数字图像处理和边缘检测
数字图像处理中的边缘检测与提取技术
数字图像处理中的边缘检测与提取技术数字图像处理是一门极为重要的技术，在现代化的科技时代中，其广泛性和应用性已经远远超越人们的想象。
因此，数字图像处理技术也得到了越来越多的研究和应用。
在这些技术中，边缘检测与提取技术无疑占据了很大的比重。
本文就来深入探讨数字图像处理中的边缘检测与提取技术。
一、数字图像的边缘概述在数字图像中，边缘指的是图像由一个物体和另一个物体之间的边界。
在物理世界中，边界就是物体的边界。
在数字图像中，边界则是不同区域之间颜色或亮度发生变化的地方。
在实际应用中，数字图像的边缘检测非常重要。
例如，在计算机视觉中，它是对象检测和跟踪的关键。
二、数字图像的边缘提取方法数字图像的边缘检测与提取一直是数字图像处理中的研究热点之一。
为了准确地检测和提取图像的边缘特征，现有许多不同的边缘检测和提取方法。
其主要的方法有：1. 基于梯度的边缘检测方法基于梯度的边缘检测方法通常使用Sobel、Prewitt或Roberts等算子来计算梯度。
这些算子可以对图像中每个像素的灰度值进行微分，以寻找灰度变化的最大值，以确定边界的位置。
虽然这种方法在大多数情况下能够有效地检测出边缘，但它对边缘噪声非常敏感。
因此，需要结合其他滤波器，如高斯滤波器或中值滤波器，对原始图像进行滤波。
2. 基于模板的边缘检测方法基于模板的边缘检测方法，也称为基于Laplace算子的边缘检测方法，通常使用Laplace算子将图像的高斯平滑滤波结果与模板相乘，以检测图像中的边界。
此外，也可以采用另一种常用的算子Canny算子。
3. 基于阈值的边缘检测方法基于阈值的边缘检测方法是最常见的边缘检测方法之一。
为了提取图像中的边缘，该方法使用预先定义的阈值将灰度值低于阈值的像素识别为背景像素，将灰度值高于阈值的像素视为边缘像素。
但是，这种方法通常对于灰度不稳定的图像效果不好，需要将阈值与其他滤波器结合使用，如先进行对比度增强。
三、数字图像的边缘检测算法的评价边缘检测算法被广泛用于许多领域的数字图像处理中。
数字图像处理中的边缘检测技术
数字图像处理中的边缘检测技术随着数字图像处理技术的日益发展，边缘检测技术不但在计算机视觉领域被广泛应用，而且在生物医学图像处理、遥感图像处理等领域也得到了广泛的应用。
边缘作为图像中物体分界线的表现，其精准提取对于图像处理和分析具有非常重要的意义。
本文将主要围绕数字图像处理中的边缘检测技术展开讨论。
一、边缘检测的概念边缘是指像素灰度值变化发生较大的位置或过渡区域，也可以定义为图像灰度值变化的一部分或所有的轮廓。
我们可以将边缘视为图像中相邻物体或目标之间的边缘线，边缘是图像不同区域之间不可或缺的分界线。
在数字图像处理中，边缘检测就是指从图像中提取出边缘信息的过程，从而把图像分割成不同的对象。
边缘检测技术主要分为两类：一类是基于模板匹配的滤波方法；另一类是基于阈值分割的方法。
由于现实图像中存在的噪声干扰等因素，边缘检测一直是计算机视觉领域中的难点问题之一。
二、基于模板匹配的滤波方法基于模板匹配的滤波方法许多基于微分算子的边缘检测方法，包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Laplacian算子等。
Sobel算子是一种基于模板匹配的滤波方法之一。
它是一种二维差分算法，可通过对图像应用模板进行卷积操作来检测图像中的边缘。
经过卷积后，结果的大小和方向可以用来提取垂直和水平方向的边缘信息。
Sobel算子在极少的计算量下可以实现较好的效果，但是其容易受噪声的影响，产生较多的假边缘。
Prewitt算子是一种和Sobel算子类似的卷积算子，它也是基于模板匹配的滤波方法。
与Sobel算子不同的是，Prewitt算子不仅可以提取水平和垂直方向的边缘，还可以提取45度和135度的斜向边缘。
但是，Prewitt算子同样也存在一定的缺陷，会对边缘方向检测不够敏感。
三、基于阈值分割的方法基于阈值分割的方法主要包括基于全局阈值和基于局部阈值的分割方法。
基于全局阈值的方法是一种最基本的分割方法，主要利用图像中的灰度值和满足预定义条件的像素点之间的关系来将图像分割成不同的物体。
数字图像处理中的边缘检测方法与优化
数字图像处理中的边缘检测方法与优化在数字图像处理中，边缘检测是一项重要的任务，它用于检测图像中物体的轮廓和边界。
边缘检测在计算机视觉、图像分析和模式识别等领域中具有广泛的应用。
本文将介绍几种常用的数字图像处理中的边缘检测方法以及相关的优化技术。
1. Roberts算子和Sobel算子Roberts算子和Sobel算子是最早也是最常用的边缘检测算子。
它们通过计算图像像素点的梯度或差分来确定边缘信息。
Roberts 算子利用两个3×3的模板对图像进行卷积操作，计算图像的水平和垂直边缘响应。
Sobel算子与之类似，但是使用了更大的模板和加权求和操作，以提高边缘检测的精度。
2. Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于图像处理领域。
它通过多步骤的操作来检测图像中的边缘。
首先，进行高斯滤波以平滑图像并减少噪声。
然后，计算图像的梯度和方向。
接下来，使用非极大值抑制技术来细化边缘。
最后，根据设定的高低阈值筛选出真正的边缘。
Canny边缘检测算法具有较高的准确性和鲁棒性，但是相对计算复杂。
3. Laplacian算子Laplacian算子在边缘检测中起到了关键作用，它可以通过计算图像像素点的拉普拉斯算子来确定边缘信息。
Laplacian算子具有较高的响应度，能够准确地检测出边缘，但是由于其二阶导数的性质，容易受到噪声和纹理的干扰。
因此，在使用Laplacian算子进行边缘检测时，需要进行适当的平滑处理。
4. 基于机器学习的边缘检测随着机器学习的快速发展，基于机器学习的边缘检测方法也得到了广泛的应用。
通过训练模型，可以使用机器学习算法来学习图像中的边缘模式，并进行边缘检测。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。
这些算法可以自动从大量的图像数据中学习，对于复杂的边缘检测任务具有较好的性能。
优化方法：1. 阈值选择在边缘检测中，阈值选择是一个重要的优化问题。
数字图像处理的边缘检测算法
数字图像处理中的边缘检测算法数字图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，其目的是通过计算机算法对图像进行处理和分析，以提取有用的信息和特征。
其中，边缘检测算法是数字图像处理中的一个基础问题，它在图像分割、目标识别和图像理解等方面具有广泛的应用。
边缘是图像中灰度值或颜色变化明显的区域，边缘检测算法的目标就是在图像中准确地找到这些边缘。
边缘检测算法可以分为基于梯度的方法和基于模型的方法两大类。
基于梯度的边缘检测算法是最常用的方法之一。
其中，Sobel算子和Prewitt算子是两种经典的基于梯度的边缘检测算法。
它们的基本思想是通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘的位置和方向。
Sobel算子通过对图像进行卷积操作来计算像素点的梯度值。
它使用了两个3×3的卷积核，分别对图像进行水平和垂直方向上的卷积运算。
通过计算两个方向上的梯度值，可以得到像素点的梯度幅值和梯度方向，从而确定边缘的位置和方向。
Prewitt算子与Sobel算子类似，也是通过卷积运算来计算梯度值。
不同的是，Prewitt算子使用了两个3×3的卷积核，分别对图像进行水平和垂直方向上的卷积运算。
通过计算两个方向上的梯度值，可以得到像素点的梯度幅值和梯度方向，从而确定边缘的位置和方向。
除了基于梯度的边缘检测算法，基于模型的边缘检测算法也是常用的方法之一。
其中，Canny算法是一种经典的基于模型的边缘检测算法。
它的基本思想是通过对图像进行多次平滑和差分运算，来提取图像中的边缘。
Canny算法首先对图像进行高斯平滑，以减少噪声的影响。
然后，通过计算图像中像素点的梯度值和方向，来确定边缘的位置和方向。
接下来，Canny算法使用非极大值抑制方法来细化边缘，以保留边缘的细节信息。
最后，Canny算法使用双阈值算法来检测和连接边缘。
除了上述的经典算法，还有一些其他的边缘检测算法也具有一定的研究和应用价值。
例如，拉普拉斯算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，可以提取图像中的高频信息。
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。
数字图像处理中的边缘检测与图像匹配技术研究
数字图像处理中的边缘检测与图像匹配技术研究摘要：数字图像处理是一门研究如何对图像进行获取、处理、分析和解释的学科。
在数字图像处理中，边缘检测和图像匹配是两个非常重要的技术。
本文将从原理、方法和应用三个方面对这两个技术进行深入研究。
1. 引言数字图像处理是在计算机领域中的一个重要研究方向，在许多领域中有着广泛的应用。
边缘检测和图像匹配是数字图像处理中的两个关键问题，它们在计算机视觉、模式识别、图像处理等领域中有着重要的作用。
2. 边缘检测技术2.1 边缘检测原理边缘是图像中亮度或颜色发生突变的区域，边缘检测就是为了确定图像中物体的边缘位置。
常用的边缘检测算法包括基于梯度的方法（如Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子）、基于拉普拉斯算子的方法和基于Canny算法的方法。
2.2 边缘检测方法2.2.1 基于梯度的方法基于梯度的方法通过计算图像中每个像素点的梯度值来确定边缘。
Sobel算子和Prewitt算子是常用的基于梯度的边缘检测算子，它们分别通过计算水平和垂直方向上的梯度值来确定边缘的位置。
2.2.2 基于拉普拉斯算子的方法基于拉普拉斯算子的方法通过计算图像中每个像素点的二阶导数值来确定边缘。
拉普拉斯算子可以通过模板操作来实现，例如二阶差分模板。
2.2.3 基于Canny算法的方法Canny算法是一种基于概率的边缘检测方法，它通过计算图像中每个像素点的梯度值和方向来确定边缘的位置。
Canny算法的主要思想是通过非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘。
2.3 边缘检测应用边缘检测在计算机视觉和图像处理中有着广泛的应用。
它可以用于图像分割、目标检测、轮廓提取等领域。
例如，在人脸识别中，边缘检测可以用于提取人脸的轮廓；在自动驾驶中，边缘检测可以用于识别道路的边缘。
3. 图像匹配技术3.1 图像匹配原理图像匹配是将两幅或多幅图像进行对齐和匹配的过程。
图像匹配技术的目标是确定不同图像之间的相似性和重叠程度。
数字图像中的边缘检测技术研究
数字图像中的边缘检测技术研究数字图像处理是信息技术的一个重要分支，随着科技的快速发展，数字图像处理在各个领域都得到了广泛应用。
数字图像中的边缘检测技术是其中的重要内容。
本文将对数字图像中的边缘检测技术展开深入的研究。
一、边缘检测的概念数字图像中的边缘是图像中最常见的特征之一，是数字图像处理中最重要的预处理步骤之一。
边缘检测技术是指通过图像处理技术来分离出图像中的边缘特征。
边缘检测对于图像分割、目标检测、图像识别等都有着重要的作用。
二、边缘检测的方法现在常用的边缘检测方法有Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子、Roberts算子等。
1、Sobel算子Sobel算子是常用的一种边缘检测算子，主要通过对像素点的灰度值进行求导操作来检测边缘特征。
Sobel算子分为水平方向和垂直方向两个操作，最后将两个方向的结果进行合并。
2、Prewitt算子Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算子，和Sobel算子类似，它也是通过对像素点的灰度值进行求导操作来检测边缘特征。
3、Canny算子Canny算子是一种比Sobel和Prewitt算子更高效更准确的边缘检测算子。
Canny算子主要有以下几个步骤：高斯滤波、求梯度、非极大值抑制、双阈值处理。
4、Roberts算子Roberts算子是一种更加简单的边缘检测算子，它主要是通过对图像进行平移、取差值后的结果来检测边缘特征。
以上是常见的一些边缘检测算法，不同算法在处理相同图像时检测出的边缘特征也不一样。
三、图像边缘检测的应用边缘检测是数字图像处理技术中的最基础也是最重要的应用之一。
它在很多领域都有着广泛的应用，比如在医学领域可以通过边缘检测技术来诊断疾病；在安防领域可以通过边缘检测技术来进行智能监控；在旅游领域可以通过边缘检测技术来制作虚拟旅游；在机器人领域可以通过边缘检测技术来实现智能导航等等。
四、边缘检测技术的发展趋势随着科技的不断进步，边缘检测技术也不断发展。
数字图像处理中的边缘检测技术研究
数字图像处理中的边缘检测技术研究数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
我们如今所浏览的许多网页、看到的广告、视频和图片等等，都是数字图像处理所产生的。
为了更好地处理和分析图像信息，图像处理领域的研究者们不断提高图像处理算法的复杂度和准确度。
其中边缘检测算法是数字图像处理领域中不可或缺的一部分，目前已有不少学者和研究机构致力于边缘检测技术的研究。
一、边缘检测技术的概念从直观上讲，我们可以认为边缘就是图像中明显的灰度变化。
边缘检测技术就是用计算机程序来检测图像中的各种边缘，包括强度、位置、形状等信息。
边缘检测在数学和信号处理中是一种非常基本的技术，它的主要目的是检测出图像中对象的轮廓，并使对象与背景分离。
在许多图像处理的应用中，只有通过检测出图像中的边缘信息，才能完成后续的处理操作。
二、边缘检测技术的分类根据边缘检测技术的特点和应用场景的不同，目前主要有以下几种常见的边缘检测技术。
1. 基于灰度变化的边缘检测技术这种边缘检测技术是根据图像中像素灰度值的梯度变化来检测边缘。
当像素灰度值之间的变化较大时，我们可以认为是图像中的边缘。
2. 基于方向的边缘检测技术在大多数应用场景中，边缘不仅包括灰度变化，还包括方向的变化。
例如人脸识别部分就需要检测面部的边缘，因此基于方向的边缘检测技术在这些场景中往往更适用。
这种技术通常采用Sobel、Prewitt、Roberts等操作来计算不同方向的梯度，以识别出图像中的各种边缘。
3. 基于物体内部特征的边缘检测技术这种边缘检测技术主要基于待处理的图像的物体内部特征。
它通常有以下特点：在物体内部无法直接观察到边缘，在处理图像特征上需要对其进行进一步分类和降噪。
4. 基于局部特征的边缘检测技术这种边缘检测技术是基于图像局部特征的一种处理方式。
它通常利用像素之间显著的灰度差异，并确定其中值最大的像素作为目标边缘点。
三、边缘检测技术的应用边缘检测技术已经广泛应用于许多领域中，包括自动驾驶、医学图像、计算机视觉和追踪等。
数字图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一、引言边缘检测在数字图像处理中是一个非常重要的问题，其主要任务是检测图像中物体的边缘信息，为后续的图像分割、目标跟踪、模式识别等处理提供基础。
目前，数字图像处理领域中常用的边缘检测算法主要包括基于梯度的算法、基于模板的算法和基于机器学习的算法，这些算法各有特点，适用于不同的应用场景。
本文将介绍几种经典的边缘检测算法及其特点，以期对数字图像处理领域的研究有所帮助。
二、基于梯度的边缘检测算法基于梯度的边缘检测算法是最为常见的一种边缘检测算法，其主要思路是通过对图像做梯度运算，来检测图像中的边缘信息。
经典的基于梯度的边缘检测算法包括Sobel算法、Prewitt算法、Roberts算法、Canny算法等。
下面我们将依次介绍这几种算法的特点及其优缺点。
1. Sobel算法Sobel算法是一种常见的基于梯度的边缘检测算法，其主要思想是对图像进行一阶梯度运算。
Sobel算子可以分为水平滤波器和垂直滤波器两个部分，分别用于检测图像中水平和垂直方向的边缘信息。
Sobel算法不仅能够提取较为精确的边缘信息，而且计算速度也较快，在实际应用中得到了广泛的应用。
2. Prewitt算法Prewitt算法也是一种基于梯度的边缘检测算法，其内核包括水平和垂直方向的两个模板。
与Sobel算法相比，Prewitt算法更加注重增强图像的垂直边缘信息，因此在一些需要检测线状目标的应用场景中，效果更加明显。
3. Roberts算法Roberts算法是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过对图像做两阶梯度运算，来检测图像中的边缘信息。
Roberts算法在边缘检测的过程中可以检测到细节较为丰富的边缘，但是它所检测到的边缘信息相对于其他算法而言较为稀疏。
4. Canny算法Canny算法是一种经典的基于梯度的边缘检测算法，其主要思路是先将图像做高斯滤波，之后再计算图像的梯度值，通过非极大值抑制和双阈值分割等处理，最终得到准确的边缘信息。
数字图像处理中的边缘检测算法
数字图像处理中的边缘检测算法数字图像处理是一门关于数字图像的理论和方法的学科，它涵盖了数字图像的获取、处理、分析和应用等方面。
在实际应用中，数字图像处理一般包括对图像进行处理和分析，这里将会详细介绍边缘检测算法在数字图像处理中的应用。
一、数字图像处理数字图像处理主要包括以下几个方面：1. 图像获取：利用各种成像设备如摄像机、扫描仪等，获取数字图像。
2. 图像处理：在获取的图像数据上进行各种预处理、增强、降噪、分割等操作，使图像更清晰、更适合后续分析操作。
3. 图像分析：对图像进行统计分析、形态学分析、特征提取等操作，得到图像的表征或者图像中感兴趣目标的属性信息。
4. 图像应用：将得到的图像信息应用于各种相关领域，如医学、工业、环境、军事等。
图像处理中的边缘检测是一项非常重要的操作，它用于检测图像中的边缘信息，常被应用于图像分割、目标提取、图像对比等方面。
下面将就数字图像处理中的边缘检测算法进行介绍。
二、边缘检测算法边缘检测算法是用于检测图像中边缘信息的算法，它可以用来检测图像中物体的轮廓、检测出图像中区域的变化等。
边缘是图像中像素灰度值变化较大的位置，边缘检测的目的即是找到这些边缘。
不同的边缘检测算法有不同的原理和处理步骤，大致分为以下几种：1. 基于微分的边缘检测算法基于微分的边缘检测算法采用的是微分运算的原理，通过计算像素点灰度值的一阶或者二阶微分值来检测边缘。
常用的微分算子有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子等。
其中，Sobel算子是一种较为常用的边缘检测算子，它是一种离散运算，对于像素点的上下、左右两个方向的灰度变化敏感，可以较好地检测出图像中的边缘。
2. 基于阈值的边缘检测算法基于阈值的边缘检测算法是一种简单的边缘检测方法，其原理是通过设置一个阈值，将图像中高于或低于该阈值的像素点筛选出来，这些被筛选出的像素点就是图像中的边缘点。
该方法的优点是操作简单，但同时也存在一些缺点，如由于图像中像素点的灰度值变化较大，可能出现部分像素点灰度值在两个阈值之间，这些像素点可能未被筛选出来，导致边缘检测效果不佳。
图像增强与边缘检测
数字图像处理作业----第三次1、 什么是图像增强？常见算法有哪些？典型算法的程序实现，其优缺点？结果对比。
1.1图像增强的定义为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。
一般情况下，图像增强是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的处理方法，也是提高图像质量的过程。
图像增强的目的是使图像的某些特性方面更加鲜明、突出，使处理后的图像更适合人眼视觉特性或机器分析，以便于实现对图像的更高级的处理和分析。
图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强希望既去除噪声又增强边缘。
但是，增强边缘的同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在图像增强的时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好的代价函数达到需要的增强目的。
传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量，如：ST转换，直方图均衡，中值滤波，微分锐化，高通滤波等等。
这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉，从而局部区域的增强效果常常不够理想，噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。
1.2 图像增强的分类及方法图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。
前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
数字图像处理__Canny边缘检测
摘要边缘检测是数字图像处理中的重要内容，边缘是图像最基本的特性。
在图像边缘检测中，微分算子可以提取出图像的细节信息，景物边缘是细节信息中最具有描述景物特征的部分,也是图像分析中的一个不可或缺的部分。
本文详细地分析了目前常用的几种算法，即：Roberts交叉微分算子、Sobel微分算子、Priwitt微分算子和Laplacian微分算子以及Canny算子，用C语言编程实现各算子的边缘检测，并根据边缘检测的有效性和定位的可靠性，得出Canny算子具备有最优边缘检测所需的特性。
关键词：图像处理，微分算子，Canny算子，边缘检测AbstractEdge detection is the important contents of digital image processing ,and the edge is the most basic characteristics of the image.In the image edge detection ,differential operator can be used to extract the details of the images,features’edge is the most detailed information describing the characteristics of the features of the image analysis, and is also an integral part of the image.This article gives the detailed analysis of several algorithms which is commonly used at present,such as Roberts cross-differential operator、Sobel differential operator、Priwitt differential operator、Laplacian differential operator and Canny operator,and we complete with the C language procedure to come ture edge detection.According to the effectiveness of the image detection and the reliability of the orientation,we can deduced that the Canny operator have the characteristics which the image edge has.Keywords: Image processing, Canny operator, differential operator, edge detection目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2 数字图像技术的概述 (2)1.3 边缘检测 (3)1.4 论文各章节的安排 (4)第二章微分算子边缘检测 (5)2.1 Roberts算子 (5)2.2 Sobel算子 (5)2.3 Priwitt算子 (6)2.4 Laplacian算子 (6)第三章Canny边缘检测 (8)3.1 Canny指标 (8)3.2 Canny算子的实现 (9)第四章程序设计与实验 (12)4.1各微分算子的程序设计 (12)4.2 实验结果及比较 (14)第五章结论与展望 (17)5.1 结论 (17)5.2 展望 (17)致谢 ..................................................................................................... 错误！未定义书签。
数字图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在数字图像处理领域中，边缘检测是一个重要的研究方向。
边缘是图像中物体边界的轮廓线，它是图像中最显著的特征之一。
边缘检测算法可以用于许多应用领域，例如图像识别、计算机视觉、医学图像处理等领域。
本文将对数字图像处理中的边缘检测算法进行研究。
一、边缘检测算法的定义和分类边缘检测是指在数字图像中确定物体的边缘轮廓线的过程。
在实际应用中，边缘通常被定义为图像中像素值的不连续性或变化性。
根据边缘检测算法的原理和方法，可以将其分为以下几类：1. 基于阈值的边缘检测算法：这种算法将图像的像素值与一定的阈值进行比较，将像素值大于或小于阈值的点作为边缘点，但该算法容易受到噪声的干扰。
2. 基于微分的边缘检测算法：微分算子检测到图像中像素值的变化率，并将其作为边缘点。
常用的微分算子有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子等。
3. 基于模板匹配的边缘检测算法：该算法通过在图像中选取一定大小的模板，在图像中寻找模板匹配最好的位置作为边缘点。
常用的模板有Canny算子。
二、基于阈值的边缘检测算法基于阈值的边缘检测算法是一种简单易行的方法。
该算法将图像像素值与一定的阈值进行比较，若像素值大于或小于阈值，则被认为是边缘点。
通常将大于阈值的像素点作为强边缘点，小于阈值但与强边缘点相邻的点作为弱边缘点。
在实践中，通常将阈值定为图像灰度级的50%左右。
该算法的优点是简单易行，但同时也存在一些缺点。
首先，该算法容易受到噪声的干扰，导致检测不准确。
其次，由于图像中物体的边缘通常是不连续的，因此该算法会产生大量的断断续续的边缘点。
三、基于微分的边缘检测算法基于微分的边缘检测算法通过测量像素值的变化率来检测边缘。
常见的微分算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子等。
以Sobel算子为例，它是一种3×3的模板，用于测量图像的水平和垂直变化率。
该算子能够在垂直和水平方向同时检测到边缘，因此可以得到更为明确的边缘图像。
数字图像处理09_边缘检测
数字图像处理Ch.09 边缘检测(Edge Detection)OUTLINE1.边缘检测简介2.边缘检测经典算子3.Canny算子4.形态学边缘检测5.边缘连接方法23Introduction为什么要检测边缘？Introduction为什么要进行边缘检测？WHY简化图像，去除与操作无关的图像内容；减少高层次操作（如图像分割、图像识别）的数据量；45Introduction边缘检测是图像分割、图像分析、图像识别的重要基础边缘检测与图像分割在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的某些部分感兴趣；这些感兴趣的目标一般对应图像中特定的区域；为了分析和处理目标，需要将这些区域分离出来，这一类方法就是图像分割研究的内容。
图像分割：把图像分成各具特性的区域，提取出感兴趣的目标的技术。
123K R R R R R =U U ULU67Introduction图像分割方法一般基于图像的两个性质来进行：灰度相似性：¾区域内部的像素具有灰度相似性，由此产生一些基于区域的分割方法。
灰度不连续性：¾区域边界上一般会出现灰度的不连续性，由此产生一系列基于边缘的分割方法什么是图像边缘？WHAT9边缘是物体与背景、一个物体与另一个物体之间的边界(Boundary)边缘勾勒出了一个物体的轮廓如果能在图像中准确地识别边缘，就能定位物体位置，测量物体的性质（如面积、周长等），甚至进行识别等复杂操作10Introduction什么是边缘？从数字图像角度来看，边缘代表了图像中灰度、色彩在某个方向上的不连续性；造成这种不连续性的几个原因：深度不连续色彩不连续照明条件不连续表面朝向（法线）不连续11Introduction怎样检测边缘？HOW从何处入手？需要做些什么工作？12边缘检测边缘检测是图像处理和图像分析的基础内容之一，也是至今仍未得到圆满解决的问题；要检测图像中的边缘像素，需要考察该像素与周围像素的关系；如果一个像素的灰度与周围像素的灰度很相似，在这个点上很可能不存在边缘；相反如果一个像素的灰度和周围像素存在很大的差异，则这个点很可能是一个边缘像素点。
数字图像处理中的边缘检测算法
数字图像处理中的边缘检测算法数字图像处理是一种将图像转换为数字形式以进行计算机处理的技术，常用于医学图像处理、地质勘探、监控图像处理等领域。
其中边缘检测是数字图像处理中非常重要的一个步骤，它可以提取图像中的边缘信息，进行进一步的处理和分析。
本文将介绍数字图像处理中的边缘检测算法，包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算法等。
一、Sobel算子Sobel算子是一种经典的边缘检测算法，用于检测图像中的边缘信息。
其基本原理是对于图像中的每一个像素点，计算其周围像素点的灰度差异，以此来判断这个像素点处是否有边缘。
Sobel算子的计算公式如下：$G_x = \begin{bmatrix} -1 & 0 & 1\\ -2 & 0 & 2\\ -1 & 0 & 1\\\end{bmatrix}*I$$G_y = \begin{bmatrix} -1 & -2 & -1\\ 0 & 0 & 0\\ 1 & 2 & 1\\\end{bmatrix}*I$$G = \sqrt{G_x^2 + G_y^2}$其中，$G_x$和$G_y$分别表示横向和纵向的边缘检测结果，$G$表示综合起来的边缘检测结果，$I$表示输入图像。
可以看到，Sobel算子的核函数是一个$3*3$的矩阵，通过卷积运算将其应用于输入图像中的每一个像素点。
Sobel算子有以下优点：可以检测出粗细不一的边缘；计算简单，运算速度快。
但是也有以下不足：可能会检测出一些假边缘；对于噪声较多的图像效果不佳。
二、Prewitt算子Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法，与Sobel算子类似，也是通过计算像素点周围像素点的灰度差异来检测边缘。
Prewitt算子的核函数为：$G_x = \begin{bmatrix} -1 & 0 & 1\\ -1 & 0 & 1\\ -1 & 0 & 1\\\end{bmatrix}*I$$G_y = \begin{bmatrix} -1 & -1 & -1\\ 0 & 0 & 0\\ 1 & 1 & 1\\\end{bmatrix}*I$$G = \sqrt{G_x^2 + G_y^2}$与Sobel算子相比，Prewitt算子的核函数也是一个$3*3$的矩阵，但是其检测结果更加简单，可能会漏掉一些边缘信息。
数字图像处理中的特征提取及其应用
数字图像处理中的特征提取及其应用数字图像处理是一门关注如何使用计算机科学、数学等学科知识在数字图像中提取有用信息的学科。
在数字图像处理过程中，特征提取是至关重要的一步，它有利于我们从众多的图像数据中较为准确地提取出需要的信息。
在数字图像处理中的特征提取方法有很多种，本文将介绍几种常见的特征提取方法及其应用。
一、边缘检测边缘提取是图像处理中最重要的一个子问题，其中最流行的算法是Canny边缘检测算法。
它是一种基于图像梯度的算法。
边缘反映的是图像灰度的变化，所以，它是图像信息中最丰富的一部分。
Canny算法的基本思想是，通过预处理、梯度计算、非极大值抑制、双阈值分割等步骤，找到图像中所有的边缘。
Canny算法的应用场景非常广泛，例如在拍摄纹理繁杂的地方上，借助边缘检测的结果，我们可以更清晰地认识到物体的表面纹理，帮助我们理解和感受环境中的事物。
二、特征点检测在许多计算机视觉领域中，通常通过进行特征点提取和描述，来描述场景或分类对象。
特征点检测是计算机视觉领域的一项核心问题。
它的目的是找到图像中的关键点，称为特征点。
特征点通常会在图像比较重要、比较容易被检测到的位置出现，这些点是在计算机自动识别物体时非常重要的参考点。
特征点检测有很多种方法，其中最为常见的是SIFT，SURF和ORB。
SIFT算法采用高斯差分金字塔计算图像的特征点，SURF 算法采用速度快的旋转不变的特征，而ORB算法则是基于FAST 特征的二进制算法。
特征点检测的应用非常广泛，例如在拍摄移动物体时，我们可以通过对特定的移动轨迹跟踪，来确定目标的位置和动作。
在物体识别领域，我们可以利用特征点检测来实现物体识别。
三、纹理分析纹理是图像中的一种重要的视觉特征，而纹理分析通常用于分析图像数据集中的有效信息。
纹理分析的目的是提取图像中存在的规律性和随机性的分布特征，以便在计算机视觉、图像识别、医学图像处理、文本分析和机器人视觉等领域中发挥作用。
数字图像处理中的边缘检测算法优化
数字图像处理中的边缘检测算法优化数字图像处理是计算机视觉和图像处理领域非常重要的一个研究方向。
而边缘检测作为其中一个基础问题，一直以来都备受研究者们的关注。
在图像处理中，边缘是指像素值变化较大的区域，可以反映出物体的轮廓和结构信息。
边缘检测旨在从图像中提取出这些边缘信息，用于图像分割、目标识别等应用。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Laplacian算子等。
这些算法在实际应用中有一定的局限性，例如会产生边缘断裂、噪声敏感等问题，因此需要进行优化。
一种常见的优化方法是使用高斯滤波。
高斯滤波算法通过对图像进行平滑处理，降低噪声的干扰，从而提高边缘检测的准确性。
具体而言，高斯滤波算法使用一个高斯核对图像进行卷积操作，将每个像素点的值按照权重进行加权平均，以减少噪声的影响。
这样可以克服在边缘检测过程中容易受到噪声干扰的问题，并且能够提高边缘检测的稳定性。
另一种优化方法是使用Canny边缘检测算法。
Canny算法是一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于实际场景中。
Canny算法首先对图像进行高斯滤波，然后计算图像的梯度幅值和方向，根据梯度信息判断像素是否为边缘。
Canny算法的优势在于具有较高的检测准确率和低的误检率。
它能够提供准确的边缘位置信息，并且能够抑制边缘断裂和噪声敏感的问题。
此外，还有一些其他的边缘检测算法优化方法，例如基于模型的边缘检测方法和深度学习的边缘检测方法。
基于模型的边缘检测方法是一种利用数学模型来描述边缘特征的算法，例如Active Contour模型和Level Set模型等。
这些方法可以通过优化模型参数来提高边缘检测的准确性和稳定性。
深度学习的边缘检测方法利用深度神经网络来学习图像的边缘特征，通过多层次的特征提取和分类，可以获得更准确的边缘检测结果。
总之，在数字图像处理中，边缘检测算法的优化是一个十分重要的研究课题。
通过对边缘检测算法的改进和优化，可以提高图像处理的准确性和效率。
数字图像处理中的边缘检测与图像增强算法研究
数字图像处理中的边缘检测与图像增强算法研究数字图像处理是一门广泛应用于各个领域的技术，而边缘检测和图像增强是其中两个重要的技术研究方向。
边缘检测主要用于提取图像中的边缘信息，而图像增强则可以通过改善图像的质量和可视效果来提高图像的识别与处理性能。
本文将对数字图像处理中的边缘检测与图像增强算法进行研究。
边缘检测是数字图像处理的一项基础任务，它在图像中找到明显的灰度变化边界。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子等。
这些算法基于不同的原理，通过计算像素点周围的灰度差分或梯度来进行边缘检测。
其中，Canny算子是较为经典和常用的算法，它结合了高斯滤波和非极大值抑制等步骤，能够产生清晰准确的边缘图像。
在图像增强方面，常用的算法包括直方图均衡化、对比度增强、维纳滤波等。
直方图均衡化是一种常见的灰度拉伸算法，通过平均分布图像中的灰度级，提高图像的对比度。
对比度增强算法则通过调整图像的像素值范围来增加图像的动态范围。
维纳滤波是一种经典的图像降噪算法，通过空域滤波来减少图像中的噪声，提高图像的清晰度。
除了传统的边缘检测与图像增强算法，还有一些基于深度学习的方法可以进一步提高边缘检测与图像增强的效果。
深度学习算法如卷积神经网络（CNN）在图像处理中取得了很大的突破，可以学习到更高级别的特征表示。
在边缘检测中，基于深度学习的边缘检测算法能够自动学习到边缘的表达，从而更准确地提取边缘信息。
在图像增强中，基于深度学习的模型可以学习到图像的特征，通过重建、去噪或修复图像，进一步改善图像的质量。
边缘检测和图像增强是数字图像处理中两个相互关联的问题。
边缘检测可以为图像增强提供辅助信息，而图像增强则可以改善边缘检测的效果。
例如，在进行边缘检测前，采用图像增强算法可以减少噪声干扰，从而提高边缘检测的准确性和稳定性。
而通过对边缘图像应用增强算法，可以进一步强化边缘信息，使得图像中的物体边界更加清晰明确。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中文译文数字图像处理和边缘检测1.数字图像处理数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域：为便于人们分析而对图像信息进行改进；为使机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。
一幅图像可定义为一个二维函数(,)f x y ，这里x 和y 是空间坐标，而在任何一对空间坐标(,)x y 上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。
当,x y 和幅值f 为有限的、离散的数值时，则图像为数字图像。
数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像，值得提及的是数字图像是由有限的元素组成的，每一个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或像素。
像素是广泛用于表示数字图像元素的词汇。
视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着最重要的角色。
然而，人类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆盖几乎全部电磁波谱，从伽马射线到无线电波。
它们可以对非人类习惯的那些图像源进行加工，这些图像源包括超声波、电子显微镜及计算机产生的图像。
因此，数字图像处理涉及各种各样的应用领域。
图像处理涉及的范畴或其他相关领域（例如，图像分析和计算机视觉）的界定在初创人之间并没有一致的看法。
有时用处理的输入和输出内容都是图像这一特点来界定图像处理的范围。
我们认为这一定义仅是人为界定和限制。
例如，在这个定义下，甚至最普通的计算一幅图像灰度平均值的工作都不能算做是图像处理。
另一方面，有些领域（如计算机视觉）研究的最高目标是用计算机去模拟人类视觉，包括理解和推理并根据视觉输入采取行动等。
这一领域本身是人工智能的分支，其目的是模仿人类智能。
人工智能领域处在其发展过程中的初期阶段，它的发展比预期的要慢的多，图像分析（也称为图像理解）领域则处在图像处理和计算机视觉两个学科之间。
从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体内并没有明确的界线。
然而，在这个连续的统一体中可以考虑三种典型的计算处理（即低级、中级和高级处理）来区分其中的各个学科。
低级处理涉及初级操作，如降低噪声的图像预处理，对比度增强和图像尖锐化。
低级处理是以输入、输出都是图像为特点的处理。
中级处理涉及分割（把图像分为不同区域或目标物）以及缩减对目标物的描述，以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类（识别）。
中级图像处理是以输入为图像，但输出是从这些图像中提取的特征（如边缘、轮廓及不同物体的标识等）为特点的。
最后，高级处理涉及在图像分析中被识别物体的总体理解，以及执行与视觉相关的识别函数（处在连续统一体边缘）等。
根据上述讨论，我们看到，图像处理和图像分析两个领域合乎逻辑的重叠区域是图像中特定区域或物体的识别这一领域。
这样，在研究中，我们界定数字图像处理包括输入和输出均是图像的处理，同时也包括从图像中提取特征及识别特定物体的处理。
举一个简单的文本自动分析方面的例子来具体说明这一概念。
在自动分析文本时首先获取一幅包含文本的图像，对该图像进行预处理，提取（分割）字符，然后以适合计算机处理的形式描述这些字符，最后识别这些字符，而所有这些操作都在本文界定的数字图像处理的范围内。
理解一页的内容可能要根据理解的复杂度从图像分析或计算机视觉领域考虑问题。
这样，我们定义的数字图像处理的概念将在有特殊社会和经济价值的领域内通用。
数字图像处理的应用领域多种多样，所以文本在内容组织上尽量达到该技术应用领域的广度。
阐述数字图像处理应用范围最简单的一种方法是根据信息源来分类（如可见光、X射线，等等）。
在今天的应用中，最主要的图像源是电磁能谱，其他主要的能源包括声波、超声波和电子（以用于电子显微镜方法的电子束形式）。
建模和可视化应用中的合成图像由计算机产生。
建立在电磁波谱辐射基础上的图像是最熟悉的，特别是X射线和可见光谱图像。
电磁波可定义为以各种波长传播的正弦波，或者认为是一种粒子流，每个粒子包含一定（一束）能量，每束能量成为一个光子。
如果光谱波段根据光谱能量进行分组，我们会得到下图1所示的伽马射线（最高能量）到无线电波（最低能量）的光谱。
如图所示的加底纹的条带表达了这样一个事实，即电磁波谱的各波段间并没有明确的界线，而是由一个波段平滑地过渡到另一个波段。
图像获取是第一步处理。
注意到获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。
通常，图像获取包括如设置比例尺等预处理。
图像增强是数字图像处理最简单和最有吸引力的领域。
基本上，增强技术后面的思路是显现那些被模糊了的细节，或简单地突出一幅图像中感兴趣的特征。
一个图像增强的例子是增强图像的对比度，使其看起来好一些。
应记住，增强是图像处理中非常主观的领域，这一点很重要。
图像复原也是改进图像外貌的一个处理领域。
然而，不像增强，图像增强是主观的，而图像复原是客观的。
在某种意义上说，复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。
另一方面，增强以怎样构成好的增强效果这种人的主观偏爱为基础。
彩色图像处理已经成为一个重要领域，因为基于互联网的图像处理应用在不断增长。
就使得在彩色模型、数字域的彩色处理方面涵盖了大量基本概念。
在后续发展，彩色还是图像中感兴趣特征被提取的基础。
小波是在各种分辨率下描述图像的基础。
特别是在应用中，这些理论被用于图像数据压缩及金字塔描述方法。
在这里，图像被成功地细分为较小的区域。
压缩，正如其名称所指的意思，所涉及的技术是减少图像的存储量，或者在传输图像时降低频带。
虽然存储技术在过去的十年内有了很大改进，但对传输能力我们还不能这样说，尤其在互联网上更是如此，互联网是以大量的图片内容为特征的。
图像压缩技术对应的图像文件扩展名对大多数计算机用户是很熟悉的（也许没注意），如JPG文件扩展名用于JPEG（联合图片专家组）图像压缩标准。
形态学处理设计提取图像元素的工具，它在表现和描述形状方面非常有用。
这一章的材料将从输出图像处理到输出图像特征处理的转换开始。
分割过程将一幅图像划分为组成部分或目标物。
通常，自主分割是数字图像处理中最为困难的任务之一。
复杂的分割过程导致成功解决要求物体被分别识别出来的成像问题需要大量处理工作。
另一方面，不健壮且不稳定的分割算法几乎总是会导致最终失败。
通常，分割越准确，识别越成功。
表示和描述几乎总是跟随在分割步骤的输后边，通常这一输出是未加工的数据，其构成不是区域的边缘（区分一个图像区域和另一个区域的像素集）就是其区域本身的所有点。
无论哪种情况，把数据转换成适合计算机处理的形式都是必要的。
首先，必须确定数据是应该被表现为边界还是整个区域。
当注意的焦点是外部形状特性（如拐角和曲线）时，则边界表示是合适的。
当注意的焦点是内部特性（如纹理或骨骼形状）时，则区域表示是合适的。
则某些应用中，这些表示方法是互补的。
选择一种表现方式仅是解决把原始数据转换为适合计算机后续处理的形式的一部分。
为了描述数据以使感兴趣的特征更明显，还必须确定一种方法。
描述也叫特征选择，涉及提取特征，该特征是某些感兴趣的定量信息或是区分一组目标与其他目标的基础。
识别是基于目标的描述给目标赋以符号的过程。
如上文详细讨论的那样，我们用识别个别目标方法的开发推出数字图像处理的覆盖范围。
到目前为止，还没有谈到上面图2中关于先验知识及知识库与处理模块之间的交互这部分内容。
关于问题域的知识以知识库的形式被编码装入一个图像处理系统。
这一知识可能如图像细节区域那样简单，在这里，感兴趣的信息被定位，这样，限制性的搜索就被引导到寻找的信息处。
知识库也可能相当复杂，如材料检测问题中所有主要缺陷的相关列表或者图像数据库（该库包含变化检测应用相关区域的高分辨率卫星图像）。
除了引导每一个处理模块的操作，知识库还要控制模块间的交互。
这一特性上面图2中的处理模块和知识库间用双箭头表示。
相反单头箭头连接处理模块。
2.边缘检测边缘检测是图像处理和计算机视觉中的术语，尤其在特征检测和特征抽取领域，是一种用来识别数字图像亮度骤变点即不连续点的算法。
尽管在任何关于分割的讨论中，点和线检测都是很重要的，但是边缘检测对于灰度级间断的检测是最为普遍的检测方法。
虽然某些文献提过理想的边缘检测步骤，但自然界图像的边缘并不总是理想的阶梯边缘。
相反，它们通常受到一个或多个下面所列因素的影响：1.有限场景深度带来的聚焦模糊；2.非零半径光源产生的阴影带来的半影模糊；3.光滑物体边缘的阴影；4.物体边缘附近的局部镜面反射或者漫反射。
一个典型的边界可能是（例如）一块红色和一块黄色之间的边界；与之相反的是边线，可能是在另外一种不变的背景上的少数不同颜色的点。
在边线的每一边都有一个边缘。
在对数字图像的处理中，边缘检测是一项非常重要的工作。
如果将边缘认为是一定数量点亮度发生变化的地方，那么边缘检测大体上就是计算这个亮度变化的导数。
为简化起见，我们可以先在一维空间分析边缘检测。
在这个例子中，我们的数据是一行不同点亮度的数据。
例如，在下面的1维数据中我如果光强度差别比第四个和第五个点之间小，或者说相邻的像素点之间光强度差更高，就不能简单地说相应区域存在边缘。
而且，甚至可以认为这个例子中存在多个边缘。
除非场景中的物体非常简单并且照明条件得到了很好的控制，否则确定一个用来判断两个相邻点之间有多大的亮度变化才算是有边界的阈值，并不是一件容易的事。
实际上，这也是为什么边缘检测不是一个简单问题的原因之一。
有许多用于边缘检测的方法，它们大致可分为两类：基于搜索和基于零交叉.基于搜索的边缘检测方法首先计算边缘强度，通常用一阶导数表示，例如梯度模；然后，用计算估计边缘的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值。
基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘。
通常用拉普拉斯算子或非线性微分方程的零交叉点，我们将在后面的小节中描述.滤波做为边缘检测的预处理通常是必要的，通常采用高斯滤波。
已发表的边缘检测方法应用计算边界强度的度量，这与平滑滤波有本质的不同. 正如许多边缘检测方法依赖于图像梯度的计算，他们用不同种类的滤波器来估计x-方向和y-方向的梯度.一旦我们计算出导数之后，下一步要做的就是给出一个阈值来确定哪里是边缘位置。
阈值越低，能够检测出的边线越多，结果也就越容易受到图片噪声的影响，并且越容易从图像中挑出不相关的特性。
与此相反，一个高的阈值将会遗失细的或者短的线段。
如果边缘阈值应用于正确的的梯度幅度图像，生成的边缘一般会较厚，某些形式的边缘变薄处理是必要的。
然而非最大抑制的边缘检测，边缘曲线的定义十分模糊，边缘像素可能成为边缘多边形通过一个边缘连接（边缘跟踪）的过程。
在一个离散矩阵中，非最大抑制阶梯能够通过一种方法来实现，首先预测一阶导数方向、然后把它近似到45度的倍数、最后在预测的梯度方向比较梯度幅度。
一个常用的这种方法是带有滞后作用的阈值选择。
这个方法使用不同的阈值去寻找边缘。