灰度值不连续图像的边缘检测方法研究

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图像处理中的边缘检测算法分析与优化

图像处理中的边缘检测算法分析与优化随着数字图像处理技术的不断发展，边缘检测在计算机视觉、模式识别和图像分割等领域中扮演着重要的角色。

边缘是图像中灰度变化较大的区域，通过检测边缘，我们可以提取图像的形状和结构信息，从而实现图像分析和理解。

本文将对常用的图像处理边缘检测算法进行分析，并探讨优化策略。

一、边缘检测算法概述1.1 Sobel算法Sobel算法是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过计算图像梯度的大小和方向来确定边缘位置。

Sobel算法具有计算简单、鲁棒性较高的优点，但对噪声比较敏感，在图像边缘不够明显或存在噪声时容易引入误检。

1.2 Canny算法Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它通过多个步骤来实现高效的边缘检测。

首先，通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。

然后，计算图像的梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制，以精确地定位边缘。

最后，通过滞后阈值法来进行边缘的连接和细化。

Canny算法具有良好的边缘定位能力和抗噪能力，在实际应用中被广泛使用。

1.3 Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算子，它通过计算图像的二阶导数来检测图像中的边缘。

Laplacian算子具有对灰度变化较大的边缘敏感的优点，但对噪声比较敏感，容易产生边缘断裂和误检。

为了提高Laplacian算子的效果，常常与高斯滤波器结合使用，以减少噪声的干扰。

二、边缘检测算法优化2.1 参数选择在边缘检测算法中，参数的选择对于最终的结果具有重要的影响。

例如，对于Canny算法来说，高斯滤波器的大小和标准差的选择直接影响到边缘的平滑程度和定位精度。

因此，在优化边缘检测算法时，需要根据具体的应用场景和图像特点选择合适的参数。

2.2 非极大值抑制非极大值抑制是Canny算法中的一种重要步骤，用于精确地定位边缘位置。

然而，在进行非极大值抑制时，会产生边缘断裂和不连续的问题。

为了解决这个问题，可以考虑使用像素邻域信息进行插值，从而减少边缘的断裂，并得到更连续的边缘。

医学图像的边缘检测及特定区域灰度值的跟踪显示方法

Ｅｄｅｄｔｃｉｎｏｅｃｌｍａｎｅｈｄｓｆｒｔａｋｎｇｅｅｔｏｆｍｄｉａｉｇｅａｄｍｔｏｏｒｃｉｇ＆ｓｏｉｇｏｒｙｈｗｎｆａｇ
ＩＶｅＩｎｓｐｅａｅｇ１ｅｉｃｉＩｒ０ｎｓ
利用ＭＡＬＢ．ＴＡ７０图像处理函数和编程技巧，展示医学图像的轮廓线、可内部组织的边缘线和灰度直方图，图对
像选定区域进行自由放大和缩小．用图像处理工具显示任意区域的灰度值，能自如测量两点间的距离，以对图利并可
图１图像轮廓线
分算子、梯度算子、ｏｅｓ、ｅｉ算子、ｂｌ，ａｎ算子等，ＲｂｒｃｓｒｔｔｒＰｗｔｏＳｅｏ模板Ｃｎｙ其中Ｃｎｖａｎ算子能提高信噪ｆＳＲ：ｆＮ而小波变换的局部极大值点反映图．像信号的突变点位置．即图像的边界位置。图３给出了几种不同算子的图像边缘描绘线。下面以梯度算子和拉普拉斯算子为例进行理论分析边界跟踪是梯度检测的重要方法．通过求出灰度梯度矢量就能得知边缘检测的检测灵敏度具有等方向性。梯度算子是一阶导数算
像分割技术中的不同方式进行灵活对比．临床诊断提供有用的参考。为关键词医学图像处理；ＴＡ７；ＭＡＬＢ．边缘检测；度直方图；０灰图像分割；度算子梯
中图分类号：Ｎ１．３Ｔ９１７文献标志码：Ｂ文章编号：０３８６（０７ｌ — ０３０１０ — ８８２０）１０５ — ３

图像处理中边缘检测技术的研究

ａｔ～＝Ｉ［ａｌ
…
大值点ｆｓｘ的零点。因此，通过分析ｆｓ（，）（，
ＯＥ］ｆ．ｆｔ
其：（＝中）满允条的小中ｘ｛（是足许件母波）言
经尺度因子伸缩所得。设平滑函数０ｘ是一个实值函数，满足积分为（）
１且无穷远处趋于０的条件，即：１０ｘｄ（）ｘ＝０
令（＝ｌ）定２小函如：。）ｉ了。义个波数下ｓ１ｘｘ
Ｒｂｒ边缘检测算子通过计算图像梯度，然ｏｅｓｔ
后将梯度与选定阀值相比较来检测边缘。一般地，任意一对互相垂直方向上的差分可以看成计算梯
度的近似方法，Ｒｂｒ边缘检测算子利用该原ｏｅｓｔ理，采用对角线方向相邻两像素灰度值之差代替
中图分类号：Ｔ７１Ｐ５文献标识码：Ａ个内容：
ｌ引言
（）用边缘算子提取边缘点集；１（）在边缘点集合中去除某些边缘点并填充２
边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶等变化的那些像素的集合。图像的边缘对应着图像
系数模的极值点或过零点，并且信号奇异性大小
同小波变换系数的极值随尺度的变化规律相对应，
誓
因此，小波变换可应用于对信号的瞬时特征进行
描述是极有意义的。信号ｘ在尺度ｓ）和位置Ｘ的小波变换是：
ｘ＝ｆ）（）（＊ｘｒｘ）ｚｘ）＝Ｉ） —ｒｄ（
并找到最佳阈值Ｔ。如果Ｒ（，）＞Ｔ，则认为点ｉｊ（，为图像的边缘点。ｉ）ｊ

图像边缘检测技术研究综述

莲：。

塑曼叁凰．图像边缘检测技术研究综述贾磊焦淑红(哈尔滨工程大学，黑龙江哈尔滨150001)D商要]本文首先论述了边缘物I l的基本嘏念与实现方法；其次对边缘检测中存在的问题与难点进行了详细阐述，并在此技术上，浅析了边缘捡测的发展趋势；最后，针对边缘检测中的难点与问题，综述了边缘检测技术的若干改进方向，如漫射边缘的检测枝术、多尺度边缘检测技术、亚像素边缘定位技术。

联键词】边缘检测；漫射边缘；多尺度；亚像素边缘检测是图像处理领域中最基本的问题，也是经典的技术难题之一，它的解决对于进行高层次的特征提取、特征描述、目标识别和图像理解等有着重大的影响。

然而由于成像过程中的投影、混合、畸变和噪声等导致图像的模糊和变形，边缘往往难于检测，这使得人们一直致力于构造具有良好性质的边缘检测算子。

1边缘检测的基本概念与实现方法边缘检测是根据引起图像灰度变化的物理过程来描述图像中灰度变化的过程。

实际应用中，图像数据往往被噪声污染。

因此，边缘检测方法要求既能检测到边缘的精确位置，又可以抑制无关细节和噪声。

通常边缘检测基本步骤如图1所示：图1边缘检测的基本步骤边缘检测的方法多种多样，但目前还没有任何一种方法能完美地解决边缘检测问题。

早期的边缘检测方法；}Ⅱ用一阶导数的极大值或二阶导数的过零点来检测边缘点，由此衍生出一系列的不同形式的微分算子，如s obel算子、R ober t o算子、prew i t t算子和L即l aci an算子等。

现在，人们已经从不同的角度、不同的应用背景提出了很多方法，归纳起来分为三大类刚：1)经典的边缘检测方法，如：微分算子法、最优算子法和拟合法等：2)以能量最小化为准则的全局提取方法，其特征是运用严格的数学方法对此问题进行分析，给出—维值代价函数作为最优提取依据，从全局最忧的观点提取边缘，如松驰法：3)以小波变换、数学形态学、模糊数学、分形理论等近年来发展起来的高新技术为基础的图像边缘提取方法，尤其是基于多尺度特性的小波变换提取图像边缘的方法是目前研究较多的课题。

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)}

图像边缘检测各种算子MATLAB实现以及实际应用

《图像处理中的数学方法》实验报告学生姓名：***教师姓名：曾理学院：数学与统计学院专业：信息与计算科学学号：********联系方式：139****1645梯度和拉普拉斯算子在图像边缘检测中的应用一、数学方法边缘检测最通用的方法是检测灰度值的不连续性，这种不连续性用一阶和二阶导数来检测。

1.（1）一阶导数：一阶导数即为梯度，对于平面上的图像来说，我们只需用到二维函数的梯度，即：∇f=[g xg y]=[ðf ðxðfðy],该向量的幅值：∇f=mag(∇f)=[g x2+g y2]1/2= [(ðf/ðx)2+(ðf/ðy)2]1/2,为简化计算，省略上式平方根，得到近似值∇f≈g x2+g y2；或通过取绝对值来近似，得到：∇f≈|g x|+|g y|。

（2）二阶导数：二阶导数通常用拉普拉斯算子来计算，由二阶微分构成：∇2f(x,y)=ð2f(x,y)ðx2+ð2f(x,y)ðy22.边缘检测的基本思想：（1）寻找灰度的一阶导数的幅度大于某个指定阈值的位置；（2）寻找灰度的二阶导数有零交叉的位置。

3.几种方法简介（1）Sobel边缘检测器：以差分来代替一阶导数。

Sobel边缘检测器使用一个3×3邻域的行和列之间的离散差来计算梯度，其中，每行或每列的中心像素用2来加权，以提供平滑效果。

∇f=[g x2+g y2]1/2={[(z7+2z8+z9)−(z1+2z2+z3)]2+[(z3+2z6+z9)−(z1+2z4+z7)]2}1/2（2）Prewitt边缘检测器:使用下图所示模板来数字化地近似一阶导数。

与Sobel检测器相比，计算上简单一些，但产生的结果中噪声可能会稍微大一些。

g x=(z7+z8+z9)−(z1+z2+z3)g y=(z3+z6+z9)−(z1−z4−z7)（3）Roberts边缘检测器：使用下图所示模板来数字化地将一阶导数近似为相邻像素之间的差，它与前述检测器相比功能有限（非对称，且不能检测多种45°倍数的边缘）。

图像处理中的边缘检测与图像增强技术

图像处理中的边缘检测与图像增强技术边缘检测是图像处理领域中的重要技术，它主要用于提取图像中的边缘信息，帮助我们分析和理解图像。

图像增强则是通过改变图像的亮度、对比度等参数，使得图像更加明亮和清晰。

本文将介绍边缘检测和图像增强的原理、常用算法和应用领域。

一、边缘检测技术边缘是图像中灰度变化比较大的区域，通常表示物体边界或者纹理的边界。

边缘检测的目标是在图像中找到这些边缘，并将其提取出来。

常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny算子。

1. Sobel算子Sobel算子是一种最简单和最常用的边缘检测算法之一。

它通过在图像中进行卷积运算，通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。

Sobel算子有水平和垂直两个方向的算子，通过计算两个方向上的差异来得到最终的边缘值。

2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法，它与Sobel算子类似，也是通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。

不同之处在于Prewitt算子使用了不同的卷积核，其结果可能会略有差异。

3. Roberts算子Roberts算子是一种简单的边缘检测算法，它使用了一个2x2的卷积核。

通过计算相邻像素点之间的差异，Roberts算子可以提取图像中的边缘信息。

然而，Roberts算子相对于其他算法来说，其结果可能会较为粗糙。

4. Canny算子Canny算子是一种边缘检测的经典算法，由于其较好的性能和效果，被广泛应用于边缘检测领域。

Canny算子主要包括以下几步：首先，对图像进行高斯滤波，以平滑图像；其次，计算图像的梯度和边缘方向；然后，通过非极大值抑制去除不是边缘的像素；最后，通过双阈值算法将边缘连接为一条连续的线。

二、图像增强技术图像增强是指通过改变图像的亮度、对比度等参数，使得图像更加明亮和清晰。

图像增强可以提高图像的质量，使得图像更适合用于后续的分析和处理。

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法楚玺;周志祥;邓国军;邵帅【摘要】针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测,只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘,检测性能具有局限性的问题,提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法.首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值,对图像中高斯噪声进行判别,使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理;然后采用改进模糊图像边缘检测算法,按图像含噪情形制定边缘检测策略,获取模糊图像边缘;最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法,对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、腐蚀、形态学梯度型不连续边缘进行检测.实验结果表明,该算法抗噪性较高,模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、完整.【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》【年(卷),期】2019(057)004【总页数】7页(P875-881)【关键词】模糊图像;不连续边缘;边缘检测;广义交叉验证准则;自适应模糊滤波器;灰度形态学【作者】楚玺;周志祥;邓国军;邵帅【作者单位】重庆交通大学土木工程学院,山区桥梁与隧道工程国家重点实验室培育基地,重庆400074;重庆交通大学土木工程学院,山区桥梁与隧道工程国家重点实验室培育基地,重庆400074;重庆交通大学土木工程学院,山区桥梁与隧道工程国家重点实验室培育基地,重庆400074;重庆交通大学土木工程学院,山区桥梁与隧道工程国家重点实验室培育基地,重庆400074【正文语种】中文【中图分类】TP311图像边缘在受到噪声影响时, 具有突变性、不连续性和灰度值的不均匀性, 从而产生模糊图像不连续边缘. 采用边缘检测对模糊图像进行调整, 可避免损坏关键框架属性, 有利于削减图像的数据量[1]. 传统的模糊图像不连续边缘检测算法是通过增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度变化不强烈以及只受普通噪声影响的图像边缘, 在不同噪声环境下不能通用. 文献[2]提出了改进的Roberts边缘检测算法, 该算法采用3×3邻域代替Roberts算法中2×2邻域计算梯度幅值, 并利用图像块之间相似性的三维块匹配去噪模型, 提高Roberts算子的检测精度和抗噪性能, 通过最佳阈值迭代方法代替人为指定阈值获取最佳分割阈值, 有效地提取了图像中的目标轮廓; 文献[3]提出了一种新的Kirsch边缘检测算法, 该算法首先利用模糊数学方法和中值滤波去除图像中的背景噪声和随机噪声, 然后基于三阶样条小波系数构造4个滤波模板并获得滤波图像和极值点图像, 最后根据最大熵算法自动获取的阈值和极值点图像得到边缘图像. 但上述改进方法的检测性能均不理想, 因此, 本文对模糊图像的不连续边缘智能检测算法进行改进, 首先利用广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 根据噪声方差估计值判别图像的高斯噪声, 然后采用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理, 通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均与变化形成的膨胀、腐蚀、形态学梯度型不连续边缘进行检测, 实现了对模糊图像不连续边缘的完整、准确检测.1 改进算法1.1 噪声估计图像的不连续边缘由高斯噪声的强度所致, 因此在对图像进行边缘检测前, 需判别噪声强度[4]. 在噪声具体特征未知的前提下, 通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值σ2, 计算公式为(1)(2)其中: y表示需要调整的图像,表示DTD的特征值, D为n×n三角矩阵, n为图像像素点的数量； DCTi表示第i个元素的离散余弦变换[5]； s表示通过广义交叉验证准则得分最小化时获取的参数值. 上述算法适用于在图像含有高斯噪声时精确估算噪声的方差, 对图像的噪声强度进行判别.1.2 模糊滤波图像含有高斯噪声时会产生模糊图像[6], 此时使用模糊边缘检测算法不能对其进行准确检测, 因此在对模糊图像边缘检测前, 应对图像进行滤波处理. 本文采用自适应模糊滤波器对图像进行滤波处理, 可得到更准确的边缘检测效果[7].自适应模糊滤波器通过计算目标像素点3×3窗口内每点像素值与中心点像素值的差异均值和方差, 获取与高斯分布匹配的隶属度函数, 计算公式为(3)其中：Ωi,j和分别表示3×3窗口内每点像素值与中心点像素值差异的均值和方差；i,j表示中心像素点的位置坐标；r,s∈{-2,-1,0,1,2}表示像素分辨率. 通过把隶属度函数作为权值对3×3窗口内每点像素加权, 得出模糊滤波过程[8], 计算公式为(4)其中： Fi,j表示图像模糊滤波结果； W,C分别表示各点隶属度函数值和像素点灰度值.1.3 改进模糊图像边缘检测在对模糊图像边缘检测中, 通过噪声判别对模糊图像进行滤波处理, 采用改进模糊图像边缘检测算法对图像进行边缘检测, 本文改进算法根据噪声强度的差异使用不同的边缘检测策略[9], 计算公式为(5)其中, Tn表示真实图像的噪声阈值； u,uf分别表示原图和模糊滤波后的图像; g(·)表示采用模糊推理规范获取的检测结果. 因此, 在检测模糊图像边缘时, 通过对噪声的判别, 可对其使用不同的边缘检测方案.1.4 基于灰度形态学的模糊图像不连续边缘智能检测由于获取的模糊图像边缘灰度值变化强度不同, 会导致出现模糊图像不连续边缘的现象. 通过数学形态学可对灰度值差异的模糊图像不连续边缘进行智能检测.1.4.1 数学形态学通过固有形态的结构元素判别并采集图像中相符的形状完成图像解读判别是数学形态学的基本思想. 由于提取的有关图像结构信息受结构元素尺寸和形状条件的影响, 因此构建具有差异性的结构元素能获取不同的结果, 再对差异图像进行分析. 本文通过灰度形态学对模糊图像进行不连续边缘检测.1.4.2 灰度形态学的基本运算图像的灰度值突变会产生分布不均的现象, 致使图像产生模糊不连续边缘, 主要有4种形态：膨胀、腐蚀、开启和闭合. 灰度形态学是通过在灰度图像上对膨胀、腐蚀、开启和闭合进行处理, 其中开启和闭合形态统称为形态学梯度型形态. 用f(x,y)表示灰度图像, b(i,j)表示结构元素, Df和Db分别表示f和b的定义域. 4种形态描述如下：1) 腐蚀定义为(f Θ b)(x,y)=min{f(x+i,y+i)-b(i,j)|(x+i,y+j)∈Df; (i,j)∈Db}；(6)2) 膨胀定义为(f⊕b)(x,y)=max{f(x-i,y-i)-b(i,j)|(x-i,y-j)∈Df; (i,j)∈Db}；(7)3) 开启运算定义为f(x,y)∘b(x,y)=[(f Θ b)⊕b](x,y);(8)4) 闭合运算定义为f(x,y)·b(x,y)=[(f⊕b)Θb](x,y).(9)1.4.3 灰度形态学的不连续边缘检测通过上述描述, 可知4种形态的区分方式, 从而进行分类边缘提取. 在同一区域内出现两个不同的灰度值边缘, 通过形态学的转换, 需提取的边缘灰度值和图像内非边缘的部分变化程度更分明, 因此可提取到模糊图像的腐蚀、膨胀及形态学梯度型不连续边缘：1) 基于灰度腐蚀的腐蚀边缘提取表达式为Ge(x,y)=f(x,y)-f(x,y)Θb(x,y)；(10)2) 基于灰度膨胀的膨胀边缘提取表达式为Gd(x,y)=f(x,y)⊕b(x,y)-f(x,y);(11)3) 基于形态学梯度的梯度波动边缘提取表达式为Gde(x,y)=f(x,y)⊕b(x,y)-f(x,y)Θb(x,y).(12)由式(10)～(12)可知, 获取腐蚀型边缘时, 需对原图像过滤其腐蚀后的图像, 可获取检测边缘; 获取膨胀型边缘时, 需在原图像膨胀后的图像过滤原图像, 可获得检测边缘; 获取形态学梯度型边缘时, 需将膨胀后的图像过滤腐蚀后的图像, 可获得检测边缘. 通过上述过程可实现模糊图像中腐蚀、膨胀、形态学梯度型等不连续边缘的检测.本文改进的模糊图像不连续边缘智能检测算法流程如图1所示. 先利用广义交叉验证准则的估计算法对图像噪声强弱进行判别, 然后对模糊图像进行滤波处理, 改进的模糊图像边缘检测算法按图像含噪情形制定边缘检测策略, 当图像处于弱噪时, 采用模糊边缘检测算法; 当图像处于强噪时, 采用把模糊滤波处理和模糊边缘检测算法相结合的方法, 实现模糊图像边缘检测. 最后采用形态学算法实现模糊图像的不连续边缘智能检测[10].图1 模糊图像不连续边缘检测算法改进流程Fig.1 Improved flow chart of discontinuous edge detection algorithm of blurred image2 实验分析为了验证本文改进算法的有效性, 针对噪声和灰度值两种干扰因素所产生的模糊图像不连续边缘智能检测进行仿真实验. 实验选取某人脸识别数据库图像作为实验样本, 实验环境： CPU为Intel(R) 3.19 GHz, 内存为16 GB, 分别在两种不同影响因素下进行实验.2.1 噪声干扰下算法性能检测把方差为0.006的弱高斯噪声和方差为0.03的强高斯噪声分别加到Lena原图中(256×256), 实验对比分析本文算法、文献[2]算法和文献[3]算法的性能. 融入弱高斯噪声(σ2=0.006)的Lena图像不连续边缘检测结果如图2所示, 设置本文算法的噪声阈值Tn=0.01. 由图2可见, 在弱噪声情形下, 本文改进算法检测不连续边缘的结果比其他两种算法更清晰、全面.图2 弱噪声情形下3种算法检测结果对比Fig.2 Comparison of detection results of three algorithms in the case of weak noise将σ2=0.03的高斯噪声加到Lena原图中, 同理采用上述3种算法对强噪声的Lena图像不连续边缘进行检测, 结果如图3所示. 由图3可见，在强噪声情形下, 本文改进算法比其他两种算法检测出的图像不连续边缘更全面, 图像的不连续边缘几乎都被检测出, 表明本文改进算法的抗噪性能较强, 且精度较高.图3 强噪声情形下3种算法检测结果对比Fig.3 Comparison of detection results of three algorithms in the case of strong noise下面采用峰值信噪比(PSNR)对上述3种对比算法进行性能对比, 计算公式为(13)其中: I0(x,y)和I(x,y)分别表示高斯噪声的原始图像和最终边缘检测图像；m×n表示图像大小. 3种对比算法的PSNR对比结果列于表1.表1 3种算法的PSNR对比结果Table 1 Comparison of PSNR results of three algorithms实验图像PSNR/dB文献[2]算法文献[3]算法本文算法Lena原图14.08715.67231.049由表1可见, 在处理含高斯噪声的Lena原图时, 文献[2]算法和文献[3]算法的PSNR均小于本文改进算法, 表明本文改进算法的性能高于其他两种算法. 用上述3种对比算法对Lena、车、船和昆虫图像进行不连续边缘检测效率和精度的对比实验, 结果列于表2. 由表2可见, 相对于其他两种算法, 本文算法进行不连续边缘检测效率和精度更高, 优势明显.表2 3种算法检测性能对比Table 2 Comparison of detection performance of three algorithms图像文献[2]算法检测效率/%检测精度文献[3]算法检测效率/%检测精度本文算法检测效率/%检测精度Lena91.260.7888.560.8892.350.92车87.030.8590.120.8394.080.95船80.260.8276.250.7695.240.93昆虫78.280.6881.030.6591.850.912.2 灰度值干扰下算法性能检测实验通过Windows XP平台, 使用MATLAB 7.0软件对鼠兔图像不连续边缘进行检测, 因为鼠兔图像具有不规则性, 所以利用结构相似性(SSIM)对本文算法、文献[2]算法和文献[3]算法进行性能检测, 使用3×3的圆盘形结构元素及腐蚀型和膨胀型边缘提取方法对其进行不连续边缘检测. 为了将实验128×128像素彩色图像变化为灰度图像, 实验使用灰度值与彩色图像3个颜色分量R,G,B之间的变换公式实现如图4所示的鼠兔原始图像的灰度化处理：图4 鼠兔原始图像Fig.4 Original image ofpikagrayscale=0.3R+0.59G+0.11B.(14)本文算法采用灰度形态学不连续边缘检测方法对原始图像进行边缘检测, 获取的灰度膨胀型边缘和灰度腐蚀型边缘的检测结果分别如图5和图6所示, 文献[2]算法和文献[3]算法对原始图像边缘检测的结果分别如图7和图8所示.由图5和图6可见, 在图片发生灰度值变化产生不连续边缘时, 经过本文算法形态学的调整, 仍然能检测出图像的不连续边缘, 且检测结果边缘平滑、边界清晰, 许多身体细节均被检测出. 图7和图8虽然也能对原始图像进行边缘检测, 但很多边缘细节被筛选排除掉, 无法准确、完整地检测出图像的不连续边缘. 因此, 本文算法检测结果平滑清晰, 未出现漏检现象, 效果令人满意.图5 灰度膨胀型边缘检测结果Fig.5 Results of grayscale expansion edge detection图6 灰度腐蚀型边缘检测结果Fig.6 Results of grayscale corrosion edge detection图7 文献[2]算法边缘检测结果Fig.7 Edge detection results of reference [2] algorithm图8 文献[3]算法边缘检测结果Fig.8 Edge detection results of reference [3] algorithm综上所述, 本文对模糊图像的不连续边缘智能检测算法进行了改进, 利用形态学算法对灰度值差异的模糊图像进行不连续边缘检测, 采用改进的模糊图像边缘检测算法, 获取模糊图像边缘后, 通过基于灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 检测模糊图像边缘膨胀、腐蚀、梯度波动等不连续边缘. 实验从噪声干扰和灰度值干扰两种环境对本文算法不连续边缘检测性能进行了验证, 证明本文算法具有较高的抗噪性, 对模糊图像的不连续边缘检测结果更清晰、完整.参考文献【相关文献】[1] 贾敬典, 刘艳, 李雷. 模糊图像边缘检测算法研究 [J]. 计算机技术与发展, 2017, 27(7): 62-64. 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基于Matlab的图像边缘检测算法的实现及应用

目录摘要 (1)引言 (2)第一章绪论 (3)1.1 课程设计选题的背景及意义 (3)1.2 图像边缘检测的发展现状 (4)第二章边缘检测的基本原理 (5)2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8)2.2 基于二阶导的边缘检测 (9)第三章边缘检测算子 (10)3.1 Canny算子 (10)3.2 Roberts梯度算子 (11)3.3 Prewitt算子 (12)3.4 Sobel算子 (13)3.5 Log算子 (14)第四章MATLAB简介 (15)4.1 基本功能 (15)4.2应用领域 (16)第五章编程和调试 (17)5.1 edge函数 (17)5.2 边缘检测的编程实现 (17)第六章总结与体会 (20)参考文献 (21)附录 (22)附录A：程序代码 (22)附录B：各种边缘检测算子得到的边缘图像效果 (23)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又重要的内容。

该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。

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。

边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点，而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度，因而许多方法利用导数来检测边缘。

在分析其算法思想和流程的基础上，利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验，分析了各自的性能和算法特点，比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。

关键词：边缘检测；图像处理；MATLAB仿真如需程序/Word版本，请访问: 嵌入式软件院。

引言边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用，其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。

许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能，并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。

但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合，并且在实际图像中存在着不同程度的噪声，各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。

灰度图像边缘检测算法的性能评价的开题报告

灰度图像边缘检测算法的性能评价的开题报告一、研究背景灰度图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要问题，它涉及到许多领域，如医学影像、工业视觉、自动驾驶等。

在灰度图像中，边缘是图像中不同区域之间的重要分界线，可以用于对象识别、图像分割等任务。

因此，灰度图像边缘检测一直是图像处理领域的一个研究热点。

常用的灰度图像边缘检测算法包括Sobel、Canny、LoG等。

这些算法各有不同的优缺点和适用场景。

由于图像数据的复杂性和灰度值的变化，灰度图像边缘检测算法在实际应用中仍然存在一些问题，例如检测精度不高、易受噪声干扰等。

因此，对灰度图像边缘检测算法的性能进行评价和优化是非常必要的。

二、研究内容本文拟对常用的灰度图像边缘检测算法进行性能评价，包括Sobel、Canny、LoG等算法。

评价指标将包括以下几个方面：1.检测精度：使用标准图像进行测试，比较不同算法的检测精度，包括误差率、漏检率、误检率等指标。

2.鲁棒性：分析不同算法在不同噪声水平下的检测精度。

3.计算时间：比较不同算法的计算时间，分析每个算法的优点和缺点。

三、研究方法本研究将采用以下方法：1.实现Sobel、Canny、LoG等常用算法，并针对不同指标进行性能评价。

2.设计实验，使用广泛应用的测试数据集对算法进行评价。

3.在不同噪声水平下，对算法进行评估。

4.使用Matlab或Python等工具进行实现和评价，并绘制图表进行分析。

四、研究意义本研究将对常用的灰度图像边缘检测算法进行客观评价，为相应领域的应用提供参考。

同时，优化算法的鲁棒性和计算时间，可为实际应用中灰度图像边缘检测问题提供更好的解决方案。

五、预期成果1.实现Sobel、Canny、LoG等常用算法，并进行性能评价。

2.综合比较不同算法的优缺点，为实际应用提供参考。

3.对不同算法的鲁棒性进行评估，提高算法的实用性。

4.为灰度图像边缘检测算法的优化提供思路和参考。

图像处理中的图像边缘检测与边缘增强算法研究

图像处理中的图像边缘检测与边缘增强算法研究图像边缘检测与边缘增强算法研究随着人工智能和计算机视觉的发展，图像处理在各个领域的应用日益广泛。

而图像边缘检测与边缘增强算法就是其中重要的一部分。

本文将就这一主题展开探讨。

一、边缘检测的意义与难点边缘是图像中物体与背景交界处的强度变化，对于了解物体的形状和轮廓非常重要。

因此，图像边缘检测的主要目的就是提取出图像中的边缘信息。

但是，由于图像中存在噪声和复杂的纹理等因素，边缘检测变得困难。

在图像边缘检测中，常用的方法有基于梯度的方法和基于模板的方法。

基于梯度的方法通过计算像素点的梯度来检测边缘，而基于模板的方法则是通过将图像与一些特殊模板进行卷积计算来寻找边缘。

这两种方法各有优缺点，根据实际需要选择相应的方法进行边缘检测。

二、经典的边缘检测算法1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它利用一组3x3的模板分别计算水平和垂直方向上的梯度值，然后将两个方向上的梯度值进行加权平均得到最终的边缘强度。

Sobel算子简单有效，能够检测到明显的边缘，但对于边缘较细的物体可能存在一定误差。

2. Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种基于概率的边缘检测算法，它通过将图像进行多次平滑处理、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤，最终得到图像的边缘信息。

Canny算法可以有效地抑制噪声，并能检测出较细的边缘，是目前应用最广泛的边缘检测算法之一。

三、边缘增强的方法与技术边缘增强是通过一系列处理方法，使得图像中的边缘更加鲜明和清晰。

常用的边缘增强方法有直观增强、直方图均衡化、锐化等。

直观增强是最简单的一种边缘增强方法，通过调整图像的对比度和亮度来使边缘更加突出。

直方图均衡化则是通过将像素灰度分布均匀化来增强图像的边缘信息，进而提高图像的质量和视觉效果。

而锐化则是通过增强图像的高频成分来提升图像的边缘信息。

四、图像边缘检测与边缘增强的应用领域图像边缘检测与边缘增强广泛应用于图像处理、模式识别、计算机视觉等领域。

图像处理中的边缘检测技术研究

图像处理中的边缘检测技术研究图像处理技术在现代社会中得到了广泛应用。

而边缘检测作为图像处理的重要环节之一，对于图像的分析和识别具有重要意义。

在本文中，我们将探讨边缘检测技术的研究现状、应用场景以及未来发展方向。

一、研究现状边缘检测技术是图像处理的基础，它通过寻找图像中灰度值变化比较大的区域来确定边缘的位置。

目前，边缘检测技术已经取得了很大的进展，主要包括基于梯度的方法、基于模板的方法以及基于机器学习的方法。

基于梯度的方法是最常用的边缘检测技术之一，它通过计算图像灰度值的变化率来确定边缘的位置。

Sobel算子和Canny算子是常用的基于梯度的方法，它们可以有效地检测出图像中的边缘并消除噪声。

基于模板的方法是另一种常用的边缘检测技术，它通过定义一些特定的模板来寻找图像中的边缘。

例如，拉普拉斯算子和LoG算子都是基于模板的方法，它们可以在不同尺度下检测出图像中的边缘。

基于机器学习的方法是近年来边缘检测技术的发展方向之一，它通过训练大量的图像样本来学习模型，然后利用学习到的模型来检测图像中的边缘。

深度学习技术在这一领域取得了显著的成就，例如卷积神经网络（CNN）可以对图像进行端到端的处理，从而实现更加准确的边缘检测。

二、应用场景边缘检测技术在图像处理领域有着广泛的应用场景。

首先，边缘检测技术在计算机视觉中起着重要的作用，它可以帮助机器识别和理解图像中的物体和结构。

例如，在自动驾驶中，边缘检测可以帮助车辆判断道路的位置和边界，从而实现精准的行驶。

其次，边缘检测技术在医学图像处理中也有广泛的应用。

医学图像中包含了丰富的信息，如X光片、CT扫描和MRI图像等，边缘检测可以提取出图像中各种组织和器官的边缘信息，帮助医生进行疾病的诊断和治疗。

此外，边缘检测技术还应用于图像分割、图像增强以及计算机图形学等领域。

在图像分割中，边缘检测可以将图像分割为不同的区域，从而实现图像的目标区域提取；在图像增强中，边缘检测可以提高图像的清晰度和对比度，使其更加逼真；在计算机图形学中，边缘检测可以帮助渲染引擎更加真实地渲染出场景中的物体边缘。

3种光照条件下灰度图像边缘检测算法的研究

ｒｓｓｏｓ．ｅｉｔｎｉｅ
Ｋｅｒｓ：ａｍａｅ；ｌｉｓａｅｒｔｎｅｇｅｅｔｎｙｗｏｄｇｙｉｇｍｕｔ—ｃｌｅｉｅ；ｄｅｄｔｃｉｒｏ
道路图像的处理是智能交通技术极为关键的环节【。车辆的自动驾驶中可以通过获取道路标志１
这些方法在抗噪性能和边缘定位等方面往往不尽如人意。同时，边缘检测对光照强度的反应很敏感，同一种算法很难对不同光照情况下的图像进行有效
的边缘检测。
线、障碍物及路面车辆等对象的图像，目图像的对标实时跟踪、检测，得车辆行驶的前视信息，定汽获确
ＡｂｓｒｔＩｇｄｅｄｔｃｉｎｉｅｓｔｅｔｉｅｅｔｉｕｎｔｎｃｎｉｉｎ．Ｔｈｅｃｒｃｅｓｏｉｅ — ｔａｃ：ｍａｅｅｇｅｅｔｓｓｎｉｖｏｄｆｒｎｌｍｉａｉｏｄｔｓｏｉｆｌｏｏｈａａｔｒｆｄｆｒ
摘
要：边缘检测对光照强度的反应很敏感，同一种算法很难对不同光照情况下的图像
进行有效的边缘检测。通过对不同光照情况下的图像特征分析，出了不同光照情况下的图像边提缘检测算法：常光照条件下采用Ｓｂｌ子进行边缘检测；光照条件时先用ＭＲ（ｕｔｓａ正ｏｅ算弱Ｓｍｌ— ｌｉｃｅ
ｅｔｌｍｉａｉｎｃｎｉｏｓａｅｓｕｉｄａｄｔｅｃｒｅｐｎｉｇａｇｒｈｆｒｙｉｇｄｅｄｔｃｉｎａｅｎｌｎｔｏｄｔｎｒｔｄｅｎｈｏｒｓｏｄｎｌｏｉｍｓｏａｍａｅｅｇｅｅｔｒｉｕｏｉｔｇｏ

图像的边缘检测实验报告

图像的边缘检测实验报告图像的边缘检测实验报告一、引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，而边缘检测作为图像处理的基础任务之一，具有广泛的应用价值。

边缘是图像中灰度或颜色变化较为剧烈的地方，通过检测图像中的边缘可以提取出物体的轮廓、形状等重要信息，从而为后续的图像分析和识别提供基础。

二、实验目的本次实验旨在探究不同的边缘检测算法在图像处理中的应用效果，并通过实验结果分析和比较各算法的优缺点，从而为图像处理领域的研究和应用提供参考。

三、实验方法1. 实验环境：使用Python编程语言，结合OpenCV图像处理库进行实验。

2. 实验数据：选择了包含多种物体和复杂背景的图像作为实验数据，以保证实验的可靠性和准确性。

3. 实验步骤：(1) 读取图像数据，并将其转化为灰度图像。

(2) 对图像进行预处理，如降噪、平滑等操作，以提高边缘检测的效果。

(3) 使用不同的边缘检测算法对图像进行处理，如Sobel算子、Canny算法等。

(4) 分析和比较不同算法的实验结果，评估其优缺点。

四、实验结果与分析1. Sobel算子：Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过对图像进行卷积操作，提取出图像中的边缘信息。

实验结果显示，Sobel算子能够较好地检测出图像中的边缘，但对于噪声较多的图像效果较差。

2. Canny算法：Canny算法是一种经典的边缘检测算法，通过多步骤的处理过程，包括高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等，最终得到清晰准确的边缘信息。

实验结果显示，Canny算法能够有效地检测出图像中的边缘，并具有较好的抗噪性能。

3. 其他算法：除了Sobel算子和Canny算法外，还有许多其他的边缘检测算法，如拉普拉斯算子、Roberts算子等，它们各自具有不同的特点和适用范围。

在实验中，我们也对这些算法进行了尝试和比较，发现它们在不同的图像场景下有着各自的优势和局限性。

五、实验总结与展望通过本次实验，我们对图像的边缘检测算法进行了探究和比较。

sobel、prewitt、roberts边缘检测方法的原理

sobel、prewitt、roberts边缘检测方法的原理边缘检测是一种图像处理技术，它可以识别图像中的结构和边界，为后续图像处理操作提供依据。

边缘检测技术主要有Sobel、Prewitt和Roberts三种。

本文将介绍这三种边缘检测方法的原理以及它们之间的区别。

Sobel边缘检测是由Ivan E.Sobel于1960年研发的一种边缘检测技术，它是根据图像中的灰度值变化来计算出一个像素的梯度，从而检测出图像的边缘。

Sobel算子是一种以一阶微分运算为基础的滤波算子，它采用一种双线性结构，可以检测图像中横向、竖向、水平和垂直等多种边缘。

Sobel算子能够有效地检测出图像中的轮廓线，并降低噪声的影响。

Prewitt边缘检测也是基于一阶微分运算，它是由JohnG.Prewitt于1970年研发的一种滤波算子。

它可以植入到一个3×3的矩阵中，将每个像素点处的灰度值变化量进行累加，从而检测出图像中的边缘。

Prewitt边缘检测的优点是能够获得图像中的更多细节，而且对噪声具有较强的抗干扰能力。

Roberts边缘检测也是由一阶微分运算为基础，是由Larry Roberts于1966年研发的一种边缘检测技术。

它采用3×3的矩阵，把相邻的像素点的灰度值变化量进行累加，以检测出图像的边缘，它同样也能够获得更多的细节，并且对噪声也有较强的抗干扰能力。

总结起来，Sobel、Prewitt和Roberts三种边缘检测方法都是基于一阶微分运算，它们的算法类似，从某种程度上来说，它们都是拿某一个像素点处的灰度值变化量与其周围像素点的灰度值变化量进行累加比较，来检测出图像中的边缘。

但是它们在具体运用算子上还是略有不同，Sobel算子采用双线性结构，能够检测图像中横向、竖向、水平和垂直等多种边缘；而Prewitt和Roberts边缘检测方法的算法都是采用一个3×3的矩阵，将相邻的像素点的灰度值变化量累加，从而检测出边缘。

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。

不同灰度值CT影像的种类判别方法研究

不同灰度值CT影像的种类判别方法研究1.引言计算机断层扫描（CT）是一种常见的医学成像技术，能够生成身体内部组织的三维立体重建图像。

CT图像具有高分辨率和高对比度等优点，广泛应用于疾病预防、诊断和治疗中。

其中，CT图像的灰度值是评估组织密度和病理状态的重要参数之一。

本文旨在研究不同灰度值CT影像的种类判别方法，为临床医学提供辅助诊断手段。

2.灰度值与CT图像CT图像的灰度值指的是每个像素的亮度强度值，常用于评估组织密度和病理状态等。

根据受到的射线剂量和吸收率差异，CT图像中的组织被分为不同等级，在图像中表现为不同的灰度值。

例如，钙化组织的CT值较高，类脂质组织的CT值较低。

因此，CT图像的灰度值可以反映组织的化学成分和物理状态，具有重要的医学价值。

3. CT图像的罗盘CT图像中的像素值通常采用灰度值表示。

灰度值的范围为0-255，表示了0-1000HU（Hounsfield单位）在CT值上的线性关系。

因此，可以根据CT值的转换公式将CT值转换为灰度值。

将CT图像的像素分为不同的灰度值等级，可以方便进行对比度调整和病变检测。

4.不同灰度值CT影像的种类判别方法4.1 直方图处理直方图是一种描述图像灰度分布的统计方法。

通过绘制图像中每种灰度级别的像素数量，可以得到图像的直方图。

直方图可以用于判定CT图像特征和病变位置。

在CT图像处理中，常常用直方图均衡化等技术来增强图像的对比度和辨识度，同时保留原始图像的信息。

4.2 基于机器学习的分类方法机器学习是一种人工智能技术，通过对已有数据进行学习，从而预测新数据的类别或输出属性。

在医学影像处理中，可以采用基于机器学习的分类方法来实现不同灰度值CT影像的种类判别。

常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（Support Vector Machine）、随机森林（Random Forest）等。

其中，支持向量机是目前医学影像分类中应用最广泛的机器学习算法之一。

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以看出门限法和边缘跟踪法效果较好。上述３个算法在Ｐ１５１４０上用ＶｓａＣ＋．１ｉｌ＋６ｕ０编译调试通过，对于５２５２像素大小的图像，１￣１梯
个边缘点（设为Ａ）暂赋其灰度为零，并作为查询下像素的起点，停止对（，）接点的查询。到底应）邻，
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Ｄ都是边界上的点（图３所示）那么经过第一次如，扫描后边缘Ｂ会被漏判，就需要用同样的方法进这５开始顺时针查询； ② 若横坐标相同，坐标大１则从图中位置纵，７开始顺时针查询； ③ 若纵坐标相同，横坐标小１则从图中位置，ｌ开始顺时针查询； ④ 若横坐标相同，坐标小ｌ则从图中位置纵，３开始顺时针查询。（）依次查询直至重新回到起始点，３此时该条
（）扫描整帧图像，录发现的首个灰度不为１记
２５的像素，为该条染色体的起始点，５作记作（Ｙ，，）并令其灰度为零（边缘）；（）从起始点（，）图５所示顺序查询周围２）按，８个邻接点，中必然会有一点是边界上 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ点（其孤立的点状噪声除外）寻找其中既不是背景（，灰度不为
的点灰度值均与背景灰度值差别较大，则认为假设
一
该从Ａ的哪个邻接点开始搜索下一个边界点所需时间最少，又能正确的找到边界应该遵循以下规律，按图５找到的新边界点Ａ与前一个搜索点比较，４种情况：有
① 若纵坐标相同，坐标大ｌ则从图中位置横，
２５又不是边缘（５）灰度不为零）的像素，为是下一认
４
３
（ｙ／，）Ａ
２
０
ｌ
。
图５边缘的查询
．
３结论
从算法复杂度看，度法和门限法算法较边缘梯跟踪法简单；从效果上看，过图２４６的比较，通，，可
记录为边缘，这也需要时间。因此，门限法也存在不足之处，经过反复研究，作者提出了边缘跟踪算法。经过平滑图像后，背景已为纯白色（度＝灰
２５，５）同时染色体图案（括极个别噪声）包灰度小于２４２。根据这个规律，边缘跟踪可以这样进行：
时间也有限，因此，于这类图像，对门限法是一个非常可取的提取边缘的方法。
染色体寻找完毕。其中在第二步应注意：（）为了尽量缩短程序运行时间，每一条染１在色体边缘跟踪完毕后，记录该条染色体的起始点，作为扫描下一条染色体的起始点，开始提取这条并染色体内部的信息；（）染色体图像提取是以单条染色体为单位，２所以在记录染色体像素的同时还必需把该点灰度
图３门限法提取边缘
写白，从而保证扫描整帧染色体图像时只有当前染色体和没有扫描到的染色体，而其余染色体在各自提取完毕后都已被清除；（）为了减少不必要的运算，色体个体图像３染提取的同时，需要记录该染色体个体图像包含的像素点数，果总点数少于５如０点，那么不足以构成一条染色体，把它作为噪音忽略。由图６可见边缘跟踪法用于提取染色体边缘与门限法相比毫不逊色，每条染色体的边缘像素全都被记录下来，能同时提取染色体个体图像的内并部信息，它还克服了门限法的缺点，不会把染色体内个别灰度值大于２４的像素点记录成边缘点。２
度法所需运行时间比门限法快仅几十毫秒，并未显
（下转第７７页）
撇褥禳期
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（）判断此区域与背景差别：此区域内９％３若５
５６７
２３边缘跟踪法．
虽然门限法具有很大的优越性，但是如果出现染色体内部也存在灰度值大于２４的像素点时（２虽然出现这种像素点的概率非常小），门限法将把这些点的四周也勾画成边缘。而且在提取边缘的两次扫描过程中，记录边缘８的同时，Ａ点会再一次被
行第二次扫描，过考察图像ｆｘ）每一行的各列通（，），像素确定边缘点。同样为了观察效果，边界点的把灰度值写成零，非边界点的灰度值写成２５５。
门限法提取边缘的结果如图４所示。从图上可
以看出，门限法比较真实的反映出图像轮廓，图像边界被十分完整的检测出来，且整个过程需要的而