二阶边缘检测

scharr算子滤波基本原理

Scharr算子是一种图像处理技术中的边缘检测算子，主要用于检测图像中的边缘。

它基于Sobel算子，但改进了其计算方法，使得边缘检测的效果更好。

Scharr算子的基本原理如下：首先，我们需要理解什么是边缘。

在图像处理中，边缘是图像与周围环境之间存在差异的地方。

这种差异可能是灰度值的变化，也可能是颜色或纹理的变化。

在图像中，边缘通常表示物体与背景之间的交界处，或者一个物体内部不同部分之间的交界处。

Scharr算子基于图像的二阶导数，也就是梯度的二阶导数。

梯度描述了图像局部强度变化的速率，而二阶导数则描述了梯度的变化率。

在边缘检测中，这种变化率的突变常常出现在边缘处。

Scharr算子相对于Sobel算子的改进主要体现在其计算方式上。

Sobel算子是一阶导数的卷积核，而Scharr算子则是二阶导数的卷积核。

对于二阶导数，有两个方向的导数，因此Scharr 算子实际上是两个方向的Sobel算子的组合。

这两个方向的卷积结果在位置和方向上都有一些差异，这使得Scharr算子能够更好地检测出图像中的边缘。

在实现上，Scharr算子对图像进行了3x3或更大窗口的滑动和平移操作。

通过对每个像素点及其邻近点的二阶导数进行计算，得到一个一维的数据流。

然后通过使用双三次插值来估计当前像素点未检测到的梯度分量，这样可以增强对垂直边缘的响应。

总的来说，Scharr算子的基本原理是通过二阶导数来检测图像中的边缘。

其优点在于，它能够更好地检测出图像中的边缘，尤其是对于垂直边缘的检测效果更好。

其实现方式也相对简单，因此在图像处理中，Scharr算子是一种常用的边缘检测方法。

以上就是关于Scharr算子滤波基本原理的回答，希望对你有所帮助。

二阶梯度算子的傅里叶变换

二阶梯度算子的傅里叶变换傅里叶变换是一种重要的信号处理工具，可以将一个信号从时域转换到频域。

在图像处理中，傅里叶变换广泛应用于图像增强、图像压缩、图像分析等领域。

而二阶梯度算子是一种常用的图像边缘检测算法，用于提取图像的边缘信息。

本文将介绍二阶梯度算子的傅里叶变换，并探讨其在图像处理中的应用。

我们来了解一下二阶梯度算子。

二阶梯度算子是一种基于拉普拉斯算子的边缘检测算法，通过计算图像的二阶导数来提取图像的边缘信息。

常见的二阶梯度算子有拉普拉斯算子、Sobel算子等。

这些算子可以通过卷积操作来实现，从而得到图像的二阶导数。

接下来，我们将二阶梯度算子的傅里叶变换引入到图像处理中。

傅里叶变换可以将一个信号从时域转换到频域，对于图像来说，可以将其从空域转换到频域。

频域中的低频分量对应于图像的平滑区域，高频分量对应于图像的边缘和细节。

因此，通过对图像进行傅里叶变换，我们可以将图像的边缘信息从频域中提取出来。

在二阶梯度算子的傅里叶变换中，我们首先对图像进行二阶梯度计算，得到图像的二阶导数。

然后，将得到的二阶导数进行傅里叶变换，得到图像的频域表示。

通过对频域表示进行逆傅里叶变换，我们可以得到图像的边缘信息。

这种方法可以有效地提取图像的边缘信息，对于图像增强和图像分析等任务具有重要的意义。

除了边缘检测之外，二阶梯度算子的傅里叶变换还可以应用于其他图像处理任务。

例如，在图像压缩中，我们可以利用傅里叶变换将图像从空域转换到频域，然后对频域表示进行压缩，从而实现对图像的高效编码。

在图像分析中，我们可以利用傅里叶变换提取图像的频域特征，用于图像分类、目标识别等任务。

总结起来，二阶梯度算子的傅里叶变换是一种将图像从空域转换到频域的方法，可以用于提取图像的边缘信息。

通过对图像进行二阶梯度计算和傅里叶变换，我们可以得到图像的频域表示，从而实现对图像的边缘检测、图像增强、图像压缩等图像处理任务。

这种方法具有较好的效果和广泛的应用前景，在图像处理领域有着重要的意义。

雷达图像处理

与光学图像相比，SAR图像视觉可读性较差，并且受到相干斑噪声及阴影、透视收缩、迎坡缩短、顶底倒置等几何特征的影响。

因此对SAR 雷达图像的图像增强与边缘检测将有别于一般的光学图像。

首先，图像增强技术是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，它是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量，丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。

从纯技术上讲，图像技术分为频域处理法和空域处理法。

空域图像增强是直接对图像中的像素进行处理，基本上是以灰度影射变化为基础的，所用的影射变换取决于增强的目的。

具体来说，空域法包括点运算和模板处理，其中点运算时针对每个像素点进行处理的，与周围的像素点无关。

空域增强方法大致分为 3 种，它们分别是用于扩展对比度的灰度变换、清除噪声的各种平滑方法和增强边缘的各种锐化技术。

灰度变换主要利用点运算来修改图像像素的灰度，是一种基于图像变换的操作；而平滑和锐化都是利用模板来修改像素灰度，是基于图像滤波的操作。

频域处理法的基础是卷积定理。

传统的频域法是将需要增强的图像进行傅里叶变换或者离散余弦变换，或者是小波变换，然后将其与一个转移函数相乘，再将结果进行反变换得到增强的图像。

在空域图像增强中，形态学的基本思想是使用具有一定形态的结构元素度量和提取图像中的对应形状，从而达到图像进行分析和识别的目的，利用不同的数学形态学变换滤波方法在对S AR图像直接进行平滑滤波的应用中取得较好的结果。

算法简单，物理意义明显。

形态学的基本思想是使用具有一定形态的结构元素度量和提取图像中的对应形状，从而达到图像进行分析和识别的目的。

由于形态学算子实质上是表达物体或形状的集合与结构元素之间的相互作用，结构元素的形态就决定了这种运算所提取的信号的形态信息。

因此数学形态学对信号的处理具有直观上的简单性和数学上的严谨性，在描述信号形态特征上具有独特的优势。

Sobel边缘检测算子

经典边缘检测算子比较一各种经典边缘检测算子原理简介图像的边缘对人的视觉具有重要的意义，一般而言，当人们看一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘。

灰度或结构等信息的突变处称为边缘。

边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。

需要指出的是，检测出的边缘并不等同于实际目标的真实边缘。

由于图像数据时二维的，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因素的影响，使得有边缘的地方不一定能被检测出来，而检测出的边缘也不一定代表实际边缘。

图像的边缘有方向和幅度两个属性，沿边缘方向像素变化平缓，垂直于边缘方向像素变化剧烈。

边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来，通常用一阶或两阶导数来检测边缘，如下图所以。

不同的是一阶导数认为最大值对应边缘位置，而二阶导数则以过零点对应边缘位置。

（a ）图像灰度变化（b ）一阶导数（c ）二阶导数基于一阶导数的边缘检测算子包括Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子等，在算法实现过程中，通过22⨯（Roberts 算子）或者33⨯模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。

拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。

一种改进方式是先对图像进行平滑处理，然后再应用二阶导数的边缘检测算子，其代表是LOG 算子。

前边介绍的边缘检测算子法是基于微分方法的，其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数的过零点。

Canny 算子是另外一类边缘检测算子，它不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。

1 Roberts （罗伯特）边缘检测算子景物的边缘总是以图像中强度的突变形式出现的，所以景物边缘包含着大量的信息。

由于景物的边缘具有十分复杂的形态，因此，最常用的边缘检测方法是所谓的“梯度检测法”。

设(,)f x y 是图像灰度分布函数；(,)s x y 是图像边缘的梯度值；(,)x y ϕ是梯度的方向。

边缘检测技术及比较

Canny边缘检测算子是在数字图像处理中广泛应用的边缘算子，它是应用变分原理推导出的一种用高斯模板导数逼近的最优算子通过 Canny算子的应用，可以计算出数字图像的边缘强度和边缘梯度方向，为后续边缘点判断提供依据，其计算表达式为：
Gn nG其中
G * f x , y n G * f x , y G / x G G / y n表示边缘方向，G表示梯度矢量，边缘强度由 G * f x, y 决定。
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三、几种边缘检测算法的比较
3.Krisch算子对8个方向边缘信息进行检测，因此具有较好的边缘定位能力，并且对噪声有一定的抑制作用，就边缘定位能力和抗噪声能力来说，该算子的效果比较理想；但Krisch算子和LOG算子提取出的边缘和细节都比较多，能够提取出对比度弱的边缘，也正因如此，受噪声的影响较大，虚假边缘较多，边缘较粗。 4.LOG算子首先通过高斯函数对图像作平滑处理，因此对噪声的抑制作用比较明显，但同时也可能将原有的边缘也平滑了，造成某些边缘无法检测到。此外高斯函数中方差参数σ的选择，对图像边缘检测效果有很大的影响。σ越大，检测到的图像细节越丰富，但对噪声抑制能力相对下降，易出现伪边缘，反之则抗噪声性能提高，但边缘定位准确性下降，易丢失许多真边缘，因此，对于不同图像应选择不同参数；
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1.1 一阶微分算子
f f f x , y i j为图像的梯度，f x, y 可包含灰度变化信息。 x y 记：e x, y f x2 f y2 为f x, y 的梯度幅值，e x, y 可以用作边缘检测算子，为简化运算也可将e x, y 定义为偏导数f x、f y的绝对值之和：e x, y f x x, y f y x, y

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)}

二阶段目标检测算法

二阶段目标检测算法一、原理及流程具体流程如下：1.输入图像：将待检测的图像输入到算法中。

2.候选框生成：算法通过图像特征和先验知识生成多个候选框，候选框可能包含目标物体。

3.ROI特征提取：对于每个候选框，提取ROI（感兴趣区域）特征，通常使用卷积神经网络（CNN）提取特征。

4.候选框分类：通过分类器对ROI特征进行分类，判断候选框是否包含目标物体。

5.NMS（非极大值抑制）：对于多个重叠的候选框，通过NMS方法选择得分最高的候选框作为最终检测结果。

6.输出结果：输出检测结果，即定位、分类和置信度。

二、主要算法及方法1. R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）系列：R-CNN是二阶段目标检测方法的开创者，它通过选择性方法生成候选框，并使用CNN提取ROI特征，最后使用支持向量机（SVM）对候选框进行分类。

后续改进的方法有Fast R-CNN、Faster R-CNN等。

2. SPP-Net（Spatial Pyramid Pooling Network）：SPP-Net通过将不同尺度特征图输入到全连接层，实现了对任意尺度输入图像进行检测的能力。

3. SSD（Single Shot MultiBox Detector）：SSD是一种基于锚框的目标检测算法，它在特征图上密集地使用多尺度锚框，通过卷积和非线性变换来预测候选框的位置和类别。

4. YOLO（You Only Look Once）系列：YOLO直接将目标检测问题转化为回归问题，通过将图像分为网格并预测每个网格的边界框和类别来实现目标检测。

YOLOv4是目前最新版本，它通过改变网络结构和训练策略进一步提高了检测性能。

三、应用及优势1.目标检测：二阶段目标检测算法在许多计算机视觉任务中都有广泛的应用，如人脸检测、行人检测、车辆检测等。

2.视频监控：二阶段目标检测算法可以用于实时视频监控系统，实现对目标物体的快速检测和跟踪。

像处理中的边缘增强算法

像处理中的边缘增强算法图像处理领域中的边缘增强算法在数字图像的边缘检测和图像分割中起着至关重要的作用。

边缘增强算法能够通过突出图像中的边缘特征，提高图像的清晰度和对比度，使得图像在视觉上更加吸引人。

本文将介绍几种常见的边缘增强算法，包括Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny算子以及边缘增强的应用场景。

一、Sobel算子Sobel算子是一种基于图像的梯度运算来进行边缘检测的算法。

它通过计算图像中像素点周围的灰度梯度，来确定边缘的位置和方向。

Sobel算子主要通过逐像素的卷积操作来实现，分别计算水平和垂直方向的梯度值，然后将它们进行合并。

Sobel算子能够提取出图像中的边缘信息，但它对于噪声的敏感性较高。

二、拉普拉斯算子拉普拉斯算子是一种基于二阶微分的边缘检测算法。

它通过计算图像中像素点的亮度变化，来确定边缘的位置。

拉普拉斯算子主要通过二阶微分运算来实现，在图像中的每个像素点上计算出其邻域的二阶导数值，然后通过阈值处理来确定是否为边缘。

拉普拉斯算子对于噪声具有一定的平滑效果，但在一些情况下可能会导致边缘的断裂。

三、Canny算子Canny算子是一种多阶段的边缘检测算法，它能够有效地提取出图像中的边缘信息。

Canny算子的主要步骤包括高斯模糊、计算梯度、非极大值抑制和双阈值检测。

首先，通过高斯模糊来平滑图像，减少噪声的影响。

然后，计算图像中像素点的梯度和方向，通过非极大值抑制来确定梯度的最大值，并筛选出边缘像素。

最后，通过设置合适的阈值，将强边缘和弱边缘进行分类。

Canny算子能够得到精确的边缘位置，并且对于噪声有较强的抑制能力。

四、边缘增强的应用场景边缘增强算法在许多图像处理应用中都有广泛的应用。

例如，边缘增强可以用于提高图像的清晰度和对比度，使得图像更加美观。

此外，边缘增强还可以用于目标检测和图像分割等任务。

通过提取图像中的边缘信息，可以更好地识别和定位目标物体，实现自动化的图像分析和理解。

综上所述，边缘增强算法在图像处理中具有重要的作用。

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。

图像处理中的边缘跟踪算法

图像处理中的边缘跟踪算法随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也变得日益重要。

在诸多图像处理技术中，边缘跟踪算法是比较常用的一种。

它可以帮助我们从图像中提取出最有代表性的轮廓信息，为后续的处理提供依据。

本文将对边缘跟踪算法进行介绍和讨论。

什么是边缘？首先，我们需要明确什么是边缘。

在图像处理中，边缘是指图像中不同区域之间的分界线，通常代表着亮度、颜色、纹理、深度等方面的变化。

边缘跟踪算法的目的就是从图像中提取出这些边缘特征，进而进行区域分割、对象识别等处理。

边缘跟踪算法的分类在图像处理领域中，边缘跟踪算法有多种不同的分类方式。

下面我们来结合具体的例子进行分析。

一、基于一阶、二阶导数常见的边缘跟踪算法有基于一阶、二阶导数的方法。

一阶导数算法包括Sobel、Prewitt、Roberts等算法，它们通过计算图像灰度的一阶导数来检测边缘。

二阶导数算法包括Laplacian和Canny算法，它们通过计算图像灰度的二阶导数来检测边缘。

其中，Canny算法是目前比较常用的边缘检测算法之一，它利用高斯滤波、非最大值抑制和双阈值处理等方法来判定边缘。

二、基于边缘像素的连接基于边缘像素的连接算法包括连通区域标记法和边缘追踪法等。

其中，边缘追踪法又可以分为基于四邻域的追踪法和基于八邻域的追踪法。

对于四邻域的追踪法，它从图像中某个点出发，先检测一次该点相邻的四个像素的状态，若状态为边缘像素，则继续沿着该方向前进，否则转到下一个方向。

当第一个方向无法再前进时，转到下一个方向重复上述操作，直到走遍整个边缘。

四邻域的边缘追踪法实现起来较为简单，但是检测结果会有较大的“锯齿”状噪声。

相比而言，基于八邻域的边缘追踪法则可以更好地消除“锯齿”状噪声。

与四邻域追踪法类似，它从图像中某个点出发，依次检测该点周围八个像素的状态，若状态为边缘像素，则继续沿着该方向前进，否则转到下一个方向。

当第一个方向无法再前进时，转到下一个方向重复上述操作，直到走遍整个边缘。

opencv——边缘检测算法（总结）

opencv——边缘检测算法（总结）前⾔耐⼼看完⼀定会有收获的，⼤部分内容也会在代码中体现，结合理论知识和代码进⾏理解会更有效。

代码⽤opencv4.5.1（c++）版实现⼀、边缘检测算法边缘检测算法是指利⽤灰度值的不连续性质，以灰度突变为基础分割出⽬标区域。

对铝铸件表⾯进⾏成像后会产⽣⼀些带缺陷的区域，这些区域的灰度值⽐较低，与背景图像相⽐在灰度上会有突变，这是由于这些区域对光线产⽣散射所引起的。

因此边缘检测算⼦可以⽤来对特征的提取。

1、⼀阶算⼦⼀种是基于⼀阶微分的算⼦，也称基于搜索的算⼦，⾸先通过⼀阶导数计算边缘强度，然后采⽤梯度的⽅向来对边缘的局部⽅向进⾏寻找，同时根据该⽅向来寻找出局部梯度模的最⼤值，由此定位边缘，如Roberts Cross算⼦，Prewitt算⼦Sobel算⼦，Kirsch算⼦，Canny算⼦，罗盘算⼦等；图像中的边缘区域，像素值会发⽣“跳跃”，对这些像素求导，在其⼀阶导数在边缘位置为极值，这就是Sobel算⼦使⽤的原理——极值处就是边缘。

2、⼆阶算⼦另⼀种是基于⼆阶微分的算⼦，也称基于零交叉的算⼦，通过寻找由图像得到的⼆阶导数的过零点来定位检测边缘，如Marr-Hildreth算⼦，Laplacian算⼦，LOG算⼦等。

如果对像素值求⼆阶导数，会发现边缘处的导数值为0。

⼆、⼀阶算⼦分析⼀阶微分算⼦进⾏边缘检测的思路⼤致就是通过指定⼤⼩的核（kernal）（也称为算⼦）与图像进⾏卷积，将得到的梯度进⾏平⽅和或者最⼤值作为新的梯度赋值给对应的像素点，不同的⼀阶微分算⼦主要的不同在于其算⼦即核的元素不同以及核的⼤⼩不⼀样以下是连续函数的⼀阶导数求导公式：因为图像是⼀个⾯，就相当于是灰度值关于x,y两个⽅向的函数，要求某⼀点的导数，则是各个⽅向的偏导数的平⽅和再进⾏开⽅运算。

离散函数的⼀阶导数公式：y'=[y(x0+h)-y(x0-h)]/(2h);这是⼀维函数的⼀阶求导，h是步长，在图像处理中⼀般为1⾸先复习⼀下什么是卷积？卷积就是对应的元素相乘再进⾏累加的过程实例图⽚：1、Roberts算⼦Robert算⼦是⽤于求解对⾓线⽅向的梯度，因为根据算⼦GX和GY的元素设置可以看到，只有对⾓线上的元素⾮零，其本质就是以对⾓线作为差分的⽅向来检测。

边缘检测常用算子

边缘检测常用算子：基于一阶微分的边缘检测方法：Roberts 算子考虑图像的2*2邻域，是最简单的边缘检测算子，算法过程简述：【1】，遍历图像（除去上边缘和左边缘），对每个像素做Roberts模板运算。

【2】，将结果保存到目标图像，结束。

Sobel算子考察的是3*3邻域，由两个卷积核组成，见上图，算法过程简述：【1】，遍历图像（除去边缘，防止越界），对每个像素做Sobel模板卷积运算。

【2】，比较两个计算结果的大小，取较大者复制到目标图像，结束。

Prewitt算子和Sobel算子类似，所不同的是选用不同的模板而已，算法过程相同。

Krisch算子同样考究3*3邻域，所不同的是选用了八个卷积核，见上图，算法过程简述：【1】，遍历图像（除去边缘，防止越界），对每个像素做Krisch模板卷积运算。

【2】，比较八个计算结果的大小，取较大者复制到目标图像，结束。

基于二阶微分的边缘检测方法：两种Laplacian模板Gauss-Lanlancian 算子Laplacian 算子是二阶导数边缘算子，考察的是3*3邻域，上图是两种比较常用的模板，算法简述如下：【1】，遍历图像（除去边缘，防止越界），对每个像素做Laplancian 模板卷积运算，注意是只做其中的一种模板运算，并不是两个。

【2】，复制到目标图像，结束。

Gauss-Laplacian 考察的是5*5的邻域，检测的同时，引入了滤波，是噪声得以平滑，上图是一种常用的算子，算法简述。

【1】，遍历图像（除去边缘，防止越界），对每个像素做Gauss -Laplancian 模板卷积运算。

【2】，复制到目标图像，结束。

Canny 边缘检测是非常重要的一种边缘检测算法，主要过程如下：【1】，用高斯滤波器平滑图像。

已经学习过，根据高斯函数，构造高斯模板，进行滤波，不在赘述。

【2】，用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；计算梯度作用模板，遍历像素，进行模板运算即可。

实验五二阶边缘检测一、实验内容本次实验需要根据课堂讲授知识,按照已知算法,在VC++6.0平台上编译图像边缘检测处理的程序。

边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,据此可以实现几种一阶和二阶的边缘检测器。

本次实验主要对二阶边缘检测进行编译和分析,主要包括Laplacian 算子,LoG 算子。

二、实验原理1、Laplacian 算子Laplacian 算子是二阶导数的二维等效式。

函数),(y x f 的Laplacian 算子公式为：22222yf x f f ∂∂+∂∂=∇使用差分方程对x 和y 方向上的二阶偏导数近似如下：]),[]1,[2]2,[(],[]1,[]),[]1,[(22j i f j i f j i f xj i f x j i f xj i f j i f x G x f x ++-+=∂∂-∂+∂=∂-+∂=∂∂=∂∂将上述近似式用1-j 替换j ，即以点],[j i 为中心，得到：]),1[],[2],1[(])1,[],[2]1,[(2222j i f j i f j i f y fj i f j i f j i f x f-+-+=∂∂-+-+=∂∂，用卷积模板表示为：101410102-≈∇如果希望邻域中心点具有更大权值，可以使用下述模板：14142041412-≈∇2、LoG 算法所谓的LoG 算法全称为Laplacian of Gaussian 算法，是将Gaussian 滤波和Laplacian 边缘检测结合在一起的一种算法。

LoG 算子的输出),(y x h 是通过卷积运算得到的：)],(),([),(2y x f y x g y x h *∇=根据卷积求导法，上式变为：),()],([),(2y x f y x g y x h *∇=其中222242222)2(),(σσσy x ey x y x g +--+=∇书上给出了直接实现LoG 算法的典型模板：1012101216210121000100------------5×5LoG 算法模板三、实验代码1、Laplacian 算子BOOL CBmpProcessView::LaplacianDIB(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight){// 指向源图像的指针 LPSTR lpSrc; // 指向缓存图像的指针 LPSTR lpDst; // 指向缓存DIB 图像的指针 LPSTR lpNewDIBBits; HLOCAL hNewDIBBits; //循环变量 long i; long j; //像素值 double result;unsigned char pixel[9];// 暂时分配内存，以保存新图像hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lWidth * lHeight);if (hNewDIBBits == NULL){// 分配内存失败return FALSE;}// 锁定内存lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits);// 初始化新分配的内存，设定初始值为255lpDst = (char *)lpNewDIBBits;memset(lpDst, (BYTE)255, lWidth * lHeight);//使用水平方向的结构元素进行腐蚀for(j = lHeight-2; j > 0; j--){for(i = 1;i <lWidth-1; i++){//由于使用3×3的模板，为防止越界，所以不处理最下边和最右边的两列像素// 指向源图像第j行，第i个象素的指针lpSrc = (char *)lpDIBBits + lWidth * j + i;// 指向目标图像第j行，第i个象素的指针lpDst = (char *)lpNewDIBBits + lWidth * j + i;//取得当前指针处3*3区域的像素值，注意要转换为unsigned char 型pixel[0] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth-1);pixel[1] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth);pixel[2] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth+1);pixel[3] = (unsigned char)*(lpSrc + 1);pixel[4] = (unsigned char)*(lpSrc + lWidth+1);pixel[5] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth);pixel[6] = (unsigned char)*(lpSrc + lWidth-1);pixel[7] = (unsigned char)*(lpSrc - 1);pixel[8] = (unsigned char)*lpSrc;result = pixel[1]+pixel[3]+pixel[5]+pixel[7]-pixel[8]*4;*lpDst = (unsigned char)result;}}// 复制腐蚀后的图像memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lWidth * lHeight);// 释放内存LocalUnlock(hNewDIBBits);LocalFree(hNewDIBBits);// 返回return TRUE;}2、LoG算法BOOL CBmpProcessView::LoGDIB(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight){// 指向源图像的指针LPSTR lpSrc;// 指向缓存图像的指针LPSTR lpDst;// 指向缓存DIB图像的指针LPSTR lpNewDIBBits;HLOCAL hNewDIBBits;//循环变量long i;long j;//像素值double result;unsigned char pixel[25];// 暂时分配内存，以保存新图像hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lWidth * lHeight);if (hNewDIBBits == NULL){// 分配内存失败return FALSE;}// 锁定内存lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits);// 初始化新分配的内存，设定初始值为255lpDst = (char *)lpNewDIBBits;memset(lpDst, (BYTE)255, lWidth * lHeight);//使用水平方向的结构元素进行腐蚀for(j = lHeight-3; j > 2; j--){for(i =2;i <lWidth-2; i++){//由于使用5×5的模板，为防止越界，所以不处理最下边和最右边的两列像素// 指向源图像第j行，第i个象素的指针lpSrc = (char *)lpDIBBits + lWidth * j + i;// 指向目标图像第j行，第i个象素的指针lpDst = (char *)lpNewDIBBits + lWidth * j + i;//取得当前指针处5*5区域的像素值，注意要转换为unsigned char 型pixel[0] = (unsigned char)*(lpSrc - 2*lWidth-2);pixel[1] = (unsigned char)*(lpSrc - 2*lWidth-1);pixel[2] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth*2);pixel[3] = (unsigned char)*(lpSrc- 2*lWidth + 1);pixel[4] = (unsigned char)*(lpSrc - 2*lWidth + 2);pixel[5] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth + 2);pixel[6] = (unsigned char)*(lpSrc + 2);pixel[7] = (unsigned char)*(lpSrc + lWidth + 2);pixel[8] = (unsigned char)*(lpSrc+ 2*lWidth + 2);pixel[9] = (unsigned char)*(lpSrc+ 2*lWidth + 1);pixel[10] = (unsigned char)*(lpSrc+ 2*lWidth);pixel[11] = (unsigned char)*(lpSrc+ 2*lWidth - 1);pixel[12] = (unsigned char)*(lpSrc+ 2*lWidth -2);pixel[13] = (unsigned char)*(lpSrc+ lWidth -2);pixel[14] = (unsigned char)*(lpSrc-2);pixel[15] = (unsigned char)*(lpSrc-lWidth -2);pixel[16] = (unsigned char)*(lpSrc-lWidth -1);pixel[17] = (unsigned char)*(lpSrc-lWidth );pixel[18] = (unsigned char)*(lpSrc-lWidth +1);pixel[19] = (unsigned char)*(lpSrc+1);pixel[20] = (unsigned char)*(lpSrc+lWidth +1);pixel[21] = (unsigned char)*(lpSrc+lWidth );pixel[22] = (unsigned char)*(lpSrc+lWidth -1);pixel[23] = (unsigned char)*(lpSrc-1);pixel[24] = (unsigned char)*lpSrc;//计算目标图像中的当前点result = ( pixel[2]*(-1) - pixel[16] -2* pixel[17] - pixel[18] - pixel[14] -2* pixel[23] +16* pixel[24] \-2* pixel[19] -pixel[6]-pixel[22] -2* pixel[21] -pixel[20] - pixel[10]);*lpDst = (unsigned char)result;}}// 复制腐蚀后的图像memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lWidth * lHeight);// 释放内存LocalUnlock(hNewDIBBits);LocalFree(hNewDIBBits);// 返回return TRUE;}四、实验效果图1、Laplacian算子原始灰度图Laplacian算子处理效果2、LoG算法原始灰度图LoG算法处理效果（5×5模板）五、总结与分析由实验效果图来看，二阶边缘提取算法提取边缘更加精确。

边缘检测的名词解释

边缘检测的名词解释边缘检测是计算机视觉领域中一项重要的图像处理技术，其目的是识别和提取图像中各个物体或场景的边缘信息。

边缘是指图像中颜色或亮度发生明显变化的地方，它标志着物体之间的分界线或者物体与背景之间的过渡区域。

边缘检测能够帮助我们理解图像中的结构，更好地分析图像内容并进行后续的图像处理和分析。

在计算机视觉应用中，边缘检测有着广泛的应用。

例如在目标识别中，边缘检测可以帮助我们找到物体的轮廓，从而进行物体的识别和分类。

在图像分割方面，边缘检测可以用来分割图像中的不同区域，提取感兴趣的物体。

此外，边缘检测还可以用于图像增强、图像压缩等领域。

常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子等。

这些算法基于图像的灰度值和亮度变化来检测边缘。

Sobel算子通过计算图像中每个像素点的梯度幅值来确定边缘的位置和方向。

Laplacian算子则通过计算像素值的二阶导数来检测边缘。

而Canny算子则是一种综合性的边缘检测算法，它综合了Sobel 算子和Laplacian算子的优点，在性能上更加稳定和准确。

边缘检测并不是一项简单的任务，它受到噪声、光照变化、图像分辨率等因素的影响。

因此，在进行边缘检测前，通常需要进行预处理，比如图像平滑、灰度化等步骤，以减少这些干扰因素对边缘检测结果的影响。

边缘检测并非完美，它仍然存在一些问题和挑战。

例如，边缘检测往往会产生一些不连续和不完整的边缘，这需要通过进一步的处理和分析来解决。

此外，在图像中存在复杂的背景和纹理时，边缘检测的准确性也会受到影响。

因此，为了获得更好的边缘检测效果，我们需要结合其他的图像处理和分析技术，如图像分割、特征提取等。

总结起来，边缘检测是计算机视觉中一项重要的图像处理技术，其通过识别和提取图像中的边缘信息来帮助我们理解图像结构、进行目标识别和图像分割等应用。

虽然边缘检测还存在一些问题和挑战，但随着技术的不断进步和研究的不断深入，相信边缘检测在图像处理领域将发挥更大的作用。

边缘检测原理(内含三种算法)

边缘检测原理的论述摘要数字图像处理技术是信息科学中近几十年来发展最为迅速的学科之一。

图像边缘是图像最基本的一种特征，边缘在图像的分析中起着重要的作用。

边缘作为图像的一种基本特征，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，其目的就是精确定位边缘，同时更好地抑制噪声。

目前，数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。

图像边缘提取的手段多种多样，本文主要通过MATLAB语言编程分别用不同的算子例如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子、Laplacian算子、Log算子和Canny算子等来实现静态图像的边缘检测，并且和检测加入高斯噪声的图像进行对比。

阐述了不同算子在进行图像边缘提取的特点，并在此基础上提出利用小波变换来实现静态图像的边缘检测。

【关键字】图像边缘数字图像边缘检测小波变换背景图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。

图像处理方法有光学方法和电子学方法。

从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。

计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。

(2)希望能由计算机自动识别和理解图像。

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。

边缘是图象最基本的特征.边缘检测在计算机视觉、图象分析等应用中起着重要的作用,是图象分析与识别的重要环节,这是因为子图象的边缘包含了用于识别的有用信息.所以边缘检测是图像分析和模式识别的主要特征提取手段。

所谓边缘是指其周围像素灰度后阶变化或屋顶状变化的那些像素的集合,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。

[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。

laplacian边缘检测原理

laplacian边缘检测原理
Laplacian边缘检测是一种基于图像二阶导数的边缘检测算法。

它的原理是把图像中每个像素点的像素值，与其周围像素点的像素值
做差，然后求和。

这个求和值可以表示该像素点周围的像素的梯度值，从而确定该像素点是否为边缘点。

具体地，Laplacian算子可以通过对图像求二阶导数得到，因此Laplacian边缘检测也叫做二阶微分边缘
检测。

在实际应用中，Laplacian算子的核一般为3x3或5x5，可以通
过卷积运算来实现边缘检测。

与其他边缘检测算法相比，Laplacian边缘检测能够检测到图像中更加细微的边缘线条，并且运算速度较快。

zerocross边缘检测算子步骤

zerocross边缘检测算子步骤在图像处理中，边缘检测是一项非常重要的任务，zerocross边缘检测算子是其中的一种。

下面将从步骤、原理、应用等方面详细讲解zerocross边缘检测算子。

1.步骤（1）对原图像进行灰度化处理，将其转化为灰度图像。

（2）对灰度图像进行高斯滤波，以消除一些噪声，提高边缘检测的效果。

（3）计算图像中每个像素点的二阶导数，用来检测像素点的边缘信息。

（4）对图像中每个像素点进行均值化处理，以消除高频噪声。

（5）进行过零点检测，找到边缘的位置。

（6）对边缘进行非极大值抑制，以保留边缘的最大值，同时抑制不是边缘的噪声。

2.原理zerocross边缘检测算子是根据零点交叉来检测图像边缘的。

其原理是对图像中每个像素点进行二阶导数计算，得到的结果为一个具有零值交叉的图像。

通过找到这些零值交叉的位置，就可以确定图像中的边缘位置。

而非极大值抑制则是为了保留边缘的最大值，同时抑制不是边缘的噪声。

3.应用zerocross边缘检测算子可以应用于很多领域。

例如，在医学图像处理中，可以用于CT和MRI图像的分割和边缘检测；在机器视觉中，可以用于自动检测机器人的运动轨迹；在智能交通中，可以用于车辆和行人的检测和跟踪等。

总之，zerocross边缘检测算子是图像处理中常用的一种边缘检测方法，通过对图像中每个像素点的二阶导数计算，可以对边缘位置进行快速准确的检测和定位。

它具有简单易实现、计算速度快、检测效果好等优点，因此被广泛应用于不同领域的图像处理中。

边缘检测——精选推荐

边缘检测图像边缘是图像局部特征不连续性（灰度突变、纹理结构突变等）的反映，它标志着⼀个区域的终结和另⼀个区域的开始。

边缘的特征是沿边缘⾛向的像素变化平缓，⽽垂直于边缘⽅向的像素变化剧烈。

在图像边缘的较⼩领域中的像素集，它们的灰度值是不连续的，会有较⼤的跃变。

因此可以通过导数来判别图形中像素的灰度值是否存在突变，从⽽检测出边缘。

⼀般可以⽤⼀阶导数和⼆阶导数来实现。

1.基于⼀阶导数的边缘检测1）检测原理设f(x)是⼀个离散的⼀元函数，则其⼀阶导数可定义为：，由于图像的灰度值函数f(x,y)是⼀个离散的⼆元函数，因此通常⽤梯度来表⽰图像的⼀阶导数。

所谓梯度指两个由⼀阶导数组成的向量，其定义为：梯度向量的模值⼤⼩为：为了减⼩计算量，梯度向量模值可⽤绝对值近似表⽰为：梯度向量的⽅向⾓⼤⼩为：在边缘检测中，梯度常指梯度向量的模值。

基于⼀阶导数的边缘检测的基本原理：令坐标为（x，y）的像素值的梯度值为G(x,y)，若满⾜G(x,y)>=T，T为阈值，则(x,y)为边缘点所在的位置。

综上，像素位置(x,y)的梯度为：可以⽤下图中的掩模与点(x,y)的对应邻域内的像素来进⾏空间卷积得到，若要计算整幅图像所有像素的梯度，只要在图像上⽅移动掩模，依次进⾏卷积操作即可。

代码：function h=EdgeDetect(filename)%基于⼀阶的边缘检测%使⽤的是⼀阶梯度算⼦f=imread(filename);figure,imshow(f);[width,height]=size(f);g=zeros(width,height);h=zeros(width,height);df=im2double(f);wx=[-1 0;1 0];wy=[-1 1;0 0];for i=2:width-1for j=2:height -1gw=[df(i,j) df(i,j+1);df(i+1,j) df(i+1,j+1)];g(i,j)=sqrt((sum(sum(wx.*gw)))^2+(sum(sum(wy.*gw)))^2);endendT=0.25*max(g(:));h=g>=T;figure,imshow(h);%edgedetect('ct.bmp')常⽤的基于⼀阶导数的边缘检测器有Roberts/Prewitt、Sobel、Robinson、Kirsch，它们的实现机理与前⾯介绍的类似，最主要的区别在于实现导数的⽅法和掩模的选取不同.Roberts检测器：导数公式：掩模及邻域：Prewitt检测器：导数公式：掩模及邻域：Sobel检测器：导数公式：掩模及邻域：Robinson检测器：导数公式：掩模及邻域：Kirsch检测器：导数公式：掩模及邻域：2.基于⼆阶导数的边缘检测1）检测原理设f(x)是⼀个离散的⼀元函数，其⼆阶导数可定义为：对于⼆元的图像灰度函数f(x,y)，其⼆阶导数⼀般使⽤Laplacian算⼦进⾏计算。

边缘检测算法

边缘检测算法图像边缘的种类可以分为两种：⼀种称为阶跃性边缘，它两边像素的灰度值有着显著的不同；另⼀种称为屋顶状边缘，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，⼆阶导数在边缘处取极值。

通常的边缘提取⽅法是先通过边缘算⼦找到图像中可能的边缘点，再把这些点连接起来形成封闭的边界。

边缘检测困难在于物体之间相接触、互遮挡或者由于噪声等原因引起的边缘间断。

其中susan和canny算法我⽤过,可以结合两种算法的结果使⽤...1.susan算⼦SUSAN算⼦是⼀种基于图像局部灰度特征的算法，利⽤⼀个圆形的模板对图像进⾏扫描，⽐较模板内部的点与模板中⼼点的灰度值，如果灰度差值⼩于⼀定的阈值，就认为该点与中⼼点的灰度相同。

统计模板内部与中⼼点灰度相同的点的个数，与⼀个阈值进⾏⽐较，判断该点是否属于某个区域的边缘点，从⽽实现对图像的分割。

//-----------------------------------------------------------------------//c/c++描述HDIB SUSANEdgeDetectDIB(HDIB hDib){SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_WAIT));DWORD dwDataLength = GlobalSize(hDib);HDIB hNewDib = GlobalAlloc(GHND,dwDataLength);if(!hNewDib){SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));return NULL;}LPBYTE lpDIB = (LPBYTE)GlobalLock(hNewDib);if(lpDIB == NULL){SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));return NULL;}LPBYTE lpDIBSrc = (LPBYTE)GlobalLock(hDib);memcpy(lpDIB, lpDIBSrc,sizeof(BITMAPINFOHEADER)+PaletteSize(lpDIBSrc));DWORD lSrcWidth = DIBWidth(lpDIBSrc);DWORD lSrcHeight = DIBHeight(lpDIBSrc);WORD wBitCount =((LPBITMAPINFOHEADER)lpDIBSrc)->biBitCount;DWORD lSrcRowBytes =WIDTHBYTES(lSrcWidth*((DWORD)wBitCount));LPBYTE lpOldBits = FindDIBBits(lpDIBSrc);LPBYTE lpData = FindDIBBits(lpDIB);//图像变换开始//////////////////////////////////////////DWORD i, j, h, k, offset;int NearPoint[37];int OffSetX[37] = { -1, 0, 1,-2,-1, 0, 1, 2,-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,-2,-1, 0, 1, 2,-1, 0, 1 };int OffSetY[37] = { -3,-3,-3,-2,-2,-2,-2,-2,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,2, 2, 2, 2, 2,3, 3, 3 };if(wBitCount == 8){int thre, same, max, min;//统计象素亮度最⼤值和最⼩值max = min = 0;for(i=0;i<lSrcHeight;i++)for(j=0;j<lSrcWidth;j++){offset = lSrcRowBytes*i+j;if(max < (int)(*(lpOldBits+offset)))max = (int)(*(lpOldBits+offset));if(min > (int)(*(lpOldBits+offset)))min = (int)(*(lpOldBits+offset));}//相似度阈值为最⼤值和最⼩值差的1/10thre = (max-min)/10;for(i=3;i<lSrcHeight-3;i++)for(j=3;j<lSrcWidth-3;j++){//统计圆形邻域内相似的点的个数same = 0;for(h=0;h<37;h++)NearPoint[h] =(int)(*(lpOldBits+lSrcRowBytes*(i+OffSetY[h])+(j+OffSetX[h])));for(h=0;h<37;h++)if(((int)abs(NearPoint[h]-NearPoint[18])) <= thre) same++;if(same > 27)*(lpData+lSrcRowBytes*i+j) = 255;else *(lpData+lSrcRowBytes*i+j) = 0;}}if(wBitCount == 24){int theSame[3], theMax[3], theMin[3], theThre[3];memset(theMax, 0, sizeof(int)*3);memset(theMin, 0, sizeof(int)*3);for(i=0;i<lSrcHeight;i++)for(j=0;j<lSrcWidth;j++){offset = lSrcRowBytes*i+j*3;for(k=0;k<3;k++){if(theMax[k] < (int)(*(lpOldBits+offset+k)))theMax[k] = (int)(*(lpOldBits+offset+k));if(theMin[k] > (int)(*(lpOldBits+offset+k)))theMin[k] = (int)(*(lpOldBits+offset+k));}}for(k=0;k<3;k++)theThre[k] = (theMax[k]-theMin[k])/10;for(i=3;i<lSrcHeight-3;i++)for(j=3;j<lSrcWidth-3;j++){memset(theSame, 0, sizeof(int)*3);for(k=0;k<3;k++){for(h=0;h<37;h++)NearPoint[h] =(int)(*(lpOldBits+lSrcRowBytes*(i+OffSetY[h])+(j+OffSetX[h])*3+k)); for(h=0;h<37;h++)if(((int)abs(NearPoint[h]-NearPoint[18])) <= theThre[k])theSame[k] ++;}if((theSame[0] > 27) && (theSame[1] > 27) &&(theSame[2] > 27))memset(lpData+lSrcRowBytes*i+j*3, 255, 3);elsememset(lpData+lSrcRowBytes*i+j*3, 0, 3);}}GlobalUnlock(hDib);GlobalUnlock(hNewDib);SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));return hNewDib;}2.canny算⼦Canny边缘检测基本原理(1)图象边缘检测必须满⾜两个条件：⼀能有效地抑制噪声；⼆必须尽量精确确定边缘的位置。