测的步骤，通过滤波、增强、检测、定位来达到边缘检测的目的。
2.4边缘检测算法中算子的分类在大部分情况下,都是把图像的边缘全部看作是阶梯形边缘, 然后求得检测这种边缘的各种最优滤波器,用于实践中。
边缘检测主要是(图像的>灰度变化的度量、检测和定位。
有很多种不同的边缘检测方法,同一种方法使用的滤波器也不尽相同。
边缘检测就是研究更好的边缘检测方法和检测算子。
检测出的边缘并不等于实际目标的真实边缘。
由于图像数据是二维的,而实际物体是三维的,从三维到二维的投影必然会造成信息的丢失,再加上成像过程中的光照不均和噪声等原因的影响,使得有边缘的地方不一定能被检测出来,而检测出来的边缘也不一定代表实际边缘。
这就需要我们根据不同类型的图像,来选取合适的边缘检测算子。
就一些经典的边缘检测算子分类,如图2.3。
2.5经典边缘检测算子2.5.1 Roberts 边缘检测算子 1、理论基础[3]Roberts 边缘算子采用的是对角方向相邻的两个像素之差。