图像边缘检测课程设计报告

图像边缘的检测提取设计

（陕西理工学院物理与电信工程学院通信1102班，陕西汉中723003）

指导教师：陈莉

【摘要】边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而重要的内容。该课程设计具体考察了五种最常用的边缘检测算子并运用MATLAB进行图像处理比较。梯度算子简单有效，LOG算法和canny边缘检测器能产生较细的边缘。

【关键字】：MATLAB、边缘检测、图像处理

Image edge detection to extract the design

(Grade11,Class2,Major of Communication Engineering，School of Physics and telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology, Hanzhong

723003,China)

Tutor:chen li

[Abstract]the basic features of the image edge,contains useful information in the image recognition,edge detection is a basicand important content of digital image processing.Thecurriculum design of the specific study of the five most commonedge detection operator and the use of MATLAB for comparison of image processing.Gradient operator is simple and effective,the LOG algorithm and the canny edge detector can producethinner edges.

[keyword]:MATLAB,edge detection,image processing

目录

1绪论 (1)

1.1边缘检测的背景 (1)

1.2边缘检测的定义 (1)

1.3图像边缘检测算法的研究内容 (2)

1.4边缘检测的发展趋势 (3)

2边缘检测的算法分析与描述 (3)

2.1 Roberts算子 (3)

2.2 Prewitt算子 (4)

2.3 Sobel算子 (5)

2.4 Laplacian算子 (6)

2.5 Canny算子 (7)

3算子性能分析比较 (8)

4 算法的选择和实现 (9)

4.1ssobel算子 (10)

4.2sobel算子 (10)

4.3prewitt算子 (12)

设计总结 (12)

致谢 (14)

参考资料 (15)

1绪论

1.1边缘检测的背景

在实际图像处理问题中，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。

边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一，也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征，是图像的基本特征之一，广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理中。因此，图像边缘和轮廓特征的检测与提取方法，一直是图像处理与分析技术中的研究热点，新理论、新方法不断涌现。

随着信息技术的不断发展和用户需求的不断增长,嵌入式系统逐渐走进国民生产的方方面面,其应用也日益广泛。目前国内一个普遍被认同的定义是：以应用为中心、以计算机技术为基础、软件硬件可裁剪、适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求的专用计算机系统。嵌入式系统的应用领域也非常广泛。嵌入式系统几乎包括了生活中的所有电器设备，如掌上PDA 、移动计算设备、手机上网、数字电视、多媒体、汽车、数字相机、电梯、空调、安全系统、自动售货机、工业自动化仪表与医疗仪器等。

而图像边缘检测则是图像处理中非常基础但是及其重要步骤。边缘是两个不同区域之间的边界。图像边缘检测是图像处理，图像分析，模式识别等一系列图像处理过程中最重要的步骤。目前，学界上已经有许多种不同点的方法来实现边缘检测的功能，比如说差分法（Kirsch,1971）和曲线拟合法（Haralick，1984）。传统的边缘检测方法，比如Sobel、Prewitt、Kirsch算法，通过计算第一阶方向导数来决定边缘的位置。零点交叉边缘检测法（Bovik，1998）运用了二阶导数和拉普拉斯算符。而Canny算法（Canny，1986）是目前学界最流行并且应用最广泛的的高斯边缘检测算法。尽管高斯检测算法（Yuksel，2007）相对来说有更好的性能表现，但是所需要的计算也比传统基于求导的检测算法复杂的多。

近些年来，对于图像处理在许多不同的科学和工程领域应用的研究越来越火热。在嵌入式系统上实现图像处理能够很好的解决在一般PC或者工控机上实现图像处理的不足之处，比如说便携性差，功耗大，移动性，灵活性不强等。同时加之以集成度高，与网络的耦合也越来越紧密等特点。嵌入式系统将是未来工业控制和其他一些行业的主要发展方向。

1.2边缘检测的定义

图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的用。所谓边缘（edge）是指图像局部特征的不连续性。灰度或结构信息的突变称为边缘，例如：灰度级的突变、颜色的突变、纹理结的突变。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。当人们看一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘，如

一条理想的边缘应该具有如图 2.1(a) 所示模型的特性。每个像素都处在灰度级跃变的一个垂直的台阶上（例如图形中所示的水平线通过图像的灰度剖面图）。而实际上，诸如图像采集系统的性能、采样频率和获得图像的照明条件等因素的影响，得到的边缘往往是模糊的，边缘被模拟成具有“斜坡面”的剖面，如图2.1(b) 所示，在这个模型中不再有细线（宽

为一个像素的线条），而是出现了边缘的点包含斜坡中任意点的情况。由此可以看到：模糊的边缘使边缘的“宽度”较大，面清晰的边缘使边缘的宽度较小。图像的边缘有方向的幅度两个属性，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，通常用一阶导数或二阶导数来检测边缘，不同的是一阶导数认为最大值对应边缘位置，而二阶导数以过零点对应边缘位置。实际上，对于图像中的任意方向上的边缘都可以进行类似的分析。图像边缘检测中对任意点的一阶导数可以利用该点梯度的幅度来获得，二阶导数可以用拉普拉斯算子得到。

1.3图像边缘检测算法的研究内容

图像边缘检测和分析可定义为应用一系列方法获取、校正、增强、变换、检测或压缩可视图像的技术。其目的是提高信息的相对质量，以便提取有用信息。图像边缘检测中的变换属于图像输入-图像输出模式，图像边缘检测是一种超越具体应用的过程，任何为解决某一特殊问题而开发的图像边缘检测新技术或新方法，几乎肯定都能找到其他完全不同的应用领域。

图像边缘检测的主要研究内容包括：

（1）图像获得和抽样，其中通过人眼观察的视野获取图像的问题有：最常用的图像获取装置——电视（TV）摄像机问题，对所获得信号进行独立的采样和数字化就可用数字形式表达景物中全部彩色内容；电荷-耦合装置，用作图像传感器，对景物每次扫描一行，或通过平行扫描获得图像；选择正确的分辨力或采样密度，一幅图像实质上是二维空间中的信号，所以适用于信号处理的法则同样适用于图像边缘检测，在放射学中常常需要高分辨力，要求图像至少达到2048像素×2048像素；灰度量化，图像强度也必须进行数字化，通常以256级（按1字节编码）覆盖整个灰度，一般一幅灰度分辨力为8位，空间分辨力为512