基于LOG和Canny算子的边缘检测算法

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LOG与Canny边缘检测比较

数字图像出技术的迅猛发展，使其应用前景的得到了不可限量的扩展。如今各行各业都在积极发展与图像相关的技术，数字图像处理逐渐凸显出其魅力。其应用如医学影像，航天航空，无人驾驶，自动导航，工业控制，导弹制导，文化艺术等。边缘检测技术在图像处理和计算机视觉等领域起着重要的作用，是图像分析，模式识别，目标检测与分割等的前期处理。前期边缘检测的好坏，直接影响后期更高级处理的精度。一．图像边缘检测概述 1. 边缘的含义在数字图像中，边缘是指图像局部变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标，目标与背景之间，是图像局部特性的不连续性，如灰度的突变、纹理结构的突变、颜色的突变等。尽管图像的边缘点产生的原因各不相同，但他们都是图形上灰度不连续或灰度急剧变化的点，图像边缘分为阶跃状、斜坡状和屋顶状。 2. 边缘检测的基本方法一般图像边缘检测方法主要有如下四个步骤：（1）图像滤波：传统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。需要指出的是，大多数滤波器在降低噪声的同时也造成了边缘强度的损失，因此，在增强边缘和降低噪声之间需要一个折衷的选择。（2）图像增强：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突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度的幅值来完成的。（3）图像检测：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断依据是梯度幅值。（4）图像定位：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。 3.边缘检测算子边缘检测算子有许多种，在这里我们只讨论 LOG 边缘检测算子和 CANNY 边缘检测算子。边缘检测算子是一组用于亮度函数中定位变化的非常重要的局部图像预处理方法，边缘是亮度函数发生急剧变化的位置。边缘是赋给单个像素的性质，用图像函数在该像素一个邻域处的特性来计算。它是一个具有幅值（强度）和方向的矢量。边缘的幅值是梯度的幅值，边缘的方向是梯度方向旋转—90 度的方向。梯度方向是函数最大增长的方向。（1）LOG 边缘检测算子在 20 世纪 70 年代，Marr 理论根据神经生理学实验得出了以下结论：物体的边界是将亮度图像与其解释连接起来的最重要线索。边缘检测技术在当时是基于很小邻域的卷积，只对特殊图像效果好。这些边缘检测子的主要缺点是它们依

一种基于Canny算子的多重边缘检测算法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃａｎｎｙｏｐｅｒａｔｏｒｗａｓｕｓｅｄａｓａｂａｓｉｃｏｐｅｒａｔｏｒｔｏｈａｖｅｔｈｅｉｆｒｓｔｔｉｍｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ．Ａｆｔｅｒ
ｗａｓｉｎｆａｌｌｙｇｏｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｗｅｌｌｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｄｇｅｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｅｗｅａｋｅｄｇｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｃａｎｎｙｏｐｅｒａｔｏｒ；ｔｏｐ— ｈａｔｔｒａｎｓｆｏｍａｒｔｉｏｎ；ｌｏｇａｒｉｔｈｍｔｒａｎｓｆｏｍａｒｔｉｏｎ
林雯
３５０１０８）
（福建江夏学院信息技术科学学院，福建福州
摘要：选择Ｃａｎｎｙ算子为基础算子，对图像进行第一次边缘检测，在对原图进行顶帽变换后进行二次边缘检测，然后在顶帽变换的基础上对图像进行对数变换进行第三次边缘检测，将三次边缘检测的结果叠加，最后进行骨骼化处理，得到清晰简约的边缘检测图．实验结果表明：该算法能较好地实现对边缘尤其是弱边缘的提取．关键词：边缘检测；Ｃａｎｎｙ算子；顶帽变换；对数变换

基于Canny算子的图像边缘检测优化算法

改进后的Ｃａｎｎｙ算子具有很强的闭值自适应能力，能有效检测到图像中的细节梯度，并去除了伪边缘和噪声边缘，有效提高了边缘的检测精度和准确性。．关键词：图像边缘检测；直方图凹度分析；Ｃａｎｎｙ算子；阈值
中图分类号：ＴＰ３１７．４文献标识码：Ａ文章编号：１００１ — ７１１９（２０１３）０７－０１２７－０５
ＡｎＯｐｔｉｍａｌＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＩｍａｇｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄＯｉｌＣａｎｎｙ
ＸｕＬｉａｎｇ，ＷｅｉＲｕｉ
（Ｄｅｐａ￣ｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＨｕａｎｇｈｕａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨｅｎａｎＺｈｕｍａｄｉａｎ４６３０００，Ｃｈｉｎａ）
徐亮，魏锐
（黄淮学院信息工程学院，河南驻马店４６３ｏｏ０）
摘
要：针对的缺陷，提出一种改进的Ｃａｎｎｙ的边缘
检测算法。首先用开关型中值滤波器抑制噪声，保持图像的边缘信息，然后采用直方图凹度分析自动选取双阈值，并用此高低阈值检测及连接图像的边缘，从而得到较为理想的图像边缘。实验结果表明，
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣａｎｎｙｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｘｉｓｔｓｔｈｅｄｅｆｅｃｔｌｏｓｉｎｇｄｅｔａｉｌｓｏｆｔｈｅｅｄｇｅ，ＳＯｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＣａｎｎｙｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｂｙｓｗｉｔｃｈｉｎｇｍｅｄｉａｎｆｉｌｔｅｒｉｓｒｏｂｕｓｔｔｏｎｏｉｓｅ，Ｋｅｅｐｔｈｅｅｄｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｉｍａｇｅ，Ｔｈｅｎｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｒｅｓｈｏｌｄｈｉｓｔｏｇｒａｍｃｏｎｃａｖｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｅｄｇｅｌｉｎｋｉｎｇｉｍａｇｅ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｇｅｔｔｈｅｍｏｒｅｉｄｅａｌｉｍａｇｅｅｄｇｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＣａｎｎｙｏｐｅｒａｔｏｒｗｉｔｈｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｆｔｅｒｓｔｒｏｎｇａｄａｐｔｉｖｅｃａｐａｃｉｔｙ，ｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｄｅｔｅｃｔｔｈｅｄｅｔａｉｌｓｏｆｉｍａｇｅｇｒａｄｉｅｎｔ，ａｎｄｒｅｍｏｖｅｔｈｅｆａｌｓｅｅｄｇｅｓａｎｄｎｏｉｓｅｍａｒｇｉｎ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄａｃｃｕｒａｃｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｈｉｓｔｏｇｒａｍｃｏｎｃａｖｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ；ｃａｎｎｙＤｅｔｅｃｔｏｒ；ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ

基于canny算子的改进边缘检测算法

Gx ( x, y ) G ( x, y 1) G ( x, y 1) ， G y ( x, y ) G ( x 1, y ) G ( x 1, y ) 。
Gx ( x, y ) 、 G y ( x, y ) 分别为点 ( x, y ) 处
在 x 方向和 y 方向的一阶偏导。 (3)非极大值抑制将边缘的梯度方向按照水平、竖直、45°和135°四个方向，用不同的邻近像素进行比较，确定局部极大值。若某个像素的灰度值与梯度方向上前后两个像素的灰度值相比不是最大，该点即为非边
1.如何保证物业系统的成功实施项目的成功实施离不开管理层的支持，配套推行相应的管理制度，如公司规定：业务人员每天要将信息及时录入系统，作为公司、集团层面分析的依据，公司根据系统中的业务资料，作为主要分析的依据，同时每月对业务员做量化考评。通过管理考评体系配合管理软件在基层的实施取得很好的效果，有效的提高出租率和收费数据分析精密度。强调将配套的制度和软件有机结合起来。一方面作为一套好的管理软件中应该带有完整的管理考核体系配套，另一方面管理制度的执行同样也需要管理软件的支撑和实现。合双边滤波和Canny算子的优越性，提出一种新的Canny边缘检测算法，该算法用滤波性能较好的双边滤波代替传统Canny 边缘检测中的高斯滤波，对含噪图像具有更好的边缘检测效果。双边滤波是一种非线性的2D信号滤波方法，是图像的空间临近度和像素相似度的一种折衷处理[5]，是通过像素的加权平均而定义的，利用强度的变化来保存图像边缘信息。设BF为双边滤波的符号，由下式定义[6]：
1.引言边缘检测技术是数字图像处理中的一项重要技术，边缘检测的主要目的就是实现对目标图像的精确定位。边缘是图像的基本特征，是图像分割的重要依据，也是纹理特征的重要信息源和形状特征分析的基础，边缘检测的效果将直接影响到图像理解和识别的性能。经典的边缘检测算子，如Robert、Prewitt、Log等，简单、易于实现，但对噪声敏感、抗干扰性能差，边缘不够精细[2]。相比这些算子， Canny算子具有更好的信噪比和检测精度，在图像边缘检测领域中具有更加广泛的应用范围。但是，实际图像中，存在着许多噪声，这时，若仍采用传统Canny算子进行边缘检测，会将一些噪声点误作边缘点检测，导致提取的边缘轮廓模糊、不精确，因此，我们需要对传统Canny算子加以改进。本文提出了一种基于Canny算子而改进的边缘检测算法，该算法既可以较好地滤除噪声，又可以提高目标边缘的定位精度、抑制虚假边缘和去除冗余弱边缘，呈现出了一个更为清晰的图像边缘检测结果，比传统Canny算法具有更好的性能。 2.传统canny边缘检测算法 Canny提出了边缘检测性能优劣的3 个判断准则[3]：高信噪比准则：即输出信号的信噪比最大，以降低边缘点判断为非边缘点和非边缘点判为边缘点的概率。信噪比越大，误检率越低。高定位精度准则：好的定位性能，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心单边缘相应准则：即单一边缘只有惟一响应，并且对虚假边缘响应应得到最大抑制。 2.1 传统canny算法边缘检测步骤

(完整版)Canny边缘检测算法总结

一．Canny边缘检测算法原理JohnCanny于1986年提出Canny算子，属于是先平滑后求导数的方法。

其处理过程大体上分为下面四部分。

1. 对原始图像进行灰度化Canny算法通常处理的图像为灰度图，因此如果获取的是彩色图像，那首先就得进行灰度化。

对一幅彩色图进行灰度化，就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。

以RGB格式的彩图为例，通常灰度化采用的方法主要有：方法1：Gray=(R+G+B)/3;方法2：Gray=0.299R+0.587G+0.114B;（这种参数考虑到了人眼的生理特点）至于其他格式的彩色图像，可以根据相应的转换关系转为RGB然后再进行灰度化；在编程时要注意图像格式中RGB的顺序通常为BGR。

2. 对图像进行高斯滤波图像高斯滤波的实现可以用两个一维高斯核分别两次加权实现，也可以通过一个二维高斯核一次卷积实现。

1）高斯核实现上式为离散化的一维高斯函数，确定参数就可以得到一维核向量。

上式为离散化的二维高斯函数，确定参数就可以得到二维核向量。

在求得高斯核后，要对整个核进行归一化处理。

2）图像高斯滤波对图像进行高斯滤波，其实就是根据待滤波的像素点及其邻域点的灰度值按照一定的参数规则进行加权平均。

这样可以有效滤去理想图像中叠加的高频噪声。

通常滤波和边缘检测是矛盾的概念，抑制了噪声会使得图像边缘模糊，这会增加边缘定位的不确定性；而如果要提高边缘检测的灵敏度，同时对噪声也提高了灵敏度。

实际工程经验表明，高斯函数确定的核可以在抗噪声干扰和边缘检测精确定位之间提供较好的折衷方案。

3. 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向关于图像灰度值得梯度可使用一阶有限差分来进行近似，这样就可以得图像在x和y 方向上偏导数的两个矩阵。

常用的梯度算子有如下几种：1）Roberts算子上式为其x和y方向偏导数计算模板，可用数学公式表达其每个点的梯度幅值为：2）Sobel算子上式三个矩阵分别为该算子的x向卷积模板、y向卷积模板以及待处理点的邻域点标记矩阵，据此可用数学公式表达其每个点的梯度幅值为：3）Prewitt算子和Sobel算子原理一样，在此仅给出其卷积模板。

基于LOG和Canny算子的边缘检测算法

采用ＬＧ算子对图像进行噪声过滤，从以下３个方面改进ＣａｎＯｎｙ算子实现边缘检测：（）１设计高斯滤波核对过滤掉噪声的图像进行边缘增
强，使低强度边缘更容易被检测；（）Ｍｘ邻域中计算梯度幅值和方向；（）梯度方向结合梯度幅值计算，使梯度幅值在边缘检测中更２在Ｎ３将
具依据性。对增加椒盐噪声的图像进行实验，结果表明，该方法在最大程度抑制噪声的同时，能检测到更多的低强度边缘。关健诃：Ｃａｎｎｙ算子；ＬＯＧ算子；高斯滤波核；梯度核；梯度幅值
ＡｌｏｉｈｏｇｔｃｉｎＢａｅｎＬＯＧｎｎｙＯｐｒｔｒｇｒｔｍｆＥｄｅＤｅｅｔｏｓｄｏａｄＣａｎｅａｏ
ｉｒｖｄｉｅｆｗｉｇｔｒｅａｐｃｓｏｅｅｕｅｔｅｅｇｅｃｉｎ（）ｅｉｎｕｓｎｓｏｈｎｅｎｌＯｉｔｓｅｅｇｆｉｔｒｌｒｄｍｐｏｅｔｏｎｅｓｅｔｔｘｃｔｄｅｄｔｔ：１ＩｄｓｓＧａｓｉｍｏｔｉｇｋｒｅｔｅｅｔｄｅｃｕｅｆｔｅｎｈｌｈｈｅｏｔｇａｎｎｈｏｐｉｅｎｉ，ｗｈｃｋｓｔｅｌｗｉｔｎｉｄｅｄｔｔｅｓｙ２ＧａｉｔｍａｎｔｄｎｉｃｉｎａｅｃｌｌｔｙｐｘｌｗｔｉａＭ＿ｙ Ⅳ ｏｓｅｉｈｍａｅｈｏｅｓｙｅｇｅｅａｉ；（）ｒｄｅｇｉｅａｄｄｒｔｒａｃａｅｂｉｅｓｉｎｂ — ｎｔｃｌｎｕｅｏｕｄｈ

图像边缘检测原理及方法

[3]
1、差分边缘检测在处理数字图像的离散域时，可用图像的一阶差分直接代替图像函数的导数。二维离散图像函数在 x 方向的一阶差分定义为： f ( x 1, y ) f ( x, y ) ，在y 方向的一阶差分定义为： f ( x, y 1) f ( x, y ) [4]。差分边缘检测通过求图像灰度迅速变化处的一阶导数算子的极值来检测奇异点。某一点的值则代表该点的“边缘强度”，通过对这些值设定阈值进一步得到边缘图像。同时，差分边缘检测要求差分方向与边缘方向垂直，此时需对图像不同方向进行差分运算。边缘检测一般分为垂直边缘、水平边缘、对角线边缘，各 [5] 自方向模版如图 2-1 所示。
二、图像边缘检测方法
边缘检测算子是利用图像边缘的突变性质来检测边缘的。主要分为两种类型：一种是以一阶导数为基础的边缘检测算子，通过计算图像的梯度值来检测图像边缘，如：差分边缘检测、Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子；一种是以二阶导数为基础的边缘检测算子，通过寻求二阶导数中的过零点来检测边缘，如：Laplacian 算子、LOG 算子、Canny 算子。
2 f ( x, y )
2 f ( x, y ) 2 f ( x, y ) x 2 y 2
（2-10）
使用差分方程对x 和y 方向上的二阶偏导数近似如下。
2 f Gx ( f (i, j 1) f (i, j )) f (i, j 1) f (i, j ) x 2 x x x x f (i, j 2) 2 f (i, j 1) f (i, j )
s x { f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y ) f ( x 1, y 1)} { f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y ) f ( x 1, y 1)} s y { f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)} { f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)}

Canny_算子边缘检测解析

w w

w
w
f '2 ( x)dx
③ 边缘响应次数最少：要保证只有一个像素响应，检测算子的脉冲响应导数的零交叉点平均距离D(f)满 1 足 2
'2 f ( x ) dx ' D(f ) f ( x ) dx
| G(x) f ( x)dx | | G ' (x) f ' ( x)dx | J(f) SNR(f) Location w w w w 2 f ( x)dx f '2 ( x)dx
边缘检测算法
传统的边缘检测算子：Sobel算子，Prewitt算子，Roberts 算子，Krich算子等，大部分处理的效果都不很好，实际处理中不太实用，而Canny算子检测的性能较好，常被作为其他实验的标准来参考。Canny算子是John Canny在1986年发表的论文中首次提出的一种边缘检测算法，当时弥补了其他算法的不太好的缺点，因此Canny算子被认为是边缘检测领域较好的算法，并一直被引用，近几年来，随着研究的深入，性能更加完善的改性型的Canny算子也层出不穷，例如自适应Canny算子等。
阈值th1----图像1
遍历图像2
非零轮廓在图像1中找线终点对应非零点
阈值th2----图像2
补充到图像2中作为新的起点继续遍历
SNR(f) | G(x ) f ( x)dx |
w w

w
w
f 2 ( x)dx
G(-x)表示图像边函数 f(x)滤波器函数表示噪声的均方差
Canny算子详细原理
②高的定位精度：Location越大越好
Location | G ' ( x ) f ' ( x)dx |

基于canny算子的边缘检测算法应用研究

基于canny算子的边缘检测算法应用研究作者：陈蒙来源：《电子技术与软件工程》2013年第23期摘要：边缘检测技术是图像处理过程的重要一环，本文主要研究基于canny算则的边缘检测算法中的抑制噪声、寻找亮度梯度、非极大值抑制、边缘的确定和连接等四个过程，并逐个分析其实现过程及作用。

【关键词】边缘检测高斯平滑1 引言随着图像处理技术的发展与广泛应用，现在社会中图像处理的应用领域越来越广泛，如三维重建，医学诊断，图像识别等等。

而图像处理过程中，最重要的一项预处理技术即为边缘检测技术。

图像的边缘是图像特征识别中的重要组成部分。

我们一般认为边缘是图像中周围像素有不连续变化或屋脊变化的像素的集合。

在一幅图像中，边缘特征所表达的信息量在整张图片的特征信息中占有主导地位，对图像特征的识别、分析十分重要。

边缘信息主要从像素值幅度和走向两个方面来表示。

一般来说，沿着边缘走向的像素点灰度值呈连续性变化特征，而垂直于边缘走向的像素点灰度值则呈跳跃性或阶跃性变化特征。

边缘检测技术即为通过一定的算法将图像中的边缘尽可能真实地提取或表示出来的技术。

边缘检测技术发展到目前已有很多类提取算法，但主要的计算原则就借助于类似高斯平滑、傅里叶变换等的数学函数与图像的灰度矩阵进行卷积计算，从而得到横、纵两个方向上的梯度图像和模图像，然后根据梯度方向来进行模的极大值提取，获得需要的图像特征边缘。

本文主要研究的是以canny算子为检测手段的边缘检测算法。

2 canny边缘检测算法任何一个边缘检测算法的原则都是真实、详尽地标识出原图像的实际边缘，同时又尽可能避免图像中的噪点、伪边缘等噪声的干扰，找到一个最优的图像边缘。

Canny边缘检测算法也是如此，一般由抑制噪声、寻找梯度亮度、非极大值抑制、确定和连接边缘这四步完成的。

2.1 1抑制噪声任何图像在进行边缘检测之前，都要进行抑制噪声的预处理。

它是所有图像处理过程的第一步。

图像的噪声主要有椒盐噪声和高斯噪声两种，而绝大部分图形的干扰噪声属于高斯噪声，因此canny算法的第一步采用的是运用二维高斯平滑模板与原图像数据进行卷积计算，而得到抑制噪声后的待处理图像。

canny边缘检测公式

Canny边缘检测是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的边缘。

以下是Canny边缘检测的基本公式和步骤：
高斯滤波：
首先对输入图像应用高斯滤波器，以减少噪声的影响。

高斯滤波器的公式如下：
G(x, y) = (1 / (2 * π* σ^2)) * exp(-(x^2 + y^2) / (2 * σ^2))
计算梯度幅值和方向：
在经过高斯滤波后的图像上，使用Sobel算子计算每个像素的梯度幅值和方向。

梯度幅值的计算公式如下：
G = sqrt(Gx^2 + Gy^2)
其中，Gx和Gy分别是在x和y方向上的梯度。

非极大值抑制：
对梯度幅值图像进行非极大值抑制，保留局部梯度幅值的峰值点，抑制非峰值点。

这样可以细化边缘。

双阈值处理：
将非极大值抑制后的图像进行阈值处理，将梯度幅值划分为强边缘、弱边缘和非边缘三个阈值区间。

根据强边缘和弱边缘之间的连通性关系，确定最终的边缘。

Canny边缘检测算法的具体参数设置和阈值选择可以根据具体应用进行调整。

这些公式和步骤提供了Canny边缘检测的基本原理和流程，但实际应用中可能还会有其他优化和改进的技术。

2019年整理基于MATLAB边缘检测与提取的几种方法的比较精品资料

基于MATLAB边缘检测与提取的几种方法的比较数字图像边缘检测(Digital Image Processing)又称为计算机图像边缘检测，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

由于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。

在通常情况下，我们可以将信号中的奇异点和突变点认为是图像中的边缘点，其附近灰度的变化情况可从它相邻像素灰度分布的梯度来反映。

根据这一特点，提出了多种边缘检测算子：如Robert算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、Laplacian 算子，Canny算子等。

这些方法多是以待处理像素为中心的邻域作为进行灰度分析的基础，实现对图像边缘的提取并已经取得了较好的处理效果。

经典的边界提取技术大都基于微分运算。

首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取边界。

本文主要介绍几种经典的边缘提取算法，选取两种用MATLAB语言编程实现，对提取结果进行比较和分析。

图像边缘检测的基本步骤：（1）滤波。

边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。

但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。

（2）增强。

增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。

一般通过计算梯度幅值完成。

（3）检测。

但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。

最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。

（4）定位。

精确确定边缘的位置。

几种边缘算子的比较以柚子的图片为例1、Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，Roberts算子边缘定位准，但是对噪声敏感。

适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割，在应用中经常用Roberts算子来提取道路。

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。

Canny边缘检测算法的流程

Canny边缘检测算法的流程介绍边缘检测的⼀般标准包括：1) 以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。

2) 检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中⼼。

3) 图像中给定的边缘应只被标记⼀次，并且在可能的情况下，图像的噪声不应产⽣假的边缘。

在⽬前常⽤的边缘检测⽅法中，Canny边缘检测算法是具有严格定义的，可以提供良好可靠检测的⽅法之⼀。

由于它具有满⾜边缘检测的三个标准和实现过程简单的优势，成为边缘检测最流⾏的算法之⼀。

Canny边缘检测算法的处理流程Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤：1) 使⽤⾼斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。

2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和⽅向。

3) 应⽤⾮极⼤值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。

4) 应⽤双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。

5) 通过抑制孤⽴的弱边缘最终完成边缘检测。

下⾯详细介绍每⼀步的实现思路。

1 ⾼斯平滑滤波为了尽可能减少噪声对边缘检测结果的影响，所以必须滤除噪声以防⽌由噪声引起的错误检测。

为了平滑图像，使⽤⾼斯滤波器与图像进⾏卷积，该步骤将平滑图像，以减少边缘检测器上明显的噪声影响。

⼤⼩为(2k+1)x(2k+1)的⾼斯滤波器核的⽣成⽅程式由下式给出：下⾯是⼀个sigma = 1.4，尺⼨为3x3的⾼斯卷积核的例⼦（需要注意归⼀化）：若图像中⼀个3x3的窗⼝为A，要滤波的像素点为e，则经过⾼斯滤波之后，像素点e的亮度值为：其中*为卷积符号，sum表⽰矩阵中所有元素相加求和。

重要的是需要理解，⾼斯卷积核⼤⼩的选择将影响Canny检测器的性能。

尺⼨越⼤，检测器对噪声的敏感度越低，但是边缘检测的定位误差也将略有增加。

⼀般5x5是⼀个⽐较不错的trade off。

2 计算梯度强度和⽅向图像中的边缘可以指向各个⽅向，因此Canny算法使⽤四个算⼦来检测图像中的⽔平、垂直和对⾓边缘。

基于改进Canny算子的图像边缘检测方法

基于改进Canny算子的图像边缘检测方法作者：魏晴霞来源：《科技创新导报》 2012年第16期魏晴霞(甘肃省电力公司信息通信中心交换网络处甘肃兰州 730050)摘要:针对Canny算子在图像边缘检测中算法鲁棒性差的问题,提出了一种改进的Canny算子并将其应用于图像边缘检测,新的算子利用平滑后对图像进行灰度拉伸的预处理,利用遗传算法求阈值,从而得到较为理想的图像边缘。

仿真实验结果表明,改进后的Canny算子能有效检测到图像中的细节梯度,并去除了伪边缘和噪声边缘。

关键词:Canny算子边缘检测灰度拉伸遗传算法中图分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)06(a)-0028-01近些年来,随着一些新的数学理论及数学工具在图像处理中的新应用,由此学者们提出了一些新的边缘检测方法,例如:基于小波变换的方法、数学形态学方法、模糊理论和神经网络等边缘检测法[2-3]。

然而,就现有的图像边缘检测算子而言,Canny算子是效果最好且最具实用性的一个边缘检测算子。

然而,Canny算子也具有缺陷[4-5],主要表现在对噪声较为敏感,边缘检测鲁棒性较差,检测到的图像边缘常常含有较多的伪边缘。

为了克服这一难题,提出了一种改进的Canny边缘检测方法,与经典的Canny算子相比,新的Canny边缘检测算子具有更好的边缘检测结果和较高的鲁棒性。

1 改进后的Canny算子1.1 图像预处理图像预处理重要是对图像的滤波,其结果是可以平滑图像中的各种噪声,使图像更清晰,便于后续步骤的处理。

然而,图像滤波在平滑噪声的同时也会导致一些边缘细节变得比较模糊,从而导致在后续的图像处理过程中难以深层处理。

基于该原因,在图像滤波后,我们需要对图像进行灰度拉伸处理,以使图像的灰度分布范围变宽,从而增强图像对比度和边缘变化速率。

具体处理如公式1:其中,Mg=Mf=255。

u和V均为常数。

1.2 遗传算法求取阈值由于经典的边缘检测算子中Canny算子是性能最好的,然而,该算子性能受参数H处和阈值Hth、Lth的影响。

数字像处理中的边缘检测算法研究

数字像处理中的边缘检测算法研究数字图像处理中的边缘检测算法研究数字图像处理是通过计算机对图像进行处理和分析的一种技术。

其中，边缘检测算法是数字图像处理中的重要环节，用于提取图像中物体边缘的信息。

本文将对数字图像处理中的边缘检测算法进行研究与探讨。

一、引言边缘是图像中物体之间的过渡区域，边缘检测是为了更好地理解和分析图像内容。

边缘检测算法在计算机视觉、图像识别、目标跟踪等领域具有广泛应用，因此对边缘检测算法的研究具有重要意义。

二、数字图像的基本处理步骤数字图像处理通常包括以下几个基本步骤：图像获取、预处理、特征提取、目标识别与分析。

其中，边缘检测作为特征提取的一部分，对于后续处理步骤的结果有着重要影响。

三、经典的边缘检测算法1. Roberts算子Roberts算子是最早应用于图像边缘检测的一种算子。

它通过计算邻域内像素的灰度差值来判断是否为边缘像素。

该算子的优点是简单快速，但由于采用了2×2的邻域，对噪声较为敏感。

2. Sobel算子Sobel算子是在Roberts算子的基础上发展起来的，它采用了3×3的邻域，通过对像素的加权求和来判断是否为边缘像素。

Sobel算子相对于Roberts算子来说，抗噪声能力更强，效果更好。

3. Prewitt算子Prewitt算子与Sobel算子类似，也是采用3×3的邻域进行边缘检测，通过对像素的加权求和来判断是否为边缘像素。

Prewitt算子常用于文字、符号等边缘检测。

四、改进的边缘检测算法除了传统的边缘检测算法外，近年来还出现了一些改进的算法，用于提升边缘检测的准确性和鲁棒性。

1. Canny算子Canny算子是一种基于信号处理理论的边缘检测方法。

它通过建立一个灵敏度函数，综合考虑像素梯度和噪声的影响，从而得到更准确的边缘检测结果。

Canny算子在边缘定位和边缘连接上表现出色。

2. Laplacian算子Laplacian算子是一种梯度算子，通过计算像素的二阶导数来检测图像中的边缘。

图像处理中的边缘检测算法及其应用

图像处理中的边缘检测算法及其应用一、引言图像处理是指利用计算机对数字图像进行编辑、处理和分析的过程，具有广泛的应用领域。

在图像处理中，边缘检测是一项最为基础的任务，其目的是通过识别图像区域中像素强度突变处的变化来提取出图像中的边缘信息。

本文将介绍边缘检测算法的基本原理及其应用。

二、基本原理边缘是图像中像素值发生跳变的位置，例如黑色区域与白色区域的交界处就可以看作是一条边缘。

边缘检测的主要任务是将这些边缘信息提取出来。

边缘检测算法一般可以分为基于梯度的算法和基于二阶导数的算法。

其中基于梯度的算法主要包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子；而基于二阶导数的算法主要包括Laplacian算子、LoG（Laplacian of Gaussian）算子和DoG（Difference of Gaussian）算子。

1.Sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，是一种基于梯度的算法。

该算法在x方向和y方向上都使用了3x3的卷积核，它们分别是：Kx = |-2 0 2|-1 0 1-1 -2 -1Ky = | 0 0 0|1 2 1Sobel算子的实现可以通过以下步骤：①将输入图像转为灰度图像；②根据以上卷积核计算x方向和y方向的梯度；③根据以下公式计算梯度幅值和方向：G = sqrt(Gx^2 + Gy^2) (梯度幅值)θ = atan(Gy/Gx) (梯度方向)其中Gx和Gy分别为x方向和y方向上的梯度。

可以看到，Sobel算子比较简单，对噪声具有一定的抑制作用，但是在边缘细节处理上不够精细。

2.Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法。

其卷积核如下： -1 0 1-1 0 1-1 -1 -1Ky = | 0 0 0|1 1 1实现方法与Sobel算子类似。

3.Canny算子Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法，是目前应用最广泛的边缘检测算法之一。

基于canny算子的改进边缘检测算法

悉造成的畏难心理。因此，充分的重视培理的过程。
统，作为公司、集团层面分析的依据，公当一部分，来自由于对计算机系统的不熟业信息化实际上也是一个数据库建立和管
司根据系统中的业务资料，作为主要分析
…
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．
研发展．ｌ
商贸城物业管理系统的实施与应用
同济大学北京中软融鑫计算机系统工程有限公司安喜军
【摘要】物业管理涉及的范围较为广泛，管理内容繁杂，加上政策性变动因素，日常工作中需要耗费大量人力和物力，为了提高物业管理公司的管理水平提高工作效率，必须对物业管理的各项工作进行规范化管理，如物业资源管理规范化、收费规范化、工程设备检修保养运行记录规范化、保洁绿化工作规范化等；通过规范化操作对员工工作进行指导，提高员工工作效率与技能，并且为减少人事变动给公司带来损失与降低新员工的培训成本；规范化的手段多种多样，如员工工
的依据，同时每月对业务员做量化考评。
训，特别是基础知识的培训，对解决基层
在企业内部通过成立信息化建设项目
通过管理考评体系配合管理软件在基层的心理，同时提高基层操作熟练度都有很大组，明确相关工作的责权利，借助外界的实施取得很好的效果，有效的提高出租率好处。和收费数据分析精密度。强调将配套的制度和软件有机结合起来。一方面作为一套２．物业管理系统的实施原则ＩＴ管理咨询公司配合，结合企业实际业务

基于Canny算子的改进的图像边缘检测方法

２０年第４０８期
影像技术
，≤ 遴瘩
基于Ｃｎｙａｎ算子的改进的
图像边缘检测方法
周晓明，秋禾，马肖蓉
（放军信息工程大学测绘学院，州解ｎｙａｎ算子边缘检测的基本原理，并对其性能进行了分析和评价。针对传统Ｃｎｙａｎ算子在
Ｃｎｙ１８年提出一个优良的边缘检测算子ａｎ于９６
传统的微分算子，于最优化算法的Ｃｎｙ缘检测基ａｎ边算子因具有信噪比大和检测精度高的优点，被广泛
应用。
本文分析］Ｃｎｙ＇ａｎ边缘检测算法原理，对Ｃｎｙａｎ算子中的高斯滤波过程进行了深入的研究，提出了采用自适应平滑滤波对图像边缘进行增强的方法，有效的提高了Ｃｎｙａｎ边缘检测的精度，实验证明这是
基于这三个判断准则canny推导出了一种最佳边缘检测算子称为canny算子其算法的流程如下改进的自适应平滑滤波canny算法从对canny算法的分析中我们可以看出运用canny算子提取边缘首先进行的是高斯滤波其目的就是对原始图像进行平滑处理以去除或减弱图像中的噪声
维普资讯
Ａｂｓｒｃ：ＴｈｉｐｅｎｒｄｃｓｈｆｎａｎａｔｏｙｏｎｙｐｒｔｒａｄａｒｅｏｉｓｔａｔｓｐａｒｉｔｏｕｅｔｅｕｄｍｅｔｌｈｅｒｆＣａｎｏｅａｏｎｃｒｉｓｎｔ
关键词：图像处理；边缘检测；ａｎ算子；Ｃｎｙ自适应平滑滤波

[转]几种图像边缘检测算子的比较

[转]⼏种图像边缘检测算⼦的⽐较不同图像灰度不同，边界处⼀般会有明显的边缘，利⽤此特征可以分割图像。

需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地⽅，⽽物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。

有可能有边缘的地⽅并⾮边界，也有可能边界的地⽅并⽆边缘，因为现实世界中的物体是三维的，⽽图像只具有⼆维信息，从三维到⼆维的投影成像不可避免的会丢失⼀部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素。

正是因为这些原因，基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题，⽬前研究者正在试图在边缘提取中加⼊⾼层的语义信息。

在实际的图像分割中，往往只⽤到⼀阶和⼆阶导数，虽然，原理上，可以⽤更⾼阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹⼆阶的导数操作中就会出现对噪声的敏感现象，三阶以上的导数信息往往失去了应⽤价值。

⼆阶导数还可以说明灰度突变的类型。

在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利⽤⼀阶导数可能找不到边界，此时⼆阶导数就能提供很有⽤的信息。

⼆阶导数对噪声也⽐较敏感，解决的⽅法是先对图像进⾏平滑滤波，消除部分噪声，再进⾏边缘检测。

不过，利⽤⼆阶导数信息的是基于过零检测的，因此得到的边缘点数⽐较少，有利于后继的处理和识别⼯作。

各种算⼦的存在就是对这种导数分割原理进⾏的实例化计算，是为了在计算过程中直接使⽤的⼀种计算单位。

1.Sobel算⼦其主要⽤于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算⼦，⽤来运算图像亮度函数的梯度的近似值， Sobel算⼦是典型的基于⼀阶导数的边缘检测算⼦，由于该算⼦中引⼊了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作⽤，能很好的消除噪声的影响。

Sobel算⼦对于象素的位置的影响做了加权，与Prewitt算⼦、Roberts算⼦相⽐因此效果更好。

Sobel算⼦包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平⾯卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。

基于Canny边缘检测算法的交错采样延迟渲染

姚晔：基于 Canny 边缘检测算法的交错采样延迟渲染
2022 年第 8 期
图 2 重组示意图
Fig.2 Schematic diagram of recombination
像素按顺序重新组合成 16 个相似的小场景，如图 2 所示。 3 基于 Canny 算子的边缘检测算法的高斯滤波器
图 2 中的 16 个小场景是由原画面中完全不相同的像
采样的延迟渲染中非常重要，在使用一个像素去替代周围
的光照时，会将所有光照结果集中到一个像素之中，这样
周围本应收到光照的像素则没有被计算影响。通过高斯模
糊，可以将单个像素上的光照结果像周围像素分散，以达
到更好的画面效果。同时，通过高斯模糊，可以降低图像
的细节层次，特别是减少分块重组后画面的网格效果。
4 融合 \ 结果
是不够准确的，所以在间接光照上应用该方法。
（3）采用非极大值像素梯度抑制，这样可以消除边
2.3 组合
缘检测带来的杂散响应。
组合就是分块的逆过程，可以通过公式 (4) 和公式
（4）利用双阈值的算法，判断边缘点。定义高低阈
(5) 将小场景中的像素恢复回大场景。公式如下：
值，不断调整来获得准确的边缘效果。
图 1 分块示意图 Fig.1 Schematic diagram of partitioning 收稿日期：2022-03-08 作者简介：姚晔（1997—），男，安徽淮南人，硕士研究生，研究方向：计算机图形学。
10 Copyright 博看网 . All Rights Reserved.
使用高斯滤波器来消除画面的网格效果和亮点，首
素构成的，但是看起来会十分相似。分块公式如式 (1)、先就需要一个边缘检测算法，这样在进行高斯模糊的时

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万方数据
万方数据
２１２计算机工程２０１１年２月５日
Ｇ。

（ｆ，Ｊ）＝
１压
压２
２２压
０Ｏ
＿２－２压
一压之
一１—√２
２４２１
２压２４－５
４２４２２
ＯＯ０
－４之√ｊ一２
＿２压＿２撕
．２垭一１
３．５２种边缘检测方式的融合
本文使用上面提出的梯度幅值和梯度矢量计算方法分别进行边缘检测，然后进行融合。

上面对图像的处理进行到高斯滤波，得到的图像为，’（工，Ｙ），本文首先使用式（１３）计算梯度幅值和梯度方向。

式中的梯度矢最由传统方法计算得到，依据梯度幅值完成边缘检测，得到输出图像，’一（工，ｙ）；同时，本文使用改进的式（１５）计算梯度矢量，然后再用式（１３）计算出梯度幅值和梯度方向，并依据计算出的梯度幅值完成边缘检测，得到输出图像，’Ｂ（ｘ，），）。

最后对２种方法得到的输出图像，’＾（五ｙ）和ｆ＇８（ｘ，ｙ）进行融合，将２种方法分别漏选的真实边缘进行互补，完成最后的边缘检测。

４算法实现
本文基于．ＮＥＴ平台，使用ｃ＃语言进行算法实现，参考了文献ｆ６】的部分代码。

算法步骤如下：
输入２４位ＢＭＰ图像，使用用Ｂｉｔｍａｐ类型变量Ｄｅｔｂｍｐ保存
识嗣
Ｓｔｅｐｌ给输入图像增加椒盐噪声，添加的椒盐噪声强度为１５％。

Ｓｔｅｐ２设Ｄｅｔｂｍｐ图像原值为月ｆ，Ｊ），利用式（４）计算ＬＯＧ函数值ＬＯＧ（ｉ，Ｊ），然后使用式（５）对Ｄｅｔｂｍｐ进行噪声过滤。

Ｓｔｅｐ３使用高斯滤波器进行图像边缘增强。

使用本文设计的高斯滤波式（７），口取值为２，使用式（６Ｊ进行高斯平滑。

Ｓｔｅｐ４分别使用２种方法进行边缘检测。

Ｓｔｅｐ４．１在２ｘ２邻域内计算梯度幅值和方向。

首先使用式（９）和式（１０）计算梯度矢量Ｇ，（１，Ｊ）和Ｇｙ（ｉ，』），然后依据式（１２）计算梯度向量，使用本文提出的式（１３）计算梯度幅值。

接下来进行非极大值抑制处理，使图像上的边缘尽董接近一个像素宽度。

最后利用双阈值进行边缘检测，得到边缘检测图像ＤｅｔＡｂｍｐ。

Ｓｔｅｐ４．２在ＭｘＮ邻域内计算梯度幅值和方向。

首先利用本文提出的５ｘ７的式（１５）计算梯度矢量Ｇ’，（ｆ，Ｊ）和Ｇ’，（ｆ＇Ｊ），然后依据式（１２）计算梯度向量，并使用本文提出的式（１３）计算梯度幅值。

接下来进行非极大值抑制处理，使图像上的边缘尽量接近一个像素宽度。

最后利用双阈值进行边缘检测，得到边缘检测图像ＤｅｔＢｂｍｐ。

Ｓｔｅｐ５图像边缘融合：上面一步得到的边缘检测图像ＤｅｔＡｂｍｐ和ＤｅｔＢｂｍｐ，在一定程度上都有对低强度边缘的漏选，存在一些非连贯边缘。

本文最后结合２个图像进行处理，以ＤｅｔＡｂｍｐ为参考，对图像ＤｅｔＢｂｍｐ进行边缘修复，最后得到的边缘图像为ＤｅｔＡｂｍｐ和ＤｅｔＢｂｍｐ的融合，最大程度地检测到了真实边缘。

５实验结果分析
本文在．ＮＥＴ２００８的环境下进行实验，输入图像均为２４位灰度图，实验结果如图２所示。

圈２边缘检澍实验结果
由结果可以明显看出，ＬＯＧ算子无法消除图像中的椒盐噪声，噪声平滑的同时降低了边缘定位性能；传统Ｃａｎｎｙ算子对于一些高强度的噪声比较敏感，对于低强度的边缘又容易漏选；而本文提出的方法很好地克服了单独使用ＬＯＧ和Ｃａｎｎｙ算子时的问题，最后得到的边缘图像基本上没有噪声的影响，并且对于一些低强度的边缘也能够准确检测。

实验证明了，本文提出的方法在最大的抑制噪声的同时，具有比传统ＬＯＧ算子以及Ｃａｎｎｙ算子更加优良的边缘检测性能。

６结束语
本文对边检检测技术进行研究，针对现有边缘检测算子的不足，提出改进思想。

某一种边缘检测算子已经不能满足实际应用的需要，融合已有的算子进行边缘检测是一个趋势，因此，本文结合ＬＯＧ算子和Ｃａｎｎｙ算子进行边缘枪测。

此外，本文还针对Ｃａｎｎｙ算子提出了改进，这些改进在实际应用中都起到很好的效果，实验也证明了本文提出的方法比传统算子能更好的抑制噪声，而对于一些低强度边缘具有更好的检测性能。

参考文献
【ｌ】古昱，汪同庆．基于ＢＥＭＤ的Ｃａｎｎｙ算子边缘检测算法…．计算机工程，２００９，３５（１１）：２１２－２１３．
【２】吕哲。

手福利，常毛清．一种改进的Ｃａｎｎｙ边缘检测算法【Ｊ】．东北大学学报，２００７，２８（１２）：１６８ｌ＿１６８４．
【３】李牧，闫继红，李戈，等．自适应Ｃａｎｎｙ算子边缘检测技术ｆＪＪ．哈尔滨工程大学学报，２００７．２８（９）：１００２．１００７．
【４】ＳａｒａｎｇｉＳ。

ＲａｔｈＮＰ．ＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＦｕｚｚｙ－ｂａｓｅｄＣａｎｎｙＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｏｒｌＣｌ／／Ｐｒｏｃ．ｏｆＩＣＣＩＭＡ’０７，Ｓｉｖａｋａｓｉ．Ｉｎｄｉａ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２００７．
１５１ＣａｎｎｙＪ．ＡＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＡｐｐｒｏａｃｈｔｏＥｄｇｅＤｅＷ，ｅｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，１９８６，８（６）：６７９—６９８．
［６１ＡｃｈａｒｙａＴＫ，ＲａｙＡＫ．数字图像处尹Ｉ！原理与应用『Ｍ】．田浩，葛秀慧，王顶，等，译．北京：清华大学出版社，２００７．
编辑金胡考
万方数据
基于LOG和Canny算子的边缘检测算法
作者：贺强，晏立， HE Qiang， YAN Li
作者单位：江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013刊名：
计算机工程
英文刊名：COMPUTER ENGINEERING
年，卷(期)：2011,37(3)
本文链接：/Periodical_jsjgc201103074.aspx。