图像边缘检测技术综述
图像识别中的边缘检测方法综述(三)
图像识别中的边缘检测方法综述引言：图像边缘检测是计算机视觉领域的基础任务之一，在目标检测、图像分割和特征提取等应用中起着重要作用。
边缘是图像中亮度、颜色或纹理等特征发生突变的区域，是图像中物体轮廓的重要线索。
本文将综述图像识别中常用的边缘检测方法，并对比其优劣，以期对该领域的研究提供一定的参考。
一、传统边缘检测方法Sobel算子Sobel算子是一种常用的基于梯度计算的边缘检测算法。
它通过计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向来实现边缘检测。
然而，Sobel算子对噪声敏感，且只能检测垂直和水平方向的边缘，不能满足复杂场景的需求。
Canny算子Canny算子是一种基于多阶段操作的边缘检测算法，首先利用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算梯度幅值和方向，再进行非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接等步骤。
Canny算子具有良好的抗噪能力和边缘定位精度，广泛应用于图像识别中。
二、深度学习边缘检测方法基于卷积神经网络的边缘检测随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络的边缘检测方法也逐渐成为研究热点。
通过搭建深层卷积神经网络模型，可以实现端到端的边缘检测任务。
这些方法可以自动学习图像的特征表示，具有较好的泛化能力和鲁棒性。
基于生成对抗网络的边缘检测生成对抗网络（GAN）是一种用于生成数据的模型，近年来也被应用于图像边缘检测任务中。
通过训练生成器和判别器两个网络之间的博弈过程，生成对抗网络可以学习到图像的边缘特征，并生成高质量的边缘图像。
这些方法可以有效解决传统边缘检测方法无法处理的复杂场景。
三、边缘检测方法的评价指标为了评估不同边缘检测方法的性能，通常可以使用一些常见的评价指标。
其中最常用的指标是精度和召回率，它们分别表示检测到的边缘与真实边缘之间的重叠程度。
其他指标还包括F1分数、平均绝对误差和均方误差等。
结论：本文综述了图像识别中常用的边缘检测方法，包括传统方法和深度学习方法。
传统方法如Sobel算子和Canny算子具有一定的局限性，而基于卷积神经网络和生成对抗网络的方法具有更好的性能和泛化能力。
综述边缘检测算法
边缘检测算法是一种常见的图像处理技术，用于检测图像中像素强度变化的区域，即边缘。
边缘是图像中物体与背景、物体与物体之间的边界线，是图像分割、识别、跟踪等后续处理的重要基础。
边缘检测算法的原理是通过分析图像的灰度值或颜色信息，利用图像的一阶或二阶导数等信息，检测出图像中的边缘点。
常用的边缘检测算法包括Canny算法、Roberts算法、Sobel算法、Prewitt算法等。
Canny算法是一种多阶段的边缘检测算法，包括噪声滤波、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值检测等步骤。
该算法能够检测出真正的边缘，并去除假边缘，同时保留边缘的精细部分。
Roberts算法是一种基于一阶导数的边缘检测算法，利用水平和垂直方向上的差分来计算边缘强度和方向。
该算法简单、快速，但容易受到噪声的干扰。
Sobel算法是一种经典的二阶导数边缘检测算法，通过计算图像中每个像素点在x和y 方向上的梯度强度和方向，来判断该像素点是否为边缘点。
该算法对噪声有一定的抑制作用，但计算较为复杂。
Prewitt算法是一种基于一阶导数的边缘检测算法，通过计算水平和垂直方向上的梯度来检测边缘。
该算法简单、快速，但容易受到噪声的干扰。
除了以上几种常见的边缘检测算法外，还有Laplacian算子、Hough变换等算法可用于边缘检测。
这些算法各有优缺点，可以根据实际需求选择合适的算法进行处理。
医学图像处理中的边缘检测算法综述
医学图像处理中的边缘检测算法综述边缘检测是医学图像处理领域中的重要任务之一，它的目的是找到图像中物体或结构的边界。
正确的边缘检测结果可以为医生提供准确的诊断信息，辅助医学图像的分析和诊断，因此在医学图像处理中具有重要的意义。
本文将综述医学图像处理中常用的边缘检测算法，包括基于梯度的边缘检测算法、基于模板的边缘检测算法以及基于机器学习的边缘检测算法。
基于梯度的边缘检测算法是医学图像处理中广泛使用的方法之一。
这类算法基于图像的灰度值变化，通过计算像素点的梯度值来确定边缘位置。
其中最经典的算法是Sobel算子和Canny算子。
Sobel算子利用图像中各个像素点的灰度值与其周围像素点的灰度值之差来计算梯度，从而找到边缘的位置。
Canny算子则对Sobel算子的结果进行了进一步优化，通过非极大值抑制和双阈值判定来提取出更准确的边缘。
基于梯度的边缘检测算法具有计算简单、准确度高的特点，在医学图像处理中取得了广泛应用。
基于模板的边缘检测算法是另一类常用的方法。
这类算法将边缘检测问题转化为滤波问题，通过设计合适的模板或滤波器来实现边缘检测。
常见的模板包括Laplacian算子、Canny算子和LoG算子等。
Laplacian算子主要通过计算二阶导数来检测边缘，可以检测出边缘的细节信息。
Canny算子在基于梯度的边缘检测算法的基础上，通过高斯滤波器和非极大值抑制等步骤来进一步提升检测效果。
LoG算子是一种综合了高斯平滑和拉普拉斯算子的算子，可以检测出更细微的边缘。
基于模板的边缘检测算法可以通过调整模板参数来适应不同的医学图像处理任务。
除了基于梯度和模板的方法，基于机器学习的边缘检测算法近年来也得到了广泛研究。
这类算法通过训练模型来学习边缘的特征，并利用学习到的模型对新的图像进行边缘检测。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和深度学习等。
机器学习方法在医学图像处理中的边缘检测任务中取得了不错的成果，能够自动学习并适应不同的图像特征，提高了边缘检测的准确度和鲁棒性。
图像处理中的边缘检测算法研究综述
图像处理中的边缘检测算法研究综述摘要：边缘是图像中目标物体与背景之间的边界，边缘检测是图像处理中的重要任务之一。
通过检测边缘，可以提取图像的关键信息，并用于物体识别、图像分割、目标跟踪等应用。
本文将对图像处理中常用的边缘检测算法进行综述，包括基于梯度的算法、基于模板的算法以及基于机器学习的算法，并对它们的优缺点进行分析。
1. 引言图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的关键技术之一。
边缘信息携带了图像中物体的轮廓、纹理等重要特征，对于目标检测、图像分割、目标跟踪等应用具有重要意义。
边缘检测算法的准确性和效率对于图像处理的结果影响巨大，因此对于边缘检测算法的研究一直是学术界和工业界的热点。
2. 基于梯度的边缘检测算法基于梯度的边缘检测算法是最常用的方法之一。
该类算法通过计算图像灰度的一阶或二阶导数来找到图像中的边缘。
常见的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
2.1 Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过对图像的灰度值进行卷积操作，可以获取图像水平和垂直方向的梯度信息。
Sobel算子具有简单、快速的特点，对于噪声具有一定的抵抗能力，但在检测边缘细节方面存在一定的局限性。
2.2 Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法，类似于Sobel算子，但在计算梯度时使用了不同的模板。
Prewitt算子与Sobel算子相比，对噪声更加敏感，但能够更好地检测到细微的边缘。
2.3 Canny算子Canny算子是一种广泛应用的边缘检测算法，它通过多步骤的过程来检测边缘。
首先，Canny算子对图像进行高斯滤波以减少噪声；然后，利用Sobel算子计算图像的梯度；最后，通过非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘。
Canny算子具有较高的准确性和低的错误检测率，广泛应用于实际场景。
3. 基于模板的边缘检测算法基于模板的边缘检测算法是一种利用预定义模板对图像进行卷积操作来提取边缘的方法。
图像边缘检测技术综述
图像边缘检测技术综述张小琳(中国工程物理研究院流体物理研究所105室,四川绵阳 621900) 摘 要:介绍了经典的边缘检测算子和近年来出现的新的边缘检测方法,并对其性能和算法特点进行了分析。
分析结果表明,图像边缘检测是一个非良态问题,寻求算法较简单、能较好解决边缘检测精度与抗噪性能协调问题的算法一直是图像处理与分析的研究重点,许多工作有待进一步探讨。
关键词:边缘检测;小波变换;数学形态学;模糊理论1 引 言 边缘是图像最基本的特征[1]。
所谓边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合,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。
边缘具有方向和幅度两个特征,沿边缘走向,像素值变化比较平缓;垂直于边缘走向,像素值变化比较剧烈,可能呈现阶跃状,也可能呈现斜坡状。
因此,边缘可以分为两种:一种为阶跃性边缘,它两边的像素灰度值有着明显的不同;另一种为屋顶状边缘,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,二阶方向导数在边缘处取极值。
边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术,如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点,然而边缘检测又是图像处理中的一个难题。
早期经典算法包括边缘算子法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。
近年来随着数学理论及人工智能的发展,又涌现出许多新的边缘检测方法,如小波变换和小波包的边缘检测法、基于数学形态学、模糊理论和神经网络的边缘检测法。
2 经典的边缘检测算子 经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。
常用的边缘检测方法有Roberts算子、Sobel算子、Pre witt算子、Kirsch算子、Lap lacian算子、LOG算子、Can2 ny算子等。
2.1 基于一阶微分的边缘检测方法 目前应用比较多的是基于微分的边缘提取算法[2],梯度算子是其中之一。
图像识别中的边缘检测方法综述(六)
图像识别中的边缘检测方法综述一、引言在计算机视觉领域中，图像识别是一个重要的研究方向。
而边缘检测作为图像处理的基本技术，对于图像识别起着至关重要的作用。
本文将综述目前常用的边缘检测方法，并对其原理和应用进行分析。
二、基于梯度的边缘检测方法1. Sobel算子Sobel算子是一种常用的基于梯度的边缘检测算法。
它利用滤波器对图像进行卷积操作，通过计算每个像素点的梯度值来确定图像中的边缘。
Sobel算子的优点是计算简单快速，但对于噪声敏感。
2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法。
与Sobel算子类似，Prewitt算子同样利用滤波器对图像进行卷积操作，通过计算像素点的梯度值来检测边缘。
Prewitt算子与Sobel算子相比，在计算效果上略有差异，但在挑选合适的算子时能够取得良好的边缘检测效果。
三、基于图像强度变化的边缘检测方法1. Canny边缘检测Canny边缘检测是一种经典的基于图像强度变化的边缘检测算法。
它通过多次滤波和非极大值抑制来提取出图像中的边缘。
Canny边缘检测算法能够有效地抑制噪声，同时还能够精确地检测出边缘。
2. Roberts算子Roberts算子是一种简单而有效的基于图像强度变化的边缘检测算法。
它利用两个2×2的模板对图像进行卷积运算，通过计算像素点之间的差异来检测边缘。
尽管Roberts算子在计算速度上具有优势，但其对噪声较为敏感，因此常与其他滤波算法结合使用。
四、基于模板匹配的边缘检测方法1. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于模板匹配的边缘检测算法。
它通过对图像进行二阶微分来检测边缘。
Laplacian算子对噪声不敏感，能够检测出较细微的边缘，但在实际应用中往往需要与其他算子结合使用。
2. Marr-Hildreth算法Marr-Hildreth算法是一种基于模板匹配的边缘检测算法。
它利用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后通过拉普拉斯算子检测图像边缘。
图像处理中的边缘检测算法研究综述
Ｇ ，， ｆ ｉ ， 】 ［ ．＋１＋．【＋１／ 】 ，】 ［一１ Ｊ＋１＋厂 ，／ 】 厂 ， ， ＋１一 ，
其局部搜索能 力不强。进行图像处理时可将两种算法相结
Ｇ ｊ ｌ ．ｉ ｌ — 】 ／ ， １，＋ ［ １ ＋ 卜 ［Ｊ ｆ ＋ ， Ｉ 【 ，】 ｆ ｉ ， ｌ ， ［ Ｊ ｒ ＋ ’ ＋ ＋ Ｊ （ ６）
问题 的算 法 一 直是 图像 处理 与 分 析 的研 究 重点 。 该 文 介绍
了五种经典的边缘检测算子和近年来涌现出的新的边缘检
测方法。
２几种经典边缘检测算子
２ １Ｒ ｂ ｒｓ ． ｏ ｅｔ 算子 Ｒｏ ｅ ｔ ｂ ｒ ｓ算 子 ，它是 一 个 ２ × ２模 板 ，利用 局 部 差 分 检 测 比 较 陡 峭 的 边 缘 ，其 检 测 定 位 精 确 比较 高 ，但 由
Ｇ１０Ｉ （ 处理 ，然后 对去 噪后 的 图像 ｆｘ） 用阶 数为 表 明左右 方 向微 ０。 ５ 分 的合 成分 数阶 微分 算子 提取（ 采 点 。实验 ｑ的 ，该 方法在 ＝ ２ ） ｌ １ １ ｊ 边缘
２ ３ Ｐ ｅ ￣ｔ ． ｒｗ ｔ算子 Ｐｅ ｔ边缘检测算子是一种类似 Ｓ ｂ ｌ ｒｗｉ ｔ ｏ ｅ边缘检测算子的 边缘模板算子 ，通过对 图像进行八个 方 向的边缘检测 ，将 其 中方 向响 应 最 大 的 作 为 边 缘 幅 度 图像 的 边 缘 。 其 定 义 如
分 产 生 的 时 候分 数 阶 微 分 就 诞 生 了 。 随 着科 学 技 术 的 飞速
Ｇ ｒ，】 ｆｉ ｌ ＋ 】 ２ ｆｉ ｌ ．ｆ ， ｌ （） ［ ： ［ ， １ × ［ ， — ＋ ， ， 】 厂 ＋ｌ 】 ＋ ＋ 【 ＋ 一 ４
＿ ， ， 一１一２×．［， １一ｆ［＋１ｊ一１ 厂【一１， ］ ． ｆ ｉＪ— ］ ｆ ， 】
图像处理中的边缘检测算法综述与比较
图像处理中的边缘检测算法综述与比较引言：图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的重要任务之一。
边缘检测有助于提取图像中的重要信息，用于分割、物体识别、目标跟踪等应用。
随着计算机技术的不断发展，边缘检测算法也得到了不断改进和发展。
本文将综述和比较常用的图像处理中的边缘检测算法，包括传统的算子方法和基于深度学习的方法。
一、传统的边缘检测算子方法1.1 Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子，通过计算图像灰度值在水平和垂直方向上的一阶导数来检测边缘。
Sobel算子简单易于实现，但容易受到图像噪声的干扰，且对边缘方向敏感性较差。
1.2 Prewitt算子Prewitt算子与Sobel算子类似，同样是一种基于梯度的边缘检测算子。
Prewitt算子与Sobel算子在计算上有所区别，但其效果相对较差，对噪声敏感。
1.3 Roberts算子Roberts算子是一种基于两个2x2的模板的边缘检测算子，通过计算图像中每个像素与其对角线相邻像素的差值来检测边缘。
Roberts算子简单但容易产生较多的噪声响应。
1.4 Canny边缘检测算法Canny算法是一种经典的边缘检测算法，具有较好的性能和鲁棒性。
相比于其他算子方法，Canny算法首先对图像进行高斯滤波，然后计算图像梯度和梯度方向，接着通过非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘。
二、基于深度学习的边缘检测方法2.1 基于全卷积神经网络（FCN）的方法全卷积神经网络是一种能够接受任意尺寸输入并输出相同尺寸的神经网络。
基于FCN的边缘检测方法将图像视为一个整体，通过多层卷积和上采样操作来提取边缘特征并生成边缘图像。
2.2 基于U-Net的方法U-Net是一种使用对称的编码器-解码器结构进行图像分割的神经网络。
基于U-Net的边缘检测方法将图像分割任务转化为像素级分类问题，并通过使用跳跃连接来融合浅层和深层特征，提高了边缘检测的准确性。
2.3 基于深度Lab颜色空间的方法Lab颜色空间是一种将颜色分离和亮度信息分离的颜色空间，具有较好的色彩分辨率。
图像识别中的边缘检测方法综述(四)
图像识别中的边缘检测方法综述引言：图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，在许多实际应用中都起着重要的作用。
边缘检测是图像处理中的一项基本任务，它能够帮助我们识别图像中的物体边界，并进一步进行目标检测、分割等处理。
随着深度学习等技术的发展，图像边缘检测方法也得到了长足的进步和发展。
本文将综述图像识别中的边缘检测方法。
一、经典边缘检测算法Roberts算子Roberts算子是一种经典的边缘检测算法，它通过计算图像中每个像素的梯度来检测边缘。
该算法简单高效，但对于噪声敏感，容易产生误检测。
Sobel算子Sobel算子是另一种常用的边缘检测算法，它通过在图像中应用一组卷积核来计算每个像素的梯度。
Sobel算子相比于Roberts算子能够更好地抑制噪声，对于边缘检测效果较好。
Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种经典且广泛应用的边缘检测算法，它结合了梯度信息和非极大值抑制，能够检测出图像中的细微边缘，并且对噪声具有较好的抑制效果。
Canny算法的核心思想是通过非极大值抑制和双阈值处理来提取图像的边缘。
二、基于深度学习的边缘检测方法基于卷积神经网络的边缘检测方法随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的边缘检测方法逐渐成为主流。
这类方法通过训练神经网络来学习图像中的边缘特征，从而实现边缘检测。
常用的网络结构有U-Net、FCN等，它们在边缘检测任务上取得了很好的效果。
基于生成对抗网络的边缘检测方法生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，近年来在图像生成任务上取得了巨大的成功。
借助GAN的生成能力，研究人员提出了基于生成对抗网络的边缘检测方法。
这类方法能够生成真实感边缘，并且对于复杂场景中的边缘检测效果优于传统的算法。
三、边缘检测方法的评价指标在比较不同边缘检测方法时，我们需要一些评价指标来度量算法的性能。
常用的评价指标包括精确率、召回率、F1-score等。
其中精确率表示检测出的边缘中正确的比例，召回率表示样本中正确检测出的边缘比例，F1-score是精确率和召回率的调和平均值。
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。
图像边缘检测方法研究综述
引言
引言
图像边缘是图像中像素值发生显著变化的位置，它包含了图像的重要信息， 如物体的轮廓、边界等。图像边缘检测在许多领域都有广泛应用，如计算机视觉、 图像处理、模式识别等。本次演示将介绍图像边缘检测的基本原理、常见方法以 及实验设计与结果分析，最后讨论结论与展望。
背景知识
背景知识
图像编码是一种将图像转换为计算机可处理形式的技术。常见的图像编码方 法有灰度编码、彩色编码等。边缘检测是图像处理中的一种基本技术，它的目的 是在图像中找出物体的边缘位置。边缘检测算法通常分为两类：基于像素的边缘 检测和基于区域的边缘检测。其中，基于像素的边缘检测方法通过对每个像素的 周围像素进行比较来确定边缘，而基于区域的边缘检测方法则通过分析图像中的 区域特征来检测边缘。
结论
深度学习法具有强大的特征学习和抽象能力，可以提高边缘检测的准确性和 鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源，且解释性较差。
未来研究方向
未来研究方向
尽管在图像边缘检测方面已经取得了一定的进展，但仍存在许多需要进一步 研究和探索的问题。未来的研究方向可以包括以下几个方面：
未来研究方向
1、改进现有算法：针对现有算法的不足，提出更加有效的边缘检测算法，提 高边缘检测的准确性和鲁棒性。
文献综述
文献综述
在过去的几十年中，研究者们提出了许多图像边缘检测方法。其中，一些经 典的方法包括 Sobel、Prewitt、Roberts和 Canny等。Sobel方法通过计算像素 点周围像素的差分值来检测边缘，具有简单的计算过程和较好的检测效果。 Prewitt方法通过计算像素点周围像素的加权差分值来检测边缘，可以更好地捕 捉横向边缘。
文献综述
Roberts方法通过计算像素点周围像素的二进制差分值来检测边缘，具有更高 的计算效率。Canny方法则通过多级阈值处理和连通域分析来检测边缘，具有较 高的检测准确性和召回率。
综述边缘检测算法 -回复
综述边缘检测算法-回复边缘检测算法是计算机视觉领域中一项重要的图像处理技术，旨在检测图像中物体与背景的边缘。
边缘是图像中颜色、亮度或纹理等特征快速变化的地方，通常代表了物体之间的界限。
精确的边缘检测有助于图像分割、目标识别和特征提取等任务的准确性和效率提升。
本文将对几种常见的边缘检测算法进行综述，逐步解释其原理和应用领域，并讨论它们的优缺点和改进方向。
首先，我们来介绍最简单但最常用的边缘检测算法——Sobel算子。
Sobel 算子通过卷积操作对图像进行处理，以检测图像中的边缘。
它利用图像在水平和垂直方向上的灰度梯度来确定边缘的位置和方向。
Sobel算子通过计算滤波器的梯度，将图像的亮度变化转换为边缘的形式。
这种算法简单易实现，但对噪声敏感，并且在检测较弱边缘和曲线边缘时效果不佳。
为了改进Sobel算子的不足，Canny算法被提出。
Canny算法是一种经典的边缘检测算法，具有优秀的性能和广泛的应用。
它通过多个阶段的处理来检测图像中的边缘。
首先，Canny算法使用高斯滤波器对图像进行平滑以降低噪声。
然后，通过梯度计算和非最大抑制来确定边缘的精确位置。
最后，使用双阈值策略来进一步提取边缘，并通过连接连通的边缘像素点来形成完整的边缘。
Canny算法具有高精度和抗噪性能强的特点，常被用于图像分割、目标识别和机器视觉等领域。
然而，传统的Canny算法存在计算量大、处理速度慢的问题。
为了解决这些问题，许多优化算法被提出。
其中，积分图像用于加速计算是一个常见的技术。
通过预处理图像并计算积分图像，可以快速获取局部特征的信息，从而提高边缘检测的速度和准确性。
除了Sobel和Canny算法外，还有一些其他常见的边缘检测算法。
例如，Laplacian算子通过计算图像的二阶导数来检测边缘，具有简单有效的特点，但对噪声敏感。
Robert算子和Prewitt算子是一类简单的算法，通过计算图像中邻域像素的差异来检测边缘。
虽然这些算法计算简单，但对噪声和干扰敏感，且结果精度较低。
图像边缘检测综述
图像边缘检测综述1.1 0 前言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。
因此它是图象分割所依赖的重要的特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础;而图象的纹理形状特征的提取又常常依赖于图象分割。
图象的边缘提取也是图象匹配的基础,因为它是位置的标志,对灰度的变化不敏感,它可作为匹配的特征点。
图象的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的. 边缘具有方向和幅度两个特征. 沿边缘走向,像素值变化比较平缓;而垂直与边缘走向,则像素值变化比较剧烈. 而这种剧烈可能呈现阶跃状,也可能呈现斜坡状。
边缘上像素值的一阶导数较大;二阶导数在边缘处值为零,呈现零交叉。
经典的、最简单的边缘检测方法是对原始图象按像素的某邻域构造边缘算子. 由于原始图象往往含有噪声,而边缘和噪声在空间域表现为灰度有比较大的起落;在频域则反应为同是高频分量,这就给边缘检测带来困难.Marr 和Hildreth提出的零交叉边缘检测是一种十分有效的方法,他们认为:其一,图象强度的突变将在一阶导数中产生一个峰或等价于二阶导数中产生一个零交叉(Zero - Crossing) ;其二,图象中的强度变化是以不同的尺度出现的,故应该用若干大小不同的算子才能取得良好的检测效果。
鉴于边缘检测技术的重要性,在此我们有必要对边缘检测技术进行讨论.1.2经典的边缘检测算子边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。
我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。
图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此我们可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。
图像识别中的边缘检测方法综述
图像识别中的边缘检测方法综述引言：随着计算机技术的飞速发展，图像识别成为一个热门领域。
而在图像识别中，边缘检测是至关重要的一步。
边缘的检测和提取对于图像分割、物体识别和视觉导航等应用具有重要意义。
本文将综述当前常用的边缘检测方法，包括基于梯度、模型和机器学习的方法，并探讨它们的优缺点以及应用场景。
一、基于梯度的边缘检测方法梯度是边缘检测中常用的方法之一，其基本思想是通过计算图像中像素值的变化率来确定边缘的位置。
著名的Sobel算子和Canny算子都属于基于梯度的边缘检测方法。
Sobel算子是一种简单而高效的边缘检测算法，它利用图像灰度变化快的地方作为边缘点，并以梯度的幅值来表示边缘强度。
然而，Sobel算子的缺点是对噪声敏感，容易引入误检测。
相比之下，Canny算子是一种更加优秀的边缘检测算法。
它结合了灵敏度和准确度，首先通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算梯度和方向，最后利用非极大值抑制和双阈值技术来提取边缘。
Canny算子在边缘检测中具有良好的性能和鲁棒性，广泛应用于实际场景中。
二、基于模型的边缘检测方法除了基于梯度的方法外，基于模型的边缘检测方法也得到了广泛应用。
这些方法通过构建数学模型来描述图像中的边缘。
其中，活动轮廓模型（Active Contour Model）是一种常见的基于模型的边缘检测方法。
它利用曲线在图像中的运动来检测边缘。
该方法首先确定一个初始轮廓，然后根据图像的梯度信息对轮廓进行更新，直到达到边缘的精确位置。
活动轮廓模型在图像分割和目标跟踪中都取得了较好的效果，但其计算复杂度较高，对参数的选择较为敏感。
三、基于机器学习的边缘检测方法随着机器学习的发展，基于机器学习的边缘检测方法也得到了广泛关注。
这些方法利用已标注的图像数据训练分类器，然后使用分类器来判断图像中的边缘。
支持向量机（Support Vector Machine）是一种常用的基于机器学习的边缘检测方法。
它通过构建一个边缘和非边缘样本的训练集，使用核函数来将样本映射到高维空间，并利用最大间隔分类器来进行边缘检测。
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。
图像处理中的边缘检测技术
图像处理中的边缘检测技术图像处理是一个生动而又有趣的领域，尤其在最近几年，随着计算机视觉和机器学习的发展，图像处理正在变得越来越重要。
在图像处理中，边缘检测技术是一项非常重要的工具，它可用于各种任务，例如目标检测、特征识别和图像分割。
本文将介绍常用的边缘检测技术及其应用。
边缘检测是指从图像中识别出物体的边缘，即物体和背景之间的分界线。
边缘通常由灰度或颜色的合适变化产生。
常用的边缘检测方法有如下几种：1. Sobel算子Sobel算子是一种基于阈值的边缘检测算法，其主要思想是计算出图像中每个像素点的梯度并将其与特定的阈值进行比较以确定其是否为边缘。
具体来说，Sobel算子先将图像分别从上到下、从左到右进行卷积处理，得出两幅梯度图像Gx和Gy，然后根据勾股定理计算每个像素的梯度，最后将两幅梯度图像合并为一幅梯度图像G。
Sobel算子的优点在于其简单易懂、计算速度快，缺点则在于其容易受到噪声的干扰。
2. Canny算子Canny算子是一种常被用于目标检测和图像分割的边缘检测算法。
相比于Sobel算子，Canny算子的梯度计算更为精确，同时能够通过一系列的预处理步骤来减小噪声的影响。
Canny算子的核心思想是在图像中确定一组拐点，这些拐点将构成一条分界线。
该算法首先对图像进行高斯模糊处理以减小噪声，然后计算出每个像素点的梯度和方向，接着根据梯度和方向来确定拐点。
Canny算子的优点在于其精确计算、抗噪声性强，缺点则在于其计算复杂度较高。
3. Laplacian算子Laplacian算子也是一种常用的边缘检测算法，在图像处理领域中广泛使用。
Laplacian算子的核心思想是通过计算每个像素的二阶导数来确定边缘的位置。
具体来说，Laplacian算子先通过对输入图像进行高斯滤波来平滑图像，然后对平滑后的图像进行二阶导数计算，并将结果与阈值进行比较，从而得出最终的边缘检测结果。
Laplacian算子的优点在于其能够检测出细节较丰富的边缘，缺点则在于其对噪声比较敏感。
图像处理中的边缘检测算法综述
图像处理中的边缘检测算法综述图像处理是计算机视觉中非常重要的一个领域，边缘检测算法是其中的一个关键步骤。
在图像处理中，边缘提取与边缘检测是两个不同但相关的概念。
边缘提取是指通过一系列运算，将图像中的有用信息提取出来；而边缘检测则是将这些提取出的信息进行分析，并定位出图像中的边缘。
边缘检测算法的目的是从图像中检测出边缘信息，以便后续的分析和处理。
边缘通常是指图像中灰度或颜色的变化比较剧烈的位置，它们对于图像的分析、识别和描述具有重要的作用。
在图像处理的边缘检测算法中，经典的算子有Sobel、Prewitt、Roberts等。
这些算子利用了图像灰度值在边缘位置发生剧烈变化的特点，通过对图像进行滤波操作，找出图像中的边缘。
Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它通过计算图像灰度值在x 和y方向上的差分来检测边缘。
Sobel算子以3×3的卷积核作为基础，对图像进行卷积运算。
其中，对于图像中每个像素点，通过计算其周围像素的灰度值与卷积核进行乘积，再对乘积结果求和，即可得到该像素点的边缘强度。
Prewitt算子与Sobel算子类似，也是通过计算图像灰度值在x和y 方向上的差分来检测边缘。
不同的是，Prewitt算子采用了更为简单的2×2的卷积核，通过计算边缘像素点的灰度值与卷积核的乘积，再对乘积结果求和，得到边缘强度。
Roberts算子是一种比较早期的边缘检测算法，它通过计算图像中相邻像素点的差值来检测边缘。
Roberts算子以2×2的卷积核作为基础，分别计算两个相邻像素点的差值，再对差值的绝对值求和，即可得到边缘强度。
除了经典的算子之外，还有一些基于梯度的算法，如Laplacian算子和Canny边缘检测算法。
Laplacian算子主要通过计算图像灰度值的二阶导数来检测边缘。
它的优点在于对噪声具有较强的抑制能力，但由于对灰度的二阶导数的计算，Laplacian算子容易受到图像中的噪声干扰。
图像识别中的边缘检测方法综述(十)
图像识别中的边缘检测方法综述引言：随着计算机视觉的快速发展，图像识别技术逐渐成为人工智能研究的重点和热门领域。
而边缘检测作为图像处理的基础性工作，在图像识别中扮演着至关重要的角色。
本文将综述图像识别中常用的边缘检测方法，并对各种方法的原理、特点和应用进行详细阐述。
1. 基于梯度的边缘检测方法基于梯度的边缘检测方法是最常见且经典的一类方法，通过计算图像像素值的梯度来检测边缘。
其中，Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子是常用的梯度算子。
Sobel算子Sobel算子是一种基于离散滤波的边缘检测算子，通过计算图像像素点的水平和垂直梯度来检测边缘。
它具有计算简单、运算快速的特点，并且对噪声有一定的抑制作用。
Sobel算子在图像处理中广泛应用，在物体定位、角点检测等方面取得了较好的效果。
Prewitt算子Prewitt算子与Sobel算子类似，都是通过计算图像像素点的水平和垂直梯度来检测边缘。
与Sobel算子相比，Prewitt算子的计算效率稍低，但对角线方向的边缘检测效果好。
Roberts算子Roberts算子是一种基于差分的边缘检测算子，它通过计算图像像素点的对角线方向上的梯度来检测边缘。
Roberts算子计算简单，但对噪声敏感，需要进行后续的噪声抑制处理。
2. 基于模板的边缘检测方法基于模板的边缘检测方法使用预定义的模板或卷积核来对图像进行滤波操作，从而提取边缘信息。
其中，Canny算子、Laplacian算子和SIFT算法是常见的基于模板的边缘检测方法。
Canny算子Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法，具有较好的边缘定位、噪声抑制和边缘连接能力。
Canny算子在实际应用中表现出色，广泛用于图像分割、边缘提取等领域。
Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶微分的边缘检测算子，通过计算图像像素点的二阶梯度来检测边缘。
Laplacian算子对噪声敏感，需要进行后续的噪声抑制处理。
图像处理中的边缘检测技术
边缘检测是图像处理中的一项重要技术，它用于确定图像中物体的边缘。
边缘是图像中灰度级的突变区域，表示物体或物体之间的边界。
边缘检测在计算机视觉、图像识别和模式识别等领域有广泛应用。
边缘检测技术可以帮助我们提取图像中的目标物体，辨认物体形状，提供定位信息等。
边缘检测也是其他图像处理技术的基础，如图像分割、图像匹配等。
因此，边缘检测技术对于图像处理来说是至关重要的。
在图像处理中，常用的边缘检测方法有一阶导数方法、二阶导数方法和基于灰度级统计的方法。
其中，一阶导数方法基于图像灰度的一阶导数计算边缘，二阶导数方法基于图像灰度的二阶导数计算边缘，而基于灰度级统计的方法通过统计图像像素灰度级的概率分布来确定边缘。
一阶导数方法中最常用的是Sobel算子和Prewitt算子。
它们是基于图像梯度的边缘检测算子，通过计算图像灰度级在水平和垂直方向上的梯度来确定边缘。
这些算子可以提取图像中的目标物体边缘，但也容易受到图像噪声的干扰。
为了解决噪声问题，二阶导数方法应运而生。
拉普拉斯算子是最常用的二阶导数边缘检测算子，它通过计算图像灰度级的二阶导数来确定边缘。
拉普拉斯算子可以在不同尺度上平滑图像，提高边缘检测的稳定性。
但是，由于二阶导数会导致边缘的二次响应，拉普拉斯算子容易产生多个响应点，使得边缘变得模糊。
基于灰度级统计的方法则是通过对图像像素灰度级的统计学分析，提取图像中灰度级突变明显的区域作为边缘。
其中，Canny算子是最具代表性的方法。
Canny算子通过概率统计和阈值操作，可以提取出目标物体的边缘，并且对噪声具有一定的抑制能力。
除了以上常用的边缘检测方法，还有一些基于机器学习和深度学习的边缘检测技术正在不断发展。
这些技术使用大量的标注数据进行模型训练，可以更准确地检测图像中的边缘。
总结起来，边缘检测技术是图像处理中的重要技术之一。
一阶导数方法、二阶导数方法和基于灰度级统计的方法是常用的边缘检测方法。
随着机器学习和深度学习的发展，边缘检测技术将变得更加精确和高效，为图像处理提供更多应用的可能性。
图像边缘检测综述
图像边缘检测综述1 边缘检测定义机器视觉主要是利用计算机实现人类的视觉功能,对客观世界的三维场景感知、识别和理解。
在机器视觉中，识别目标的几何或物理性质的突变如深度、反射或表面方向的不连续性等，总是以图像中灰度突变的形式出现的，这些灰度突变构成了图像中的边缘。
所谓边缘，就是指图像局部亮度变化最显著的部分。
因为边缘包含了丰富的信息，所以最基本的图像识别就是以边缘为图像特征。
边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域、基元与基元之间，是图像分割、纹理特征提取及形状特征提取和图像分析的基础。
边缘检测主要采用各种算法来发现，强化图像中那些可能存在边缘的像素点。
图像分析和理解的第一步常常是边缘检测,它在图像处理与计算机视觉中占有特殊位置。
边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线，其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。
通过边缘检测可以保留有关物体边界形态的结构信息，而且极大地降低了图像处理的数据量，从而简化图像的分析过程。
正是由于边缘提取的好坏程度直接影响了模式识别的后续处理工作，所以长期以来人们付出了许多努力寻找更优化的边缘检测算法。
2 边缘检测步骤边缘检测主要包括以下四个步骤：（1）图像滤波。
边缘检测算法主要是基于图像亮度的一阶和二阶导数，但是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。
（2）图形增强。
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强度值有显著变化的点突出显示。
（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，应该用某些方法来确定那些是边缘点，最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。
（4）图像定位。
如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可以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 边缘检测要求对于图像的边缘检测来说，一般在识别过程中有如下的要求：（1）首先能够正确的检测出有效的边缘。
- 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)。
第 42 卷增刊 1 中南大学学报(自然科学版) V ol.42 Suppl. 1 2011 年 9 月 Journal of Central South University (Science and Technology) Sep. 2011图像边缘检测技术综述王敏杰 1 ，杨唐文 1, 3 ，韩建达 2 ，秦勇 3(1. 北京交通大学 信息科学研究所，北京，100044；2. 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳，110016；3. 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京，100044)摘要：边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。
首先介绍了几种经典的边缘检测方法，并对其性能进行 比较分析；然后，综述了近几年来出现的一些新的边缘检测方法；最后，对边缘检测技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像；边缘检测；综述中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1672−7207(2011)S1−0811−06Review on image edge detection technologiesW ANG Minjie 1 , Y ANG Tangwen 1,3 , HAN Jianda 2 ,QIN Y ong 3(1.Institute of Information Science，Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;2.State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation,Chinese Academic of Science,Shenyang 110016, China;3.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)Abstract: Edge detection is one of the most fundamental topics in the research area of image processing and analysis.First, several classical edge detection methods were introduced, and the performance of these methods was compared; then, several edge detection methods developed in the latest years were reviewed; finally, the trend of the research of the image edge detection in the future was discussed.Key words:digital image;edge detection;review图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 [1−2] 。
图像信息最主要来自其边缘和轮廓。
所谓边缘是指其 周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像 最基本的特征。
边缘存在于目标、背景和区域之 间 [3−4] ，它是图像分割所依赖的最重要的依据。
边缘检 测 [5−8] 是图像处理和计算机视觉中的基本问题， 图像边 缘检测是图像处理中的一个重要内容和步骤，是图像 分割、目标识别等众多图像处理的必要基础 [9−10] 。
因 此，研究图像边缘检测算法具有极其重要的意义。
边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的一项基 本内容。
准确、高效地提取出边缘信息一直是该领域 研究的重点内容 [11] 。
最初的经典算法可分为边缘算子 法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。
近年来， 随着数学理论和人工智能的发展，又出现了一些新的 边缘检测的算法 [12−13] ，如基于数学形态学的边缘检 测 [14] 、小波变换和小波包变换的边缘检测法 [15] 、基于 模糊理论的边缘检测法 [16−17] 、基于神经网络的边缘检 测法 [18] 、基于分形几何的边缘检测算法 [19] 、基于遗传 算法的边缘检测法 [20−21] 、漫射边缘的检测方法 [22] 、多 尺度边缘检测技术 [23] 、亚像素边缘的定位技术 [24] 、收稿日期：2011−04−15；修回日期：2011−06−15基金项目：轨道交通控制与安全国家重点实验室开放基金资助项目(RCS2010K02)；机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(RLO200801)；北 京交通大学基本科研业务费资助项目(2011JBM019)通信作者：王敏杰(1988－)， 女， 黑龙江五常人， 硕士研究生， 从事图像处理和计算机视觉研究； 电话： 01051468132； Email: wangminjie1118@中南大学学报(自然科学版) 第 42 卷 812FCM聚类的边缘检测算法 [25−26] 等。
1 经典的边缘检测算法1.1 微分算子法微分算子主要是根据灰度边缘处的一阶导数有极 值、二阶导数过零点的原理来检测边缘。
常见的边缘 检测算子有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、 Krisch 算子、Laplacian算子等。
许多文献提出了对经 典算子的各种改进方法。
文献[27−30]提出了 Facet 模 型和基于2D Facet模型的像素边缘检测算法。
1.2 最优算子法LoG 算子又称为拉普拉斯高斯算法，它应用 Gaussian 函数先对图像进行平滑处理，然后采用拉氏 算子根据二阶导数过零点来检测边缘。
Canny 算子的 实质是利用高斯函数的一阶微分，并用非极大抑制和 “磁滞”阈值法来定位导数最大值。
它是一种比较实用 的边缘检测算子，能在噪声抑制和边缘检测之间取得 较好的平衡，具有很好的边缘检测性能 [31−32] 。
2 经典边缘检测算子性能分析图像边缘检测 [33] 的目的就是要检测出符合边缘 特性的边缘像素。
传统的边缘检测算法是利用梯度最 大值或二阶导数过零点值来获取图像边缘的。
这些算 法尽管实时性较好，但抗干扰性差，不能有效克服噪 声影响，定位方面欠佳。
在提取图像边缘时，通常会 遇到 2 个问题：一是图像降噪后边缘变得模糊，二是 无法在多尺度下对图像边缘进行提取。
这 2 个问题严 重影响图像的提取。
目前，边缘检测仍然是经典技术 难题之一，是计算机视觉中的一个瓶颈问题 [34] 。
3 边缘检测技术新发展3.1 基于数学形态学的边缘检测数学形态学边缘检测方法对图像细节和边缘定位 有相当好的效果 [35] ，所检测出的边缘宽度与所使用的 结构元素形状和大小密切相关， 当结构元素的尺寸(刻 度数)增大时，检出的边缘宽度将随之增大。
目前，比较成熟的基于数学形态学的边缘检测方 法 [36] 有：基于多尺度形态学的边缘检测，基于数学形 态学多极平均的图像边缘检测，基于偏微分方程的形 态学的边缘检测，基于均衡化和数学形态学的组合边 缘检测，基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测方法 等。
3.2 基于小波和小波包变换的边缘检测算法小波分析 [37−38] 是当前应用数学和工程中的一个 迅速发展的领域。
小波变换就是时域−频域的局部变 换。
小波变换 [39] 具有天然的多尺度特征，通过伸缩平 移运算对信号进行细化分析， 能达到高频处时间细分、 低频处频率细分。
所以，小波变换更适合复杂图像的 边缘检测。
小波包的边缘检测原理 [40] 利用了小波函数对图 像的分解作用。
小波包变换不仅对图像的低频子带进 行分解，还对图像的高频子带进行分解，选择的小波 包尺度越大，小波系数对应的空间分辨率就越低。
因 此，小波包分解是一种更为精细的分解方法，可以在 不同分辨率下对局部细节进行边缘提取工作，尤其对 于含噪图像，在提取图像边缘时对噪声的抑制效果更 好 [41−42] 。
3.3 基于模糊理论的边缘检测算法模糊理论由美国柏克莱加州大学电气工程系教授 zadeh 在模糊焦合理论的基础上提出的 [43] ，其特点是 不对事物进行简单的肯定和否定，而是用隶属度来反 映某一事物属于某一范畴的程度。
其中较有代表性的 为Pal和King提出的模糊边缘检测算法 [44] 。
利用模糊理论 [45−47] 进行边缘检测时，首先把一幅 图像看作一个模糊集，集内的每一个元素均具有相对 于某个特定灰度级的隶属函数，从而将待处理的图像 映射为一个模糊特征矩阵，这样待处理图像就映射成 了模糊隶属度矩阵。
接着，Pal和 King又在模糊空间 中对图像进行模糊增强处理。
模糊增强 [48−49] 的过程是 降低图像的模糊性，经过模糊增强后，图像的各区域 之间层次比较清楚，而且边缘两侧的灰度对比增强， 其提取的边缘信息也会更加精细。
最后，利用G1变 换将增强后的图像重新变回数据空间，用“min”或 “max”算子提取边缘。
3.4 基于神经网络的边缘检测算法神经网络的主要问题 [50] 是输入与输出层的设计 问题、网络数据的准备问题、网络权值的准备及确定 问题、隐层数及结点的问题、网络的训练问题。
神经 网络的图像边缘检测方法为 [51] ：首先基于邻域灰度极 值提取边界候选图像；然后，以边界候选象素及其邻 域象素的二值模式作为样本集，输入边缘检测神经网 络进行训练。
边缘检测神经网络采用 BP 网络，为加 快网络的训练速度，采用了滚动训练和权值随机扰动 的方法。
实验表明：该方法提高了神经网络的学习效增刊 1 王敏杰，等：图像边缘检测技术综述 813率，获得的边缘图像封闭性好，边缘描述真实。
3.5 基于分形几何的边缘检测算法分形理论主要用来描述复杂事物在几何方面的整 体与局部不同尺度下的自相似性，为图像几何特征的 描述开辟了一个新途径。
常用于目标检测的分形特征 是：分形维数、分形拟合误差、多尺度分形、几何度 量空间变化率。
基于分形特征的目标检测基本思路是： 基于特定的分形模型计算出图像的分形特征图，根据 得到的分形特征图，运用一定的策略得到目标区域或 边缘。
这些方法虽然能够提取目标，但在复杂的背景 下，由于背景的干扰，在得到的分形特征图中，目标 与背景的对比度不明显，给目标的提取带来困难。
将 分形维数与几何度量空间变化率进行DS融合处理， 通过决策理论进行图像边缘像素分类，能有效地提取 目标边缘，改善了目标检测性能。