几种边缘检测算子比较

常用的检测算子有：

(1)微分算子

(2)拉普拉斯高斯算子

(3)canny算子

微分算子

Sobel算子， Robert算子，prewitt算子比较

Sobel算子是滤波算子的形式来提取边缘。X，Y方向各用一个模板，两个模板组合起来构成1个梯度算子。X方向模板对垂直边缘影响最大，Y方向模板对水平边缘影响最大。

Robert算子是一种梯度算子，它用交叉的差分表示梯度，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，对具有陡峭的低噪声的图像效果最好。

prewitt算子是加权平均算子，对噪声有抑制作用，但是像素平均相当于对图像进行地同滤波，所以prewitt算子对边缘的定位不如robert算子。

源程序：

i=imread('tanke.jpg');

i2=im2double(i);

ihd=rgb2gray(i2);

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ihd);

ixc=wdencmp('gbl',ihd,'sym4',2,thr,sorh,keepapp);

figure,imshow(ixc),title('消噪后图像');

k2=medfilt2(ixc,[7 7]);

figure,imshow(k2),title('中值滤波');

isuo=imresize(k2,0.25,'bicubic');

%sobert、robert和prewitt算子检测图像边缘

esobel=edge(isuo,'sobel');

erob=edge(isuo,'roberts');

eprew=edge(isuo,'prewitt');

subplot(2,2,1);

imshow(isuo);title('前期处理图像');

subplot(2,2,2);

imshow(esobel);title('sobel算子提取');

subplot(2,2,3);

imshow(erob);title('roberts算子提取');

subplot(2,2,4);

imshow(eprew);title('prewitt 算子提取'); 程序运行结果：

拉普拉斯高斯算子

拉普拉斯高斯算子是一种二阶导数算子，将在边缘处产生一个陡峭的零交叉。前面介绍的几种梯度法具有方向性，不能对各种走向的边缘都具有相同的增强效果。但是Laplacian

算子是各向同性的，能对任何走向的界线和线条进行锐化，无方向性。这是拉普拉斯算子区别于其他算法的最大优点。

源程序：

前

期处理图像

sobel 算子提取

roberts 算子提取prewitt 算子提取

elog=edge(isuo,'log');

imshow(elog);title('log算子提取');

运行结果：

canny算子

Canny边缘检测是一种比较新的边缘检测算子，具有很好的边缘监测性能，在图像处理中得到了越来越广泛的应用。

源程序：

ecanny=edge(isuo,'canny');

imshow(ecanny);title('canny算子提取');

程序运行结果：

边缘检测结果比较

Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗，因此边缘的定位不是很准确。

Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel 算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素。

Prewitt算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好。但边缘较宽，而且间断点多。

Laplacian算子法对噪声比较敏感，所以很少用该算子检测边缘，而是用来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区。

Canny方法不容易受噪声干扰，能够检测到真正的弱边缘。优点在于，使用两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。