图像边缘检测分析比较
LOG与Canny边缘检测比较
Matlab中的图像分割与边缘检测方法
Matlab中的图像分割与边缘检测方法引言图像处理是一门研究如何对数字图像进行处理、分析、改进和理解的学科。
图像分割与边缘检测在图像处理中占据着重要的地位。
图像分割是将图像划分为多个具有语义意义的区域或对象的过程，而边缘检测则是找到图像中不连续的区域边界。
Matlab作为一种强大的软件工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，本文将探讨在Matlab中应用的图像分割与边缘检测方法。
一、图像分割方法1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单但有效的方法。
该方法将图像像素的灰度值与预设的阈值进行比较，根据比较结果将像素分配到不同的区域。
在Matlab中，可以使用imbinarize和graythresh函数来实现基于阈值的分割。
2. 区域增长法区域增长法基于像素之间的相似性来进行分割。
该方法从种子像素开始，通过判断邻域像素与种子像素的相似度来不断扩展区域。
在Matlab中，可以使用imsegf和regiongrowing函数来实现区域增长法。
3. 聚类方法聚类方法将图像像素分为多个类别，每个类别代表一个区域。
该方法通常使用聚类算法，比如k-means算法或者模糊c-均值算法。
在Matlab中，可以使用kmeans和fcm函数来实现聚类方法。
4. 模型驱动法模型驱动法基于数学模型来描述图像中的区域。
该方法通过定义一个能够衡量图像中区域特征的能量函数，并通过优化算法来最小化能量函数，从而得到分割结果。
在Matlab中，可以使用activecontour和chanvese函数来实现模型驱动法。
二、边缘检测方法1. Sobel算子Sobel算子是一种经典的边缘检测算子。
其基本思想是通过计算像素与其周围像素之间的差异来检测边缘。
在Matlab中，可以使用imgradient和imgradientxy函数来实现Sobel算子。
2. Canny算子Canny算子是一种广泛使用的边缘检测算子。
它利用高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值法来检测边缘。
图像边缘检测算法比较研究
测 。Ｓ ｂ ｌ 用 图 ３所 示 的两个 核做 卷积 ， ｏｅ 利 一个 核对垂
直边缘 影响 最大．而 另一个 核对水 平边 缘影 响最 大． 两 个 卷积 的最 大值作 为像 素点的输 出值 。
（）原图 ａ
图 ３ｓ ｂ １ 缘 算 子 ｏ ｅ 边
对 于 图像 ｆ ， ，ｏ ｅ 算子定义 如下 ： （ｙ Ｓ ｂ ｌ ｘ）
较 尖锐 ， 在 图像 噪声 比较 小 时． 度算 子 工 作 的效果 如果 Ｒｉ） Ｈ ， 为 阶跃边 缘点 。 且 梯 （ ≥Ｔ 则 ’ ｊ 较好 。对 于一 个 连续 图像 函数 ｘ， ， 梯度 可 表示 Ｙ 其 ） 为一个 矢量 ：
广 ］ｒ
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基金项 目： 南京 林 业 大 学创 新 基 金 。 目号 １ ３７ ０ ６ 项 ６００３
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２ １ 年第 ５期 ０１
Ｇ（ ＝ｆ － ，＋ ） ｆｘ ＋ ） ｆ ＋ ，＋ ）ｆ － ，－ ） 算 子很 少直 接用 于边缘检 测，而 主要 确定 已知的边缘 ｙ Ｉｘ １ １＋ （ｙ １＋ （ １ｙ １－ （ １ １ ） （ ｙ ， ｘ ｘ ｙ 像 素是在 图像的暗 区还是在 明区。 ｆ ， １ ￣ ＋ ，－ ） （ｙ ） ｘ ｌｙ １ｌ ｘ－ － ３ 几 种 算 法 实验 结 果 比较 、 则 Ｐｘｙ ｍ ｘ Ｇｘ， （ ） （，＝ ａ （ （ Ｇｙ ） ） ） Ｐｅ ｉ 算 子对 噪声具 有 平滑 作用 ．但 定位 精度 不 ｒｗｔ ｔ 传 统 的边 缘检 测算法 通过 梯度算 子来 实现 ．在求 够高 。 边缘 的梯度 时 ． 要对每个 像素位 置计 算 。 需 在实际 中常 １ Ｓｂ ｌ 子 ． ｏｅ 算 ３ 用 小 区域 模板卷 积来近似 计算 ． 板是 Ｎ Ｎ 的权 值方 模 ＊ Ｓ ｂｌ 子 利用 像 素的 上下 、 右邻 域 的灰 度加 权 阵 。图 ５给 出上述各种算 子处理 的不同结果 。 ｏｅ算 左 算法 ． 据在 边 缘点 处 达到 极值 这一 原 理进 行 边缘 检 根
改进的Canny图像边缘检测算法分析
网络天地171改进的Canny 图像边缘检测算法分析◆王 娟1 边缘检测的过程边缘检测主要用于解决图像边缘的真假，边缘的定向定位。
以此来初步分析图像和识别图像。
想要做好边缘检测，需要遵循以下五个方面的过程进行检测分析：（1）首先要明确的了解图像检测时图像的特性变化形式，运用合适的检测方法。
（2）根据特殊情况需求，利用多算子综合计算方法。
提取多范围的变化特性，以便检测图像上的所有特性变化。
（3）由于噪声的影响，使检测有一定的局限性。
检测时需要尽可能的滤除噪音。
还需要考虑到噪音的条件检测，进一步检测参数变化。
（4）尽可能用多种方法进行组合。
例如在检测时，先找到边缘，然后利用函数近似的放法，利用内插获得高精度定位。
（5）检测时，首先对原图像进行平滑处理，然后再进行边缘检测。
一方面可以有效地抑制噪音，另一方面也可以对边缘进行精准定位。
2 传统Canny 算子的基本工作原理由于系统固有的低筒滤波对实际的图像进行平滑，以至于边缘不明显。
所以，这就需要边缘检测通过寻找出图像局部具有最大梯度值的一些像素点。
同时由于摄影机以及周围环境的干扰，因此图片边缘检测必须满足两个条件：①逼近必须能够抑制噪音效应；②必须尽量精准的确定边缘的位置。
以高定位精准、高信噪比、单一边缘响应位判断标准。
Canny 算子的基本流程：输入原始图像→转为灰度图像→ 高斯平滑→ 梯度计算→ 非极大值抑制→ 双阈值检测→ 连接边缘→ 输出边缘图像。
作为一阶微分滤波器的Canny 算子属于边缘检测，有三大显著优点：1、最优过零点定位准则2、多峰值响应准则3、最大信噪比准则。
Canny 算子基本的工作原理首先便是利用高斯平滑滤波器对图像进行平滑处理，目的是为了去除噪音的影响，然后通过计算梯度差值，来完成领域局部强度值。
利用高阈值和低阈值以及双阈值的计算方法对图像边缘进行检测已达到增强边缘的效果。
3 Canny 算子的实现步骤Canny 算子在整体运算的过程中，其需要结合多个运算步骤进行整体的运算。
图像边缘检测方法比较研究
图像边缘检测方法比较研究作者：关琳琳孙媛来源：《现代电子技术》2008年第22期摘要：边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用。
系统分析目前具有代表性的边缘检测方法，并用IDL6.3软件实现各种算法。
实验结果表明，各种方法均有各自的优缺点和适用条件，在做图像边缘检测之前，应对图像进行分析，针对图像的特点和应用需求选用合适的方法。
关键词：边缘检测；检测算子；高通滤波；小波变换中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1004-373X(2008)22-096-03Comparison of Image Edge Detection MethodsGUAN Linlin1,SUN Yuan2(1.Department of Resource Science and Technology,Beijing NormalUniversity,Beijing,100875,China;2.96656 Unit of Second Artillery F orces,Chinese People′s LiberationArmy,Beijing,100820,China)Abstract：Edge detection plays an important role in digital image processing.This paper comprehensively analyze the representative methods of edge detection at present,and realizes each algorithm with the IDL6.3 software.Results indicate that each method has some advantages and limitations.It should be carefully selected according to the characteristics of the image as well as application needs before conducting edge detection.Keywords：edge detection;detective operators;high-pass filtering;wavelet transform1 引言边缘检测技术是图像特征提取中的重要技术之一，也是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析方法的基础。
医学图像处理中的边缘检测与分割算法
医学图像处理中的边缘检测与分割算法边缘检测与分割是医学图像处理中的重要部分，被广泛应用于疾病诊断、医学影像分析和手术辅助等领域。
边缘检测算法用于提取图像中的边缘信息，而分割算法则可以将图像划分为不同的区域，有助于医生对图像进行进一步分析和诊断。
一、边缘检测算法在医学图像处理中，常用的边缘检测算法包括基于梯度的方法、基于模型的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于梯度的方法基于梯度的边缘检测算法通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘位置。
常用的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel算子是一种常用的离散微分算子，通过在图像中对每个像素点应用Sobel算子矩阵，可以得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
通过计算梯度幅值和方向，可以得到边缘的位置和方向。
Prewitt算子与Sobel算子类似，也是一种基于梯度的边缘检测算子。
它通过将图像中的每个像素点与Prewitt算子矩阵进行卷积运算，得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
进一步计算梯度幅值和方向，可以确定边缘的位置和方向。
Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它采用多步骤的方法来检测边缘。
首先，对图像进行高斯滤波来减少噪声。
然后，计算图像的梯度幅值和方向，进一步剔除非最大值的梯度。
最后，通过设置双阈值来确定真正的边缘。
2. 基于模型的方法基于模型的边缘检测算法借助数学模型来描述边缘的形状和特征。
常用的算法包括基于边缘模型的Snake算法和基于边缘模型的Active Contour算法。
Snake算法（也称为活动轮廓模型）是一种基于曲线的边缘检测算法。
它通过将一条初始曲线沿着图像中的边缘移动，使得曲线更好地贴合真实边缘。
Snake算法考虑了边缘的连续性、平滑性和能量最小化，可以获得较为准确的边缘。
Active Contour算法是Snake算法的进一步发展，引入了图像能量函数。
通过最小化能量函数，可以得到最佳的边缘位置。
Active Contour算法可以自动调整曲线的形状和位置，适应复杂的图像边缘。
边缘检测的原理
边缘检测的原理边缘检测是数字图像处理中的常见任务，它能够识别并提取出图像中物体的边缘信息。
在计算机视觉和模式识别领域，边缘特征对于物体识别、分割以及图像理解非常重要。
本文将介绍边缘检测的原理及其常用的方法。
一、边缘的定义边缘是图像中亮度变化剧烈处的集合。
在图像中，边缘通常表示物体之间的分界线或物体自身的边界轮廓。
边缘通常由亮度或颜色的不连续性引起，可以用于图像分析、特征提取和图像增强等应用中。
二、边缘检测的原理边缘检测的目标是找到图像中的所有边缘，并将其提取出来。
边缘检测的原理基于图像亮度的一阶或二阶变化来进行。
常用的边缘检测原理包括：1. 一阶导数方法一阶导数方法利用图像亮度的一阶导数来检测边缘。
最常见的方法是使用Sobel算子、Prewitt算子或Roberts算子计算图像的梯度，然后通过设置合适的阈值将梯度较大的像素点判定为边缘。
2. 二阶导数方法二阶导数方法通过对图像亮度进行二阶导数运算来检测边缘。
其中，Laplacian算子是最常用的二阶导数算子，它可以通过计算图像的二阶梯度来获取边缘信息。
类似于一阶导数方法，二阶导数方法也需要设定适当的阈值来提取边缘。
3. Canny算子Canny算子是一种广泛使用的边缘检测算法，它综合了一阶和二阶导数方法的优点。
Canny算子首先使用高斯滤波平滑图像，然后计算图像的梯度和梯度方向，并根据梯度方向进行非极大值抑制。
最后，通过双阈值算法检测出真正的边缘。
三、边缘检测的应用边缘检测在计算机视觉和图像处理中具有广泛的应用。
以下是一些常见的应用：1. 物体检测与分割边缘检测可以帮助识别图像中的物体并进行分割。
通过提取物体的边缘，可以实现对图像内容的理解和分析。
2. 图像增强边缘检测可以用于图像增强，通过突出图像中的边缘信息，使图像更加清晰和饱满。
3. 特征提取边缘是图像中最重要的特征之一，可以用于物体识别、图像匹配和目标跟踪等应用中。
通过提取边缘特征，可以实现对图像的自动识别和分析。
无人机航拍图像处理中的特征提取与目标检测算法研究
无人机航拍图像处理中的特征提取与目标检测算法研究一、引言随着无人机技术的迅猛发展，无人机航拍已经成为现代航拍领域的重要手段之一。
无人机航拍图像的处理涉及到诸多领域，其中最为重要的就是特征提取与目标检测算法。
本文将对无人机航拍图像处理中的特征提取与目标检测算法进行研究。
二、特征提取算法特征提取是无人机航拍图像处理中的关键环节，通过提取出图像中的特征信息，可以为后续的目标检测算法提供有效的输入。
常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测和纹理分析等。
1. 边缘检测边缘检测是图像处理中最基础的特征提取方法之一，其原理是通过检测图像中不连续的灰度变化来定位物体的边界。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
2. 角点检测角点检测是指在图像中寻找具有明显角度的像素点，这些像素点常常代表了物体的特殊结构。
常用的角点检测算法有Harris算法、Shi-Tomasi算法和FAST算法等。
3. 纹理分析纹理分析是指对图像中的纹理信息进行提取和描述的过程。
常用的纹理分析算法包括灰度共生矩阵法、Gabor滤波器法和局部二值模式法等。
三、目标检测算法特征提取完成后，接下来就是对提取出的特征进行目标检测。
目标检测算法可以分为传统方法和深度学习方法两类。
1. 传统方法传统的目标检测方法主要包括基于颜色、形状、纹理和背景建模等的算法。
其中，基于颜色的目标检测常用的算法有HSV模型、区域生长和基于颜色直方图的方法等；基于纹理的目标检测常用的算法有Gabor滤波器和灰度共生矩阵等；而基于形状的目标检测则常使用边缘和轮廓信息。
2. 深度学习方法深度学习方法近年来在目标检测领域取得了明显的进展，主要表现在基于卷积神经网络（CNN）的算法。
这些算法将图像的特征提取和目标检测过程融合在一起，通过对大规模数据集的训练来提高检测的准确性和鲁棒性。
常用的深度学习目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
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。
2019年整理基于MATLAB边缘检测与提取的几种方法的比较精品资料
基于MATLAB边缘检测与提取的几种方法的比较数字图像边缘检测(Digital Image Processing)又称为计算机图像边缘检测，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
由于图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。
而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。
在通常情况下，我们可以将信号中的奇异点和突变点认为是图像中的边缘点，其附近灰度的变化情况可从它相邻像素灰度分布的梯度来反映。
根据这一特点，提出了多种边缘检测算子：如Robert算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、Laplacian 算子，Canny算子等。
这些方法多是以待处理像素为中心的邻域作为进行灰度分析的基础，实现对图像边缘的提取并已经取得了较好的处理效果。
经典的边界提取技术大都基于微分运算。
首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取边界。
本文主要介绍几种经典的边缘提取算法，选取两种用MATLAB语言编程实现，对提取结果进行比较和分析。
图像边缘检测的基本步骤：（1）滤波。
边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。
但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。
（2）增强。
增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。
一般通过计算梯度幅值完成。
（3）检测。
但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。
最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。
（4）定位。
精确确定边缘的位置。
几种边缘算子的比较以柚子的图片为例1、Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，Roberts算子边缘定位准，但是对噪声敏感。
适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割，在应用中经常用Roberts算子来提取道路。
halcon缺陷检测常用方法总结
halcon缺陷检测常用方法总结Halcon是一种强大的机器视觉软件，广泛应用于工业自动化和视觉检测领域。
缺陷检测是机器视觉中的重要任务之一，其目的是利用图像处理和分析技术，通过检测和分析图像中的缺陷来保证产品质量。
在Halcon中，有多种常用的方法可以用于缺陷检测。
下面将介绍一些常用的方法。
1.边缘检测方法边缘是图像中物体的轮廓，常常用于检测缺陷。
Halcon提供了多种边缘检测方法，如Sobel、Prewitt和Canny等。
这些方法能够提取图像中的边缘信息，并通过分析边缘的强度、方向和连续性来检测缺陷。
2.区域生长方法区域生长是一种基于像素相似性的方法，能够将相似像素合并为连续的区域。
在缺陷检测中，可以利用区域生长方法找到与周围像素相比较异常的区域，从而检测缺陷。
3.学习算法方法Halcon中提供了多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习等。
这些算法能够通过学习大量的正常样本和缺陷样本来构建模型，并利用模型进行缺陷检测。
4.形状匹配方法形状匹配是一种通过比较图像中物体形状的方法。
Halcon中提供了多种形状匹配算法，如模板匹配和形状基因算法。
这些方法能够通过比较待检测物体的形状与模板或基因的形状差异来检测缺陷。
5.纹理分析方法纹理是图像中的细微结构，常常包含有关物体表面的信息。
Halcon中提供了多种纹理分析方法，如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度直方图和小波变换等。
通过分析图像的纹理特征，可以检测并区分不同的缺陷。
6.自适应阈值方法阈值是一种常用的图像分割方法，可以将图像分成不同的区域。
在缺陷检测中，阈值方法常常用于将图像中的缺陷与背景进行分离。
Halcon中提供了多种自适应阈值的方法，如Otsu和基于梯度的阈值等。
7.深度学习方法深度学习是近年来非常热门的机器学习方法，具备强大的特征提取和分类能力。
Halcon中集成了深度学习库Manto，可以利用Manto进行图像分类和目标检测，从而实现缺陷检测。
图像处理中各种边缘检测的微分算子简单比较(Sobel,Robert, Prewitt,Laplacian,Canny)
for(i=0;i<iHeight;i++)
delete []*(iExtent+i);
delete iExtent;
}
void Canny::GaussionSmooth()
{
int i,j,k; //循环变量
int iWindowSize; //记录模板大小的变量
int iHalfLen; //模板大小的一半
下面算法是基于的算法不可能直接运行，只是我把Canny的具体实现步骤写了出来，若需用还要自己写。
该算子具体实现方法：
// anny.cpp: implementation of the Canny class.
//
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
dTemp[i]=new double[iWidth];
//获得模板长度和模板的各个权值
MakeGauss(&pdKernel,&iWindowSize);
//得到模板的一半长度
iHalfLen=iWindowSize/2;
//对图像对水方向根据模板进行平滑
for(i=0;i<iHeight;i++)
//对原图象进行滤波
GaussionSmooth();
//计算X,Y方向上的方向导数
DirGrad(iGradX,iGradY);
//计算梯度的幅度
GradExtent(iGradX,iGradY,iExtent);
//应用non-maximum抑制
NonMaxSuppress(iExtent,iGradX,iGradY,iEdgePoint);
B超图像不同边缘检测算法的效果比较
察更直接 、更清晰，确诊率也更高…。对 Ｂ超 扫描得 到 的 图 片进 行 图像 处理 ， 使得 肿 瘤 边 缘 清 晰 化 是
ＨＦ ＩＵ治疗 中十分重要 的步骤 ，可 以帮助医师将感兴 趣的部位（ 变组 织等） 病 提取 出来， 进行定性和 定量 的分 析， 从而提高诊断 的准确性和 科学性 。 ‘计算机初级视
收 稿 日期 ：２ ０ ９ ｌ ０ ５０ ９ 修 回 时 问 ：２ ０ 一２０ ０ ５ ｌ－４
Ｍ＝ ￣ ｑ
ｙ一 ２
其中Ｓ Ｘ与 是用下面的卷积模 板来计 算的：
Ｓ ＿ ０ ２ｌ Ｘ ２ ＝ｌ
Ｌ １ ｌ＿ 一 ０ Ｊ
ｆ Ｊ
］
ｓ ｙ ０ ００ｌ ＝ｌ
【 中图分类号】 ＴＰ３９
【 文献标 识码】 Ａ
Ｔｈ ａｌ ｓ ｓ ａｎ ｅ Ａｎ ｙ ｉ ｄ Ｃｏｍ ｐ ｒｓ ｆＤｉ ｅ ｅｎ ｇｅ ａ ｉ ｏｎ ｏ ｆ ｒ ｔＥｄ Ｄｅ ｅ ｔｏｎ Ａ ｌ ｔ ｃ ｉ ｇｏｒ ｈ ｓ ｉ ｒ ｓ ｄ Ｂ－ ａｎ Ｉ ａ ｅ ｉ ｍ ｎ Ｕｌ ａ ｏｕｎ Ｓｃ ｍ ｇ ｓ ｔ ｔ
法。 边缘检测算子检查每个像素 的领域 并对灰度 的变 化率进行量化 。 目前主要的几种经典 的边缘检测算 子 有 Ｓ ｂｌ ｒ ｔ ｏ ｇ ｏ ｅ、Ｐｅ ｔ ｗｉ、Ｈ ｕ ｈ和高斯 一 拉普拉斯（ ｏ Ｌ Ｇ） 算 子 。 本 文 介 绍 对 个 别 算 子 进 行 改 进 ， 利 用 Ｃ ＋ ｕｌ ｒ．实现这几种算法 ， ＋ Ｂ ｉ ｅ６０ ｄ ，并 比较这些算法的 优劣 ，选取最 优算法 。 １１索贝尔 （ ｏ ｅ）算子 ． Ｓ ｂ１
维普资讯
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文 章 编 号 ： １７１７ ０ （０ ６０ ・１００ ６ ． １４２ ０ ）３０ ７ ・３
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。
图像处理中的边缘检测算法使用教程
图像处理中的边缘检测算法使用教程边缘检测是图像处理中的一项基本任务，用于检测图像中物体或者物体的边界。
边缘检测在很多领域都有广泛的应用，包括计算机视觉、医学图像分析等。
本篇文章将为你介绍图像处理中常用的边缘检测算法，并给出相应的使用教程。
一、Sobel算子Sobel算子是一种经典的边缘检测算法，通过对图像进行卷积操作来检测图像中的边缘。
在实际使用中，可以通过以下步骤来进行Sobel边缘检测：1. 将彩色图像转换为灰度图像。
可以通过取红、绿、蓝三个通道的平均值来实现。
2. 对灰度图像进行高斯平滑处理。
这一步骤可以降低图像中的噪声。
3. 使用Sobel算子对平滑后的图像进行卷积操作。
Sobel算子分为水平和垂直两个方向，可以分别对图像进行卷积操作。
卷积操作可以使用矩阵乘法来实现。
4. 对卷积结果进行阈值化处理，以确定边缘的位置。
可以选择一个适当的阈值来满足不同应用的需求。
二、Canny算子Canny算子是一种常用且效果良好的边缘检测算法，相比于Sobel算子，Canny算子可以更好地检测边缘的连续性和准确性。
以下是Canny算子的使用教程：1. 将彩色图像转换为灰度图像，同样可以通过对RGB通道求平均值的方式来实现。
2. 对灰度图像进行高斯平滑处理，以降低噪声对边缘检测的影响。
3. 计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。
可以使用Sobel算子来计算梯度。
4. 对梯度图像进行非最大抑制，以保留梯度幅值变化最大的像素。
这一步骤可以帮助提取边缘的细节。
5. 使用双阈值进行边缘链接。
通常将梯度幅值较大的像素点作为强边缘点，将梯度幅值较小但周围相邻的像素点作为弱边缘点。
通过设置适当的高低阈值，可以保留合适的边缘。
6. 最后，可以使用边缘链接算法来连接弱边缘点和强边缘点，形成完整的边缘。
常用的边缘链接算法有基于连通区域的算法和霍夫变换等。
三、Laplacian算子Laplacian算子是一种常用的边缘检测算法，它通过计算图像中二阶导数来检测边缘。
B超图像边缘检测的算法分析及其C ++ Builder实现
Ｖ０ ．７ Ｎｏ． １２ ２ Ａｐｒ ． ２０ ０６
文章编 号 ：６２—６７ （０ ６ ０ １７ ８ １ ２０ ）２—０３ —０ ０３ ４
Ｂ超 图像 边 缘 检 测 的算 法分 析 及 其 Ｃ＋ Ｂ ｉｅ 实现 ＋ ｕｄ ｒ ｌ
王 春 红 ， 伯 原 ， 洛平 ， 杨 张 张 波
（ 河南科技大学 机 电工程学院 ， 河南 洛 阳 ４ １０ ） ７０３
ＦｃｓｄＵｔ ｓｕｄ Ｈ Ｆ 治疗 中十分 重要 的步骤 ， 以帮助 医师将 感兴 趣 的 物体 （ 变组 织 等 ） ｏｕｅ ｌａｏｎ ， ＩＵ） ｒ 可 病 提取 出 来 ， 医师能 够对病 变组 织进行 定性 及定 量 的分析 ， 而提高 医师诊 断 的准确 性 和科学 性 ｌ 。计 算机 初 让 从 ２ Ｊ
积不会改变图像的整体动态 范围， 从而选 出最优算 子 ｌｇ算子 。基 于 Ｃ Ｂｉ ｅ ． ｏ ｕｄｒ ０实现 了一个边缘检测处 ｌ ６ 理软件 ， 本软件 主要是针对 Ｂ超图像进行 边缘检测 ， ＨＦ 在 ＩＵ治疗 中为肿瘤 的精确定位提供 了依 据。
关 键 词 ： 图 像 ； 缘 检 测 ； “ Ｂ ｉｅ 算 法 Ｂ超 边 Ｃ ｕ ｄｒ ｌ
中图 分 类 号 ：Ｐ９ ．１ Ｔ ３ １４ 文 献 标 识 码 ： Ａ
０ 前 言
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摘要 ： 分析 了边缘检测 的原理 ， 对几 种常见 的边缘 检测算法 进行 了分析 比较 。结 果表 明 ：ｏｅ、 ｒ ｉ 和拉 普 ＳｂｌＰｅ ｔ ｗｔ
边缘检测技术在图像处理中的应用
边缘检测技术在图像处理中的应
用
边缘检测技术在图像处理中的应用
边缘检测是图像处理中一个重要的技术，它可以有效地提取图像中物体的边缘信息，并用于图像分割、目标识别、特征提取等领域。
本文将介绍边缘检测技术在图像处理中的应用。
首先，边缘检测可以用于图像分割。
图像分割是将图像划分成若干个具有意义的区域，而边缘则是区分不同区域的重要依据。
通过边缘检测技术可以提取出图像中物体的边界，从而实现图像的分割。
例如，在医学影像领域，边缘检测技术可以帮助医生准确地定位病变区域，进行病情分析和诊断。
其次，边缘检测还可以用于目标识别。
在计算机视觉领域，目标识别是一个重要的任务，它可以帮助机器理解图像内容。
通过边缘检测技术可以提取出物体的轮廓信息，从而实现目标的识别和分类。
例如，在自动驾驶领域，边缘检测技术可以帮助车辆识别道路边缘，以及检测和跟踪其他车辆和行人。
另外，边缘检测还可以用于特征提取。
图像特征是描述图像内容的关键信息，它可以用于图像检索、
图像分类等任务。
边缘是图像中最显著的特征之一，它可以提供物体的形状和轮廓信息。
通过边缘检测技术可以提取出图像中的边缘特征，从而实现图像的特征提取。
例如，在人脸识别领域，边缘检测技术可以帮助提取出人脸的轮廓，以及眼睛、嘴巴等重要特征。
总的来说，边缘检测技术在图像处理中有着广泛的应用。
它可以用于图像分割、目标识别、特征提取等任务，对于提高图像处理的效果和准确性有着重要的作用。
随着计算机视觉和人工智能的不断发展，边缘检测技术将会在更多的领域得到应用，为我们的生活带来更多的便利和效益。
图像边缘检测与提取算法的比较
图像边缘检测与提取算法的比较Prepared on 22 November 2020目录前言在实际图像边缘检测问题中，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。
图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。
而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。
而边缘检测算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一，它的解决对于我们进行高层次的特征描述、识别和理解等有着重大的影响；又由于边缘检测在许多方面都有着非常重要的使用价值，所以人们一直在致力于研究和解决如何构造出具有良好性质及好的效果的边缘检测算子的问题。
经典的边界提取技术大都基于微分运算。
首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取边界。
本文主要介绍几种经典的边缘提取算法，选取两种用MATLAB语言编程实现，对提取结果进行比较和分析。
第1章图像边缘检测与提取概述数字图像边缘检测技术起源于20世纪20年代，当时受条件的限制一直没有取得较大进展，直到20世纪60年代后期电子技术、计算机技术有了相当的发展，数字图像边缘检测处理技术才开始进入了高速发展时期。
经过几十年的发展，数字图像边缘检测处理技术目前己经广泛应用于工业、微生物领域、医学、航空航天以及国防等许多重要领域，多年来一直得到世界各科技强国的广泛关注。
数字图像边缘检测处理技术在最近的10年发展尤为迅速，每年均有数以百计的新算法诞生，其中包括canny算法、小波变换等多种有相当影响的算法，这些算法在设计时大量运用数学、数字信号处理、信息论以及色度学的有关知识，而且不少新算法还充分吸取了神经网络、遗传算法、人工智能以及模糊逻辑等相关理论的一些思想，开阔了进行数字图像边缘检测处理的设计思路。
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图像边缘检测分析比较摘要：边缘检测是数字图像处理和模式识别领域的基本课题，着重分析了几种经典的边缘检测算子并进行比较，同时阐述新的边缘检测方法的原理。
分析结果表明图像边缘检测是一个非良态问题，寻求比较简单，能较好解决边缘检测精度的算法是未来的研究重点。
关键词：边缘检测；数学形态学；模糊理论正文：1.传统的边缘检测方法1.1基于灰度直方图的边缘检测基于灰度直方图门限法的边缘检测是一种最常用、最简单的边缘检测方法。
对检测图像中目标的边缘效果较好。
图像在暗区的像素较多，而其他像素的灰度分布比较平坦。
为了检测出图像物体的边缘．把直方图用门限Ｔ分割成两个部分，然后对图像实施以下操作：（１）扫描图像的每一行，将所扫描的行中每个像素点的灰度与Ｔ比较后得；（２）扫描图像的每一列，将所扫描的列中每个像素点的灰度与Ｔ比较后得：（３）将与合并，即得到物体的边界图像。
在以上过程中，门限T的选择将直接影响边缘检测的质量。
由于直方图往往很粗糙，再加上噪声的影响更是参差不齐。
这样就使得求图像极大、极小值变得困难。
因此。
可以用两条二次高斯曲线对目标和景物所对应的峰进行拟合，然后求二者的交点，并作为谷底，选取对应的灰度值为门限T，或用一条二次曲线拟合直方图的谷底部分。
门限T可取为T=-b/2a1.2基于梯度的边缘检测梯度对应一阶导数，梯度算子就是一阶导数算子。
在边缘灰度值过渡比较尖锐，且在图像噪声比较小时，梯度算子工作的效果较好，而且对施加的运算方向不予考虑。
对于一个连续图像函数，其梯度可表示为一个向量：该向量的幅度和最大变化率出现时的角度分别为：以上各式的偏导数需对每个像素的位置计算，实际应用中常用小区域模板进行卷积来近似计算。
对和各用一个模板，将两个结合起来就构成一个梯度算子。
根据模板的大小和元素值的不同，已提出许多不同的算子，常见的有Roberts算子，Sober算子, Prewitt算子和沈俊算子。
1.2.1 Sobel算子Sobel于1970年提出了Sobel算子，与Prewitt算子相比较，Sobel算子对检测点的上下左右进一步加权。
其加权模板如下：=[ ++ ]-[++]=[++]-[++]Sobel算子和Prewitt算子一样具有平滑作用，能滤出一些噪声。
去掉部分伪边缘，但同时也平滑了真正的边缘。
其梯度幅度值为=如果大于某一定值，则我们认为（x，y）点位边缘点。
1.2.2 Roberts交叉算子如果我们沿如下图方向角度求其交叉方向的偏导数，则得到Roberts于1963年提出的交叉算子边缘检测方法。
该方法最大优点是计算量小，速度快。
但该方法由于是采用偶数模板，如下图所示，所求的(x,y)点处梯度幅度值，其实是图中交叉点处的值，从而导致在图像(x,y)点所求的梯度幅度值偏移了半个像素（见下图）。
图像空间 梯度幅度空间具体方法如下： 设图像的梯度幅度为：=交叉算子模板则模板运算结果： =- =- ==+如果大于某一定值，则我们认为（x ，y ）点位边缘点上述偶数模板使得提取的点（x,y ）梯度幅度值有半个像素的错位。
为了解决这个定位偏移问题，目前一般是采用奇数模板。
这样就保证了在图像空间点(x,y)所求的梯度幅度值定位在梯度幅度值空间对应的(x,y)点上。
奇数模板：在图像处理中，一般都是取奇数模板来求其梯度幅度值，即：以某一点（x,y ）为中心，取其两边相邻点来构建导数的近似公式：设两个相邻像素之间距离h=1故其3*3系数模板为1.2.3Prewitt边缘检测算子Prewitt边缘算子是一种边缘样板算子。
样板算子由理想的边缘子图像构成，依次用边缘样板去检测图像，与被检测区域最为相似的样板给出最大值，用这个最大值作为算子的输出。
由图１中所示的两个卷积算子形成Prewitt边缘算子．与使用Sobel边缘算子的方法一样，图像中每个像素都用这两个核做卷积，取最大值作为输出，运算结果就是一幅边缘图像。
适当取门限TH，如果.. R(i，j)≥TH则为阶跃边缘点。
Robinson边缘算子也是一种边缘样板算子，其算法和Prewittt边缘算子相似，只是边缘样板不同。
..1.3基于二阶微分的边缘检测方法1.3.1Laplacian边缘检测算子为了突出增强图像中的孤立点、孤立线或线端点，在某些实际用途中常采用拉普拉斯算子，连续函数的拉普拉斯算子是一个二阶微分算子。
其数学形式为：由于Lalcapain算子是一个二阶导数，它将在边缘处产生一个陡峭的零交叉。
Lalcapain算子是一个线性的、移不变算子．它的传递函数在频域空间的原点为零。
因此，一个经Laplacian滤波过的图像具有零平均灰度。
如果一个无噪声图像具有陡峭的边缘。
可用 Laplacian算子将它们找出来。
对经Laplacian算子滤波后的图像用零灰度值进行二值化会产生闭合的、连通的轮廓，并除了所有的内部点。
但由于噪声的存在，二阶导数对噪声具有无法接受的敏感性，它的幅度会产生双边缘(不适合检测边缘，但可用于边缘定位)，而且还不能检测边缘的方向。
因此，Mart提出首先对图像用Gausss函数进行平滑，然后利用Laplacian 算子对平滑的图像求二阶导数后得到的零交叉点作为候选边缘，1．4 Canny边缘检测算子Cannny算子是一个具有滤波、增强和检测的多阶段的优化算子。
在进行处理前，Cannny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声(即用高斯平滑滤波器与图像作卷积)。
增强边缘是将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突出来，一般通过计算梯度幅值来完成。
Canny分割算法采用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。
通过寻找，Y)的梯度的最大值来查找边缘。
梯度由高斯滤波器的导数来计算。
在处理过程中，Canny算法还将经过一个非极大值抑制的过程。
最后该方法使用两个阈值来检测强边缘和弱边缘，若它们连接到了强边缘，则输出中只包含弱边缘。
因此，这种方法更适合用于检测真正的弱边缘。
John Canny于1986年提出Canny算子，它与Marr（LoG）边缘检测方法类似，也属于是先平滑后求导数的方法。
John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性，给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标：1.好的信噪比，即将非边缘点判定为边缘点的概率要低，将边缘点判为非边缘点的概率要低；2.高的定位性能，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心；3.对单一边缘仅有唯一响应，即单个边缘产生多个响应的概率要低，并且虚假响应边缘应该得到最大抑制。
用一句话说，就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时，可以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法Canny算子求边缘点具体算法步骤如下：1.用高斯滤波器平滑图像．2.用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向.3.对梯度幅值进行非极大值抑制．4.用双阈值算法检测和连接边缘．1．5各种算子的比较用各种边缘检测算子对一幅图像进行边缘检测，其结果如图2所示。
从检测的结果来看，Robes算子提取边缘的结果边缘较粗，边缘定位不很准确，Sobel算子和Prewittt算子对边缘的定位就准确了一些，Kish算子比Sblrwtttrcoe算子和Pei算子定位更准确，而采用LoG算子进行边缘提取的结果要明显优于前4种算子，特别是边缘比较完整，位置比较准确。
Canny算子则能较好地体现图像的弱边缘。
2新的边缘检测方法2．1基于数学形态学的分割技术其基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。
利用膨胀、腐蚀、开启和闭合4个基本运算进行推导和组合，可以产生各种形态学实用算法，其中结构元素的选取很重要。
腐蚀和膨胀对于灰度变化较明显的边缘作用很大，可用来构造基本的形态学边缘检测算子(形态学梯度)。
2．2基于模糊集理论的图像分割其方法是以模糊数学为基础，利用隶属图像中由于信息不全面、不准确、含糊、矛盾等造成的不确定性问题，该方法在医学图像分析中有广泛的应用。
目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。
如罗述谦等人提出的基于有偏场的适配模糊聚类分割算法，实验结果令人满意。
2．3基于小波分析和变换的边缘检测方法小波变换是近年来得到了广泛应用的数学工具，它在时域和频域都具有良好的局部化性质，将时域和频域统一于一体来.. 研究信号。
而且小波变换具有多尺度特性，能够在不同尺度上对信号进行分析，达到高频处时间细分，低频处频率细分。
因此．小波变换非常适合复杂图像的边缘检测。
一幅图像中，图像的能量大部分集中在低频和中频部分，图像的边缘和噪声对应于高频部分。
基于小波包的边缘检测原理是利用了小波函数对图像的分解作用，在小波变换中只对图像的低频子带进行分解，并未对图像的高频子带进行分解。
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，可以满足不同分辨率下对局部细节进行边缘提取需要，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。
小波变换的计算复杂度较低，抗噪声能力强。
理论证明，以零点为对称点的对称二进小波适应检测屋顶状边缘，而以零点为反对称点的反对称二进小波适合检测阶跃状边缘。
近年来多进( Mu1tiBand)小波也开始用于边缘检测。
总结尽管在图像边缘检测领域有经典的边缘检测算子、基于小波与分形理论法和基于形态学等多种检测手段，但它们都不是具有绝对优势的方法，有的边缘检测精度高．但抗噪声性能较差；有的解决抗噪声性能差的问题，检测精度又不够。
还有的尽管在一定程度上较好地解决了上述两者的协调问题。
但算法复杂，运算时间长。
可见，无论哪种边缘检测算法在解决一定问题的同时也存在不同类型的缺陷。
因而，寻求算法较简单、能较好解决边缘检测精度与抗噪声性能协调问题的边缘检测算法一直是图像处理与分析研究的目的之一。