21图像边缘检测算法的比较研究论文 可用
图像处理中的边缘检测算法使用比较
图像处理中的边缘检测算法使用比较边缘检测算法是图像处理领域中一种重要的技术，用于detecting 出图像中物体的边缘。
它在计算机视觉、图像识别、医学图像处理等领域具有广泛的应用。
本文将介绍几种常用的边缘检测算法，并对它们进行比较。
1. Sobel 算子Sobel 算子是一种基于梯度运算的边缘检测算法。
它通过计算图像的梯度来检测边缘的位置和方向。
Sobel 算子在图像的噪声较少的情况下表现良好，但当图像存在噪声时，结果可能会受到噪声的干扰。
2. Prewitt 算子Prewitt 算子也是一种梯度运算的边缘检测算法。
与 Sobel 算子类似，Prewitt 算子也可以计算图像的梯度来检测边缘。
与 Sobel 算子不同的是，Prewitt 算子采用了不同的权重分配，可以更好地检测出图像中的水平和垂直边缘。
3. Roberts 算子Roberts 算子是一种基于差分运算的边缘检测算法。
它通过计算图像中像素点的差异来检测边缘。
Roberts 算子简单直观，并且对噪声不敏感，但它对图像的边缘宽度有一定的限制，可能会造成边缘断裂的情况。
4. Canny 算子Canny 算子是一种综合性边缘检测算法，被广泛应用于图像处理领域。
Canny 算子通过多个步骤进行边缘检测，包括高斯滤波、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值处理。
Canny 算子能够有效地检测图像中的边缘，并具有较好的鲁棒性和准确性。
5. Laplacian 算子Laplacian 算子是一种基于二阶微分的边缘检测算法。
它通过计算图像的二阶导数来检测边缘。
Laplacian 算子可以有效地检测出图像中的变化率最大的位置，适合用于检测曲线和角点等特征。
在比较这些边缘检测算法时，我们可以从以下几个方面进行考察：1. 检测准确性：算法是否能够准确地检测出图像中的边缘，且边缘位置和形状是否与真实边缘一致。
2. 鲁棒性：算法对图像噪声的敏感程度。
在现实应用中，图像会受到不同程度的噪声干扰，算法能否在噪声环境下依然有效检测边缘。
图像边缘检测算法比较研究
测 。Ｓ ｂ ｌ 用 图 ３所 示 的两个 核做 卷积 ， ｏｅ 利 一个 核对垂
直边缘 影响 最大．而 另一个 核对水 平边 缘影 响最 大． 两 个 卷积 的最 大值作 为像 素点的输 出值 。
（）原图 ａ
图 ３ｓ ｂ １ 缘 算 子 ｏ ｅ 边
对 于 图像 ｆ ， ，ｏ ｅ 算子定义 如下 ： （ｙ Ｓ ｂ ｌ ｘ）
较 尖锐 ， 在 图像 噪声 比较 小 时． 度算 子 工 作 的效果 如果 Ｒｉ） Ｈ ， 为 阶跃边 缘点 。 且 梯 （ ≥Ｔ 则 ’ ｊ 较好 。对 于一 个 连续 图像 函数 ｘ， ， 梯度 可 表示 Ｙ 其 ） 为一个 矢量 ：
广 ］ｒ
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基金项 目： 南京 林 业 大 学创 新 基 金 。 目号 １ ３７ ０ ６ 项 ６００３
６
福
建 电
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２ １ 年第 ５期 ０１
Ｇ（ ＝ｆ － ，＋ ） ｆｘ ＋ ） ｆ ＋ ，＋ ）ｆ － ，－ ） 算 子很 少直 接用 于边缘检 测，而 主要 确定 已知的边缘 ｙ Ｉｘ １ １＋ （ｙ １＋ （ １ｙ １－ （ １ １ ） （ ｙ ， ｘ ｘ ｙ 像 素是在 图像的暗 区还是在 明区。 ｆ ， １ ￣ ＋ ，－ ） （ｙ ） ｘ ｌｙ １ｌ ｘ－ － ３ 几 种 算 法 实验 结 果 比较 、 则 Ｐｘｙ ｍ ｘ Ｇｘ， （ ） （，＝ ａ （ （ Ｇｙ ） ） ） Ｐｅ ｉ 算 子对 噪声具 有 平滑 作用 ．但 定位 精度 不 ｒｗｔ ｔ 传 统 的边 缘检 测算法 通过 梯度算 子来 实现 ．在求 够高 。 边缘 的梯度 时 ． 要对每个 像素位 置计 算 。 需 在实际 中常 １ Ｓｂ ｌ 子 ． ｏｅ 算 ３ 用 小 区域 模板卷 积来近似 计算 ． 板是 Ｎ Ｎ 的权 值方 模 ＊ Ｓ ｂｌ 子 利用 像 素的 上下 、 右邻 域 的灰 度加 权 阵 。图 ５给 出上述各种算 子处理 的不同结果 。 ｏｅ算 左 算法 ． 据在 边 缘点 处 达到 极值 这一 原 理进 行 边缘 检 根
图像边缘检测毕业设计论文
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摘要
随着计算机技术的飞速发展，图像边缘检测已成为图像处理的重要内容，它是图像分析的基本问题，是图像分割、特征提取和图像识别的前提。本文的主要内容如下。
首先，介绍了数字图像处理的概念及其应用领域、边缘检测研究的背景意义，历史现状，以及边缘检测的一些基本概念。
然后，分别介绍了经典的图像边缘检测算子，如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等的基本原理，接着概述了几种新的边缘检测方法，如小波理论、数学形态学、模糊理论等。并通过理论分析和仿真计算比较了经典边缘检测算子各自的优缺点及适用性。
数字图像处理研究的内容主要有:
(1)图像获取和图像表现阶段主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式,以及把数字图像用所需要的形式显示出来。
(2)图像复原当造成图像退化的原因已知时,复原技术可用来进行图像的校正。复原技术是基于模型和数据的图像恢复,其目的是消除退化的影响,从而产生一个等价于理想成像系统所获得的图像。
Finally,usematlab-GUI programming, design a graphical interface, integrated operator logand canny edge detectioБайду номын сангаас operator, increasing the practicality of the whole process.
数字图像的边缘检测毕业论文
摘要数字图像的轮廓提取是数字图像处理中的一个重要方面，目的是在一幅图像中提取对象的外部轮廓，为下一步的形状分析和目标识别做准备，是许多有关图像研究的重要中间环节。
本文讲述了怎样对数字图像进行简单的轮廓提取, 包括图像的预处理过程和轮廓提取的一般方法。
首先要对原始图像进行预处理，处理方法主要有图像平滑、中值滤波、梯度锐化和拉普拉斯锐化等。
图像平滑处理能去除部分噪声干扰，但同时也弱化了图像的边缘轮廓，而中值滤波处理去除噪声的效果相对来说要好。
梯度锐化、拉普拉斯锐化等处理方法能增强图像的边缘轮廓，也相对的弱化了噪声对轮廓提取的干扰。
通过对图像进行一些预处理后，就可以用不同的边缘检测算法检测出不同图像的边缘轮廓，然后通过软件实现掏空目标区域的内部点，来提取出图像的轮廓。
从图像中提取出来的轮廓可以用于进一步的图像识别、数学特征计算等研究。
它的应用是很广泛的，比如医学图像、电影、电视、出版物、摄影等等。
本文是基于Visual C++环境实现的数字图像的轮廓提取，所用编程工具为Visual Studio 2005，它能帮助用户直观的、可视地设计程序的用户界面，可以方便的编写和管理各种类，维护程序源代码，因此能有效的提高开发效率。
关键词:图像预处理；边缘检测；轮廓提取AbstractDigital image processing contour extraction is an important aspect in Digital Image Processing.It’s purpose is to extract objects in an image of the external contour. Preparing for the next shape analy sis and object recognition. It’s the image of many of the important intermediate links.This article describes how to extract the contour of digital images simply. Including image pre-processing process,and the general contour extraction method. First of all is the original image pre-processing. Treatment methods have Image smoothing, median filtering, gradient sharpening and Laplacian sharpening etc.Image smoothing could remove part of the noise, But it also weakened the image edges,and median filtering can remove noise better. Gradient sharpening and Laplacian sharpening can enhance the image edges, they also have a relative weakening of the interference noise on the contour extraction.After some pre-processings to the digital image, we can use different edge detection algorithms to detect different egde of images,then empting the internal point of the target area to extract the contour of images.Contours extracted from the feature can be used for further image recognition, mathematical calculation of characteristic. Its application is very broad, such as medical images, movies, television, publications, photography, etc.This article is based on Visual C++ implementation of the digital image contour extraction. Programming tool used to Visual Studio 2005. They can help to design the user interface of a process intuitive and visually, to preparate and manage classes easily,and to maintain the program source.Therefore,to improve the development efficiency effectively.Key words: Image pre-processing; Edge Detection;Contour extraction目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理基础 (1)1.1.1 图像的概念 (1)1.1.2 图像处理 (1)1.2 数字图像处理的发展及应用 (2)1.2.1 数字图像处理发展前景 (2)1.2.2 数字图像处理的应用 (3)1.3 Visual Studio 2005简介 (5)第二章图像的预处理 (7)2.1 图像的平滑滤波 (7)2.1.1 图像平滑 (7)2.1.2 图像中值滤波 (9)2.2 图像增强 (11)2.2.1 拉普拉斯锐化 (11)2.2.2 平移和差分边缘增强 (14)2.2.3 梯度锐化 (15)2.3本章小结 (15)第三章图像的边缘检测 (17)3.1 边缘检测 (17)3.1.1 边缘类型及模板 (17)3.1.2 Sobel边缘算法 (18)3.1.3 Roberts边缘算法 (20)3.1.4 Prewitt边缘算法 (20)3.1.5 Kirsch边缘算法 (21)3.1.6 Gauss-Laplacian边缘算法 (22)3.2本章小结 (23)第四章图像的轮廓提取 (24)4.1轮廓提取原理 (24)4.2轮廓提取算法 (24)4.2.1 一般算法 (24)4.2.2 轮廓边界跟踪法 (25)4.3轮廓提取效果 (27)4.4本章小结 (29)第五章工作总结及未来展望 (30)5.1工作总结 (30)5.2未来展望 (30)参考文献 (31)附录A 设备无关类DIB (33)附录B 轮廓提取 (35)致谢 ........................................................................................................... 错误!未定义书签。
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。
基于VC的图像边缘检测算法的研究与比较
目录摘要 (III)Abstract (IV)第一章绪论............................................................. - 5 -1.1数字图像基础..................................................... - 5 -1.1.1数字图像概述................................................ - 5 -1.1.2数字图像处理................................................ - 5 -1.2边缘检测介绍..................................................... - 6 - 第二章图像边缘检测 ................................................... - 7 -2.1边缘检测......................................................... - 7 -2.1.1边缘检测概念................................................ - 7 -2.1.2微分算子.................................................... - 7 -2.2边缘检测基本思想................................................. - 8 -2.3边缘检测算法..................................................... - 9 -2.3.1边缘检测算法步骤............................................ - 9 -2.3.2边缘检测算法流程图.......................................... - 9 -2.4边缘检测算法中算子的分类........................................ - 10 -2.5经典边缘检测算子................................................ - 10 -2.5.1 Roberts边缘检测算子....................................... - 10 -2.5.2 Sobel边缘检测算子......................................... - 11 -2.5.3 Prewitt边缘检测算子....................................... - 12 - 第三章 Visual C++图像编程............................................ - 14 -3.1用C++实现图像处理编程的原因.................................... - 14 -3.2 VC++的特点..................................................... - 14 -3.3 VC++的组成..................................................... - 15 -3.4 VC与matlab的比较.............................................. - 16 - 第四章边缘检测算子的编程实现........................................ - 18 -4.1程序运行界面.................................................... - 18 -4.2 Roberts算子程序及结果.......................................... - 18 -4.3 Sobel算子程序及结果............................................ - 20 -4.4 Prewitt算子程序及结果.......................................... - 25 -4.5结果分析与比较.................................................. - 29 - 第五章边缘检测技术的发展及应用...................................... - 31 -5.1新的边缘检测方法................................................ - 31 -5.1.1小波变换和小波包的边缘检测方法............................. - 31 -5.1.2基于数学形态学的边缘检测方法............................... - 31 -5.2边缘检测技术的应用.............................................. - 32 -5.2.1边缘检测在储粮害虫方面的应用............................... - 32 -5.2.2图像边缘检测技术在电厂中的应用............................. - 33 - 结语................................................................... - 35 - 参考文献............................................................... - 36 - 致谢................................................................... - 37 -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
图像边缘检测算法比较与分析
网短文图像边缘检测算法比较与分析徐献灵林奕水（广东农工商职业技术１学院电ｒ与信息工程系）摘要：图像边缘检测是图像处理与分析领域中重要的研究课题，文章分析了几利－经典边缘检测算了的算法和性能特点，通过实例运用ＭＡＴＬＡＢＴ具进行算法仿真，并对结果进｛Ｊ：比较分析。
关键词：边缘检测；Ｒｏｂｅｒｔｓ算子；Ｓｏｂｅｌ算子；Ｐｒｃｗｉｔｔ算子；ＬＯＧ算子；Ｃａｒｍｙ算子１图像边缘的定义和特征图像边缘是图像中狄度发生急剧变化的像素的集合．曲个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在着边缘。
罔像边缘是图像最基本的特征之，边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析方法的基础，在工程应用中有着重要的地位。
根据灰度变化的特点，可将边缘分为阶梯状、脉冲状和屋顶状三种类型【ｌｊ，对于阶梯状边缘，灰度变化曲线的一阶导数在边缘处呈现极值，而二阶导数在边缘处旱现零交叉；剥于脉冲状和屋顶状边缘，灰度变化曲线的一阶导数在边缘处呈现零交叉，而二阶导数在边缘处呈现极值（如图１所示）。
对辩墨√厂ＪＬ／／，＼变化曲线：——／——ｊＬ～＼銎度裹些苎线——，＿『＼—一＋——、Ｌ一的阶导数：—…Ｌ一：竺；ｉ紫＋—伊一—飞一『由一阶导数：ＶＵＶｆａｌ阶梯状ｆｂｌ脉冲状（ｃ）屋丁页状阿１三种不同类型的边缘和列应的２经典边缘检测算子边缘检测算，是利用图像边缘的突变性质米检测边缘的。
土要分为两种类犁闭：一种是以阶导数为基础的边缘检测算ｆ，通过训算图像的梯度值米检测幽像边缘，如：Ｒｏｂｅｒｔｓ算子、Ｓｏｂｅｌ算予、Ｐｒｅｗｉｔｔ算子；一种是以二阶导数为基础的边缘榆测算子，通过寻求二阶导数Ｌ｝Ｊ的过零点来检测边缘，如：Ｌａｐｌａｃｉａｎ算ｆ、ＬＯＧ算ｆ、Ｃａｎｎｙ算了。
２１Ｒｏｂｅｒｔｓ算子Ｒｏｂｅｒｔｓ边缘检测算子是一种利用局部差分运算术寻求检测边缘的算，。
它采用两个２ｘ２模板，如图２所示。
Ｒｏｂｅｒｔｓ算子定义为：ｇ（Ｗ）＝｛【√７ｉ历一√７：百万面ｆ＋炒丽一痧丙而ｆ严Ｒｏｂｅｒｔｓ算子边缘定位精度较高，但易丢失一部分边缘，同时由于没经过图像－平滑计算，因此不能抑制噪声。
图像边缘检测算法的比较与实现
ｔｅｓｇ ｉ ｃｎ ｅ ｒｅｏ ｇ ｔｎ ｉ ｈ ｎ ｅ， ｄ ｒ ａｉｅｉ ｕ ｅ ｏｖ ｅｐｏ ｌｍ ｆ ｄ ｅｄ ｔｃｉｎｉ ｎ ｙｒｓ ａｃ ｅ ． Ｔ ｒｅ ｈ ｉｎｆ ａ ｔ ｇ ｅ ｆｍａ ｅｉ ｅ ｓｔ ｃ ａ ｇ ｓ ｅ ｖ ｔ ｓ ｄｔ ｓ ｌｅｔ ｒ ｂｅ ｏ ｇ ｅｅｔ ｍａ ｅｒ ｈ ｄ ｉ ｄ ｉ ｎ ｙ ｉ ｖ ｓ ｏ ｈ ｅ ｏ ｎ ｅ ｈ ｅ
０ 引 言
边 缘 检 测 方 法 的 优 劣 直 接 影 响 着 图像 特 征 提 取 及 其 它 后 续 处 理 ， 图 像 预 处 理 中 的 关 键 。边 缘 是 指 其 周 围像 素 灰 是 度发 生阶跃变 化或屋顶 状变化 的那些 像素 的集合 ， 图像 的 大 部 分 信 息 都 存 在 于 图像 的 边 缘 中 ， 要 表 现 为 图 像 局 部 特 征 主 的 不 连 续 性 ， 图 像 灰 度 变 化 比 较 剧 烈 的 地 方 。在 一 幅 图 像 是 中 ， 缘 有 方 向和 幅 度 两 个 特 性 。沿 边 缘 走 向 的 灰 度 变 化 平 边 缓 ， 垂 直 于 边 缘 走 向 的 灰 度 变 化 剧 烈 。边 缘 检 测 是 对 灰 度 而 变 化 的度 量 与 定 位 ， 度 变 化 的 显 著 程 度 可 以通 过 导 数 来 度 灰 量 ， 函数 导 数 能 够 反 映 图 像 灰 度 变 化 的 显 著 程 度 ，因 此 边 即 缘检测 的一个基 本思想 就是通 过求一 阶导数 的局部极 大值 ，
ｐ ｒ ｎ ｓ ｒ ｅ ｆ ｒ ｄｕ ｉ ｇＭ ＡＴ ｅｉ ｍｅ ｔ ｅｐ ｒｏ ｍｅ ｓ ａ ｎ ＬＡＢ ｖ ｌａ ｅ ｈ ｓ ｄ ｅ ｅｅ ｔ ｎ ａｇ ｒｔ ｍｓ Ｔ ｅ ｅ ｏ ａ ｃ ｓ ｌ ｅ ａｙ ｅ ｎ ｏ ａ ｅ ｔ ｅ ａ ｕ ｔ ｅ ｅｅ ｇ ｔｃ ｉ ｌ ｏ ｈ ｏ ｔ ｄ ｏ ｉ ｈ ｒ ｒ ｎ ｅ ｅ ｕ ｔ ａ ｌ ｚ ｄ ａ ｄｃ ｍｐ ｄ ｐｆ ｍ ｒ ｓ ｒ ａ ｎ ｒ
图像边缘检测技术的研究和比较
图像边缘检测技术的研究和比较摘要边缘描绘对象的边界，因此边缘提取是图像处理的基础而重要的问题。
图像边缘检测大大地减少了图像数据量，过滤了无用的信息，而保留了图像重要属性结构。
由于边缘检测是对象检测的第一步，因此对边缘检测算法的正确理解是问题的关键。
本文对各种各样的图像边缘检测技术进行了比较分析。
通过编写MATLAB 70程序，显示在几乎所有情景下Canny边缘检测算法比其他所有的算法的执行效果都好。
对处理后图像的评估显示：在有噪声的情况下，LoG算子，Robert算子，Prewitt算子，Sobel算子各自都表现出色。
观察Canny边缘检测算法在计算上比LoG算子，Sobel算子、Prewitt算子和Robert 算子代价高。
关键字：边缘检测，噪声，数字图像处理1 介绍边缘检测定义为识别和定位图像突变间断性的过程。
间断性是描述像素灰度急剧变化的描述对象边界的地方。
经典的边缘检测方法包括用算子对图像进行卷积，该算子对图像梯度敏感，当在平坦区域时，返回值为0。
现在设计出大量的边缘检测算子，它们各自针对某种特定边缘敏感。
在选择边缘检测算子时，要根据边缘取向、噪声环境和边缘结构等的变化而变。
算子的几何形状决定了边缘最敏感的特征方向。
可以选选择合适的算子来寻找水平，垂直或者对角边缘。
由于噪声和边缘信息在高频部分，对有噪声的图像，边缘检测是比较困难的。
而尝试减少噪声，又导致边缘模糊和变形。
用于有噪声图像的算子通常具有更大的尺寸，因此它能用足够的数据进行均衡，以削弱噪声像元，这个结果使检测出的边缘定位精度降低。
不是所有的边缘包含灰度的阶跃变化。
例如折射或弱焦点可能导致对象的边界灰度逐渐变化。
这些情况下，选择的算子要对这种渐变敏感。
因此，就出现了检测为伪边缘、真实的边缘的漏检、边缘定位精度、高计算时间的问题和由噪声产生的问题等。
所以，本文诣在对各种边缘检测技术进行比较和分析，并且指出各自适用的情况。
这里有许多方法进行边缘检测。
边缘检测算法的比较分析
边缘检测算法的比较分析摘要:边缘检测在图像处理中占要重要的地位,边缘检测的算法选择直接影响到整个计算机视觉系统性能的好坏,寻找比较简单的算法、对边缘检测精度并与抗噪性能协调的算法起着重要作用,是图像处理领域的热点。
关键词:计算机视觉边缘检测边缘是不同区域的分界线,是图像局部强度变化最显著的那些像素的集合也是图像最基本的特征[1]。
是其周围像素灰度有阶跃性变化或屋顶变化的集合。
不同的灰度值的相邻区域之间边缘总是存在的。
边缘检测技术是图像处理中最基础的技术,快速精确的提取图像边缘信息是该领域研究的热点,实际景物图像常常是各种类型的边缘及其模糊化结合的组合。
原始图像住住含有噪声给边缘检测带来困难。
1 边缘检测以原始图像为基础,对图像的每个像素对它的某个领域内灰度阶跃变化,利用边缘增强算子,突出局部边缘,提取边缘点集。
利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律检测边缘。
常用的边缘检测方法有:高斯-拉普拉斯(LOG)算子、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子等。
1.1 Roberts算子Roberts算子是最简单的一种边缘检测算子,采用对角线方向相邻两像素之差进行梯度幅度检测,检测水平和垂方向边缘的性能好于斜线方向,并且检测定位精度比较高,但对噪声较体敏感。
是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,具有整数像素坐标的输入图像。
1.2 Sobel算子可产生较好的检测效果,是综合图像每个像素点的上下左右邻点灰度的加权和,接近模板中心的权值较大,可以产生较好的边缘效果,对噪声有平滑作用,抗噪声县增加计算量,提供较为精确的边缘方向信息。
该方法是对于精度不高要求不高时较为常用的方法。
1.3 Prewitt算子Prewitt算子是一种边缘样板算子,也是一种一阶微分算子。
样板算子由理想的边缘子图像构成,用边缘样板去检测图像,与被检测区域最为相似的样板给出最大值,并作为算子的输出。
1.4 LOG算子用高斯函数对图像作平滑滤波处理,然后用Laplacian算子检测边缘,抑制噪声的同时也可能将原有的比较尖锐的边缘平滑掉了,对去除常见于CT图像中的正态分布噪声很有效,为了减少噪声影响,可先对待处理图像进行平滑,然后用拉普拉斯算子检测边缘,它是对于二元函数的二阶导数算子,对应的过零点就是边缘位置,算子强调图像灰度的突变,能增强细节信息,有锐化效果。
图像处理中的边缘检测算法优化研究与应用
图像处理中的边缘检测算法优化研究与应用近年来，随着图像处理技术的迅速发展，边缘检测算法在图像处理领域中扮演着重要的角色。
边缘检测算法的优化研究和应用对于图像分析、物体识别、图像增强和图像压缩等方面有着广泛的应用。
本文将从边缘检测算法的基本原理、常用算法和优化方法等方面进行探讨，并结合实际应用案例来说明其在图像处理中的重要性。
边缘检测算法是指在图像处理过程中，通过分析图像中亮度或颜色变化的地方，寻找到对象之间的边界。
这些边界可以提供重要的形状、纹理和结构信息，有助于图像分析和物体识别。
边缘检测算法的基本原理可以通过使用不同的滤波器和算子来实现。
常用的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt和Canny 等。
在常用的边缘检测算法中，Canny算法是一种较为经典的算法。
Canny算法的优点在于它能够有效地消除图像中的噪声，并保持边缘的连续性和准确性。
Canny算法的主要步骤包括高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制和滞后阈值法。
然而，尽管Canny算法在边缘检测领域中表现出色，但在特定的图像处理任务中，仍然存在一些优化的空间。
为了解决这个问题，研究人员提出了许多算法来改进边缘检测的表现。
其中一个优化方法是基于深度学习的边缘检测。
深度学习技术通过使用神经网络来学习和识别图像中的边缘特征。
通过训练大量的图像样本，深度学习模型能够更好地适应不同的图像场景，并提高边缘检测的准确性和鲁棒性。
另一个优化方法是结合多种边缘检测算法。
由于不同的边缘检测算法在不同的图像场景中可能表现出不同的优势，将多种算法进行结合可以提高边缘检测的稳定性和鲁棒性。
一种常用的方法是使用图像融合技术，将多个边缘检测结果进行加权融合，得到更准确和清晰的边缘。
除了算法的优化，边缘检测在实际应用中还涉及到很多其他的挑战。
例如，图像中的噪声、光照变化和图像失真等问题都可能对边缘检测的效果造成影响。
为了解决这些问题，研究人员提出了一系列的方法，如自适应阈值选取、自适应滤波和颜色空间转换等。
数字图像边缘检测算法对比研究
数字图像边缘检测算法对比研究周蕊1 , 于晓明2(1陕西科技大学理学院，陕西西安，710021; 2陕西科技大学电气与信息工程学院，陕西西安710021)摘要：边缘检测是图像分析和模式识别的主要特征提取手段。
为更精确地检测噪声较多的灰度图像，通过灰度形态学引入一种改进的灰度图像抗噪边缘检测算子。
通过Matlab实验验证，该算子能够克服经典算子抗噪性差的缺点，并且易于检测出图像边缘信息，方便计算机识别。
为图像识别和分析提供了更加丰富完整的理论依据。
关键词：图像识别；边缘检测；算子；噪声；算法对比0 引言数字图像的边缘检测是指数字图像中具有特定模式的灰度变化的定位、定向和度量。
边缘检测在图象识别和计算机分析中扮演着重要的角色，成为机器视觉研究领域最活跃的方向之一。
因此，图像边缘检测具有及其重要的研究价值和应用前景。
传统的边缘检测算子，因其算法简单，便于应用，被广泛的使用，但是这些传统的算子对噪声都很敏感，处理后的图像不是很清晰，因此如何保证算法的稳定性及处理后的可视性是解决图像边缘检测的关键问题。
本文在分析了经典算法的基础上，提出了一种基于形态学的改进抗噪边缘检测算法，能够较好的解决图像去噪过程中引起不稳定性的问题，保持边缘的连续性及准确性，并能非线性的增强图像细节信息，保持图像的边缘特征，改善图像的视觉效果。
本文简要地介绍了几种经典算子的原理，分析了它们的特点，由于这些传统算子对噪声都很敏感，对于噪声较多的图像，用这些经典算子处理的效果较差。
因此提出了基于形态学的改进抗噪边缘检测算法。
改进的抗噪边缘检测算子构成基于数学形态学理论中的膨胀和腐蚀的概念结合开启和闭合运算，使得算子对正负脉冲的响应均为零，从而很好的滤除了噪声。
论文中使用Matlab对图像进行边缘检测，分析这几种不同算子的优劣。
实验结果表明改进后的形态学梯度边缘检测算法能够较好的抵抗噪声干扰，能够很好的检测出图像的边缘，保持图像边缘的连续性及准确性。
图像边缘检测算法的比较分析
的 经 典 算 法 中包 括 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算 子 、Ｐ ｅ ｗ ｉ ｔ ｔ算 子、Ｒ ｏ ｂ ｅ ｒ ｔ ｓ算 子、 Ｌ ａ ａ Ｇ算 子等 边缘检 测算子 法 。 近年来 不断对 人工 智能和 智能领
１ ． １ ． ４ Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ边缘算子
Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算子属于边缘检测 中的一阶微分滤波器 ， 具有多 峰值
ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ｉ ｓ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｘ ， ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｙ ｏ ｆ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ． Ｓ ｏ ，
Ｋ ｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ：ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
１ 图像边缘 检测的方 法
在对 图像 进行处 理和计算机 视觉等领 域 中应用 到的最基本
最优过零 点定位准则 和最大信噪 比准 则三大优 点， 通 域 的发 展， 使得众 多新 的边缘 检测方法 不断涌现 出来， 例如某些 响应准则 ， 过 应用变分 的原理能够 计算 出 ｆ （ ｘ ）函数， 得 出高斯 函数的一阶 利用数学形态 学的边缘检测法 。 边缘 检测技术的不断成熟使得新 微分 。Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算子 属于滤波较强和检测 阶段 多样化 的优化 算子 。 的 边 缘 检 测 方 法 随之 出现 。
样极算子 ， 对于边缘样板 的利用 能够 以作为 算子输 出的最大值 ， 这样能够检
2021字左右的图像边缘检测算法研究文章
2021字左右的图像边缘检测算法研究文章篇一：位图边缘检测算法研究实现(毕业论文)摘要边缘是图形最边缘基本的特征之一，故图像检定的边缘检测是图像处理的主要内容之一，也一直是图像测量技术研究中的热点和焦点。
本文从边缘检测的“两难”问题出发，对实际图像中可能出现的边缘类型进行了数学模型描述，并研究预测了传统边缘检测算法的特点。
简述了各种算子边缘检测的基本原理，在此基础上，采用传统式算法对加入高斯白噪声以后的图像进行了边缘成功进行检测分析。
最后针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷，给出一种基于自适应举出平滑滤波的改进Canny边缘检测算子。
通过对实验图像的分析表明，图像的检测算法对改进边缘提取具有较好的检测精度和准确性，抗噪性能良好。
关键词：图像处理，边缘检测，Canny算子，检测性能ABSTRACTEdge is the most basic feature of image, therefore, the image edge detection is one of the main content for image processing, it also has been the hot issues of image measurement technology. In this paper, the "dilemma" problemof edge detection is introuduced, and the possible mathematical models of actual image edges are described, and the traditional characteristics of the edge detectionalgorithm are analyzed. A variety of the basic principles of edge detection operators are introduced. On this basic, using the traditional method to detect the edge of the image whichis added Gaussian white noise. Finally, an adaptive filter based Canny edge detector is given in order to eliminate the defects of the traditional Canny operator. Though the analysis of experimental images, improved detection of image edge detection algorithm has good precision and accuracy of detection, anti-noise performance.Key words: Image Processing,Edge Detection, Canny Operator, DetectionPerformance目录第一章绪论 11.1社会变迁图像边缘检测演算法的研究现状 11.2图像外缘检测方法 21.3本文研究的核心所研究内容及安排 3第二章边缘模型分类及性能分析 .. 52.1引言 . 52.2 “边缘点”定义 (5)2.3 边缘检测“两难”问题 62.4边缘类别及性能分析 7第三章图像的边缘检测方法 103.1边缘与边缘检测方法 103.1.l边缘概述 103.1.2边缘检测方法 103.2经典的边缘检测李群 123.2.1差分边缘筛查算子 (12)3.2.2 Roberts边缘检测方法 133.2.3 Sobel算子 143.2.4 Prewitt算子 153.3线性滤波边缘检测方法 173.3.1 LOG边缘检测方法 . 173.3.2 Canny边缘检测方法 193.4一种改进的canny算子 213.4.1进一步改进的自适应平滑滤波 213.4.2 3×3领域的梯度幅值计算方法 .. 24第四章实验结果及分析 264.1 Matlab概述 264.2本文各边缘检测算法仿真结果 274.2.1在无噪声情况下 274.2.2在加噪的情况下 304.2.3仿真结果的比较和分析 334.4含噪图像滤波后边缘检测 . 344.5改进的Canny算子实验结果与分析 (38)第五章总结和展望 40致谢 42参考文献 (43)附录 45第一章绪论图像是生命体获取和交换信息以获取的主要来源。
图像处理中的边缘检测算法比较与优化
图像处理中的边缘检测算法比较与优化随着科技的快速发展，图像处理技术也越来越成熟。
在众多的图像处理算法中，边缘检测是重要的一步。
由于边缘信息蕴含了许多宝贵的图像特征，因此边缘检测在许多领域中得到了广泛的应用。
然而，边缘检测算法的错误率和复杂度一直是困扰图像处理领域的难题。
本文将会介绍几种常用的边缘检测算法，并从不同的角度对它们进行比较和探讨如何进行优化，以期在图像处理领域有所帮助。
一、基本概念边缘是图像中两个颜色或强度明显不同的区域之间的交界处。
像素的强度值是衡量边缘的标准。
当像素值的梯度大于某一个阈值时，我们就认为这是一条边缘。
边缘检测算法的目的，就是从一张图片中提取并精确地定位出其中的边缘。
二、常用算法1. Sobel算子Sobel算子是一种比较常用的边缘检测算法，其基本原理是利用差分算子进行卷积，从而凸显像素值变化较大的区域。
它的运算速度较快，但对噪声比较敏感，因此需要进行额外的降噪处理。
2. Canny算子Canny算子是一种比较经典的边缘检测算法，其主要优点是能够很好地识别边缘，并且对噪声也具有一定的鲁棒性。
它采用多级滤波器对图像进行处理，然后通过一系列的步骤来检测边缘。
但是，Canny算子的复杂度较高，需要多次卷积和求导，因此运算速度不太理想。
3. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于拉普拉斯算子的边缘检测算法。
它能够很好地检测图像中灰度变化较大的区域，但对噪声也很敏感。
Laplacian算子的计算复杂度较低，可以提高运算速度。
三、优化方法1. 选择合适的阈值在边缘检测算法中，阈值是一个十分重要的参数。
过高或过低的阈值都会导致误判或漏判的问题。
因此，我们可以采用自适应阈值的方式，根据像素值的分布情况选择不同的阈值来进行边缘检测。
2. 基于深度学习的优化随着深度学习技术的发展，利用卷积神经网络进行图像分类和识别已经成为一种常见的方法。
同样，我们也可以将深度学习技术应用到边缘检测上，通过构建合适的神经网络来进行边缘检测，提高检测的准确性和速度。
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比较与实现
121
202
000
101
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它是一种奇数大小(3× 3)模板下的全方向微分算子，对检
测点的上下左右进一步加权。Sobel 算子的思想是邻域的像
素 对 当 前 像 素 产 生 的 影 响 不 是 等 价 的 ，所 以 距 离 不 同 的 像 素
具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。我们用 Sobel 来 检 测 边 缘 的 时 候 ，先 分 别 用 上 述 的 模 板 对 图 像 进 行 卷 积 ，得
Abstract：The purpose of edge detection is to mark the image points that change significantly in intensity. Since derivative could reflect the significant degree of image intensity changes, derivative is used to solve the problem of edge detection in many researched. Three typical edge detection algorithms based on derivatives (Sobel, Log, Canny) are analyzed thoroughly in aspects of idea and flow. Experiments are performed using MATLAB to evaluate these edge detection algorithms. The performance results are analyzed and compared with the scope of application respectively. Key words：image processing; edge detection; template; convolution; non-maximum suppression