几种边缘检测算子的性能比较研究
合集下载
相关主题
- 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)。
采 用 Ｌ ｐａｉ ａｌ ａ ｃ ｎ过零 点 或者 非 线性 差 分 表示 的 过 零
研 究 领域 。 图像边 缘 检 测 可 以大幅 度地 减 少数 据 量 ，并 且 可 以剔 除 与 图像 处 理 不 相 关 的信 息 ，保 留图像重 要的结 构属性 。然而 ，由于实 际景物 图像 的边 缘往 往 是各 种 类 型 的边 缘 及 它 们模 糊 化 后 结 果 的组合 ，且实 际 图像 信号存 在着 噪声 【 ｌ Ｊ 。噪声 和 边 缘都 属于高频 信号 ，很 难用 频带做 简单取舍 。所 以 ，边缘 检测 又是 图像 处理 中的一 个难题 。 目前 常用 的 边 缘 检 测算 法 没 有 哪一 种 具 有 绝对 的优 越
以一 阶导数确定 边缘点 ，高 定位精度 、低误判率 、
可 以抑 制 虚 假 边 缘
高噪声图像
Ｇｕ ｓ ｉｎ ａ ｓａ
平 滑 作 用 越 显 著 ， 除 噪 声越 好 ， 图 象 的细 节 也 损 失 去 但 高噪声图像 越 大 各 向 同性 、 线 性 、 位 移 不 变 的 ；对 细 线 和 孤 立 点 效 屋 顶 型 边缘 的 检 测 果 较 好 但 对 噪 声 较 敏 感 采 用 平 均 滤 波 ，边 缘 较 宽 ，间 断 点 较 多 定 位 精 度 高 ，但 对 噪 声 较 敏 感 采 用 加 权 滤 波 ，边 缘 较 宽 ，间 断 点 较 多 灰 度 渐 变 、 低 噪 声 图 像
王智Leabharlann Baidu文
Ｗ ＡＮＧ ｉ ｎ Ｚｈ － ｗｅ
（ 广西工学院 计算机工程 系，柳州 ５ ５ ０ ） ４ ０ ６
摘
要 ： 边缘检 测是图像处 理和计算机视 觉中的重 要的环节 。文章具体考察 了７ 种常用 的边 缘检测算
子 。根据 实验结 果对其特点和性能进行 了比较 研究。分析了各种边缘检测 算子的特点 ，以及 在处理 各种噪声时 。对各种边缘检测算法 的检 测效果进行了分类 比较 。在对各种图像进行边 缘检测时 ，为选择检测算子提供指导。 关键词 ： 边缘检测 ；图像处理 ；检测算子 ；噪声 ；检测效果 中图分类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献标识码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ －０ ３ （０ ） ６上） ０ １ － ３ ９ １ ４ ２ １ ０ （ 一 ０４ ０ ０ ２
检 测困难 。
９ ）对 比斑 点 、高 斯 、 泊松 、椒 盐 噪 声 图像 ，
椒 盐 噪 声 图像 对 各 种 检 测 算 子 的检 测 效 果 影 响最
大 ，泊松 噪 声 图像 对 各种 检 测算 子 的 检 测 效 果 影 响最 小 。 通 过 对检 测结 果进行 比较得 到表 ｌ 表 ２ 和 。
线 的效果 比检 测斜 向阶跃边 缘 、线 的效果 好 ，保 留
７ ）Ｇａｓｉ ｕｓ ｎ边 缘 检 测 算子 对 边 缘变 化 突 出处 ａ
检 测效果 明显 ，且 不容 易受噪 声干扰 。
８ ｏ ｅ、Ｐｅ ｔ ｏ ｅ ｓ 缘 检 测 算 子 检 ）Ｓｂｌ ｒｗｉ、Ｒ ｂｒ 边 ｔ ｔ
测 图像边 缘 时易 出现 “ 削顶 ” 象 ，即对 图像顶 部 现
Ｓ ｂ ｌ 子 根据 图像 的 像 素点 上下 、左 右 邻 点 ｏｅ算 灰 度 加 权 差在 边 缘 处 达 到极 值 这 一 现 象 来 检 测 边
缘 。算 子 对 噪 声 具 有 平 滑 作 用 ，能 提 供 较 为 精 确
的边 缘 方 向信 息 ，边 缘 定 位 精 度 不 够 高 。 当对 精 度要 求 不 是 很 高 时 ，是 一种 较 为 常用 的 图像 边 缘
果较 好 。
Ｇｕ ｓｉ ａｓ ｎ滤 波器 方 法 通 过 检 测二 阶 导 数 过 零 ａ 点来 判 断 图像 边 缘 点 。Ｇｕ ｓｉ ａｓ ｎ滤 波 器 中 的 。正 ａ
比于 低通滤 波器 的宽度 ， ｏ越大 ，平 滑作 用越 显著 ， 去 除 噪 声 效 果 越 好 ，但 图 像 的 细 节 损 失 也 越 大 ， 检 测 出来 的 图 像 边 缘精 度 也 就 越 低 。 由于 在 边 缘
收稿日期：２ １－ ９ ２ ０１ ０－ ７ 基金项目：广西 自然科学基金项 Ｅ ２ １Ｇ Ｎｓ Ａ １ １２ １（０ １ ｘ Ｆ ０ ８ ６ ） 作者简介：王智文 （９９一） １６ ，男 ，湖南邵 阳人 ，副 教授 ，博士研究生 ，主要从 事智能优化理论 、行为识别与 图像 处理
的研究。
ｌ
訇 化
几种边缘检测算子的性能 比较研究
Ｃｏｍ ｐａｒｓ ｅｓ ｉ ｏｎ ｒ ｅａｒ ｆｃａｐ ｃｈ ｏ ａｂ ｌ ｙ ｏ ｅ ｅｒ ｔ ｃｔｏｎ ｏｐｅｒ ｏｒ ｏｒｅｄ ｉｉ ｆｓ ｖ ａｌ ｔ ｄｅ ｅ ｉ ａｔ ｓ ｆ ｇｅ ｔ ｔｏｎ ｄｅ ｅｃ ｉ
２ 实验结果及分析
通过 对经典 边缘 检测算 子 的实验结 果得到 ：阈 值 自动 赋值 时 ，７种 算 法都 能 够 检 测 出 图像 边 缘 ； 而 Ｌ ｐａｉ ａｌ ａ ｃ ｎ和 Ｚ ｒ—ｒｓ 算 子 因其 所 得 幅 值 相 对 ｅｏＣ ｏｓ 小 ，当选 择 较 大 的 阈值 时 ，边 缘 信 息 可 能 部 分 或 全 部 丢失 ； ｏ ｅ ｓ Ｒ ｂｒ 算子 和 Ｌ ｐａ ｅ 子定 位 精度 较 ｔ ａｌ 算 ｃ 高 ； ｏ ｅｔ 算子 检 测垂 直 和水 平 方 向的 阶 跃边 缘 、 Ｒ ｂｒ ｓ
度 也不够 高 。
像素 。这两 者对灰 度渐变 低噪 声的 图像有较 好 的检
测效 果 ，但 是对于 混合 多复杂 噪声 的图像 ，处理效 果就 不理 想 了。Ｐ ｅ ｔ 算子和 Ｓ ｂ ｌ 子对 噪声具 ｒｗｉ ｔ ｏｅ算
Ｌ ｐａｉ ａ ｌｃ ｎ算 子 是 二 阶微 分 算子 ，利 用 边 缘 点 ａ 处 二 阶导 函数 出现 零 交 叉原理 来 检 测 图像 的边 缘 。 算 子 不 具 方 向性 ，对 灰 度 突 变 比较 敏 感 ，定 位 精 度 高 ，同 时对 噪 声 比较 敏 感 ，且 不 能 获 得 边 缘 方
度高 ，对 噪声敏 感 。
在 图像 中的 分 布情 况 选 择 比较合 理 的 边 缘 检 测算
法 来进 行边缘 检测 显得尤为重 要 。本文 具体 比较研
究 了 ７ 常用 的边缘 检测算 子的特 点和性 能 。 种
１ 常用的边缘检测算法简介
边 缘 是 指 图像 中周 围像 素灰 度 有 阶 跃 变化 或 屋 顶变 化 的那 些 像 素 的 集 合 Ｊ 。在 图 像 处理 过 程
近 似 地 对 图 像 作卷 积 操 作 ，通 过 寻找 图像 的 二 阶
导 数 零 穿越 来 寻 找 图像 边 界 ，从 而检 测 出 图像 的
边缘 点 。
Ｒ ｂ ｒ 算子 采 用 对 角线 方 向相 邻 两 像 素之 差 ｏｅｓ ｔ
近似 的 梯度 幅值 来 检测 边缘 。算 子 定位 比较精 确 ， 但 由于 不 包括 平 滑 ，所 以对 于 噪 声 比较 敏 感 ，检 测 水平 和垂 直 边 缘 的 效 果好 于 斜 向边 缘 ，定 位 精
住 了矩形 的角 点 ，而 Ｓ ｂ ｌ Ｐ ｅ ｉ 算子 则不 及 ， ｏ ｅ 和 ｒｗ ｔ ｔ
尤 其 是 Ｐｅ ｉ 算子 基 本 丢失 了角 点信 息 ； ｏ ｅ 和 ｒｗ ｔ ｔ Ｓｂｌ
Ｐｅ ｔ算子 检 测斜 向阶跃 边缘 、 ｒｗｉ ｔ 线 的 效 果 较 好 ，保 留住 了 三 角
性 。因此 ，对各 种边缘 检测算法 的性能 进行 比较 分 析 ，根据 图像 边 缘 的 特 征 和噪 声 的 特 征 以及 噪 声
点来 进 行 边 缘 检 测 。对 常 用 的 七 种 边 缘 检 测 算
法 简介 如下 ：
Ｚ ｒ． ｒｓ 用两 个不 同参数 的 高斯 函数 的差 来 ｅｏＣ ｏ ｓ
定位 精 度 和 消 除 噪 声级 之 间存 在 着 矛 盾 ，所 以应
４ ｏｅｓ ）Ｒ ｂ ｒ 算子 检测垂 直和 水平 方 向的阶跃 边 ｔ 缘 、线 的效 果 比检 测斜 向阶跃 边 缘 、线 的效 果好 ， 保 留住 了矩 形 的 角 点 ，而 Ｓ ｂ ｌ Ｐ ｅ ｔ 算 子 则 ｏ ｅ 和 ｒｗｉ ｔ 不 及 ，尤 其 是 Ｐｅ ｔ算 子 基 本 丢 失 了 角 点信 息 。 ｒｗｉ ｔ 而 Ｓ ｂ ｌ Ｐｅ ｔ算 子 检 测 斜 向阶 跃 边 缘 、 线 的 ｏ ｅ 和 ｒｗｉ ｔ 效 果较好 ，保 留住 了三 角形 的角点 。 ５ ）Ｇｕ ｓｉ ａｓ ｎ滤 波器 方 法 比 Ｃ ｎ ｙ方法 具 有 更 ａ ａｎ
【４ 第３ 卷 １】 ４
第６ 期
２１— （ ） ０２ ６上
・
ｌ
匐 化
子都是 一阶 的微分 算子 ，而前者 是平均 滤波 ，后者
是加权 平均 滤波且 检测到 的 图像 边缘 可能大 于两个
子 的 思 路 类似 ，是 在 一个 奇 数 大 小 的 模 板 中定义
其 微 分 运 算 。算 子 对 噪 声 具 有 平 滑作 用 ，定 位 精
形 的角点 。 由此得 出 以下 结论 ：
算 子
Ｃａ ｎ ｎｙ
表１ 七种边缘检 测算子 的特点和适用范 围比较
特点 适 用 范 围
１ ｏ ｅｔ 算 子 简单 直 观 ， ）Ｒ ｂ ｒ ｓ
Ｌ ｐａｉ ａｌ ａ ｃ ｎ算 子 利 用 二 阶 导 数 零 交 叉 特 性 检 测边 缘 。Ｒ ｂ ｒ ｏｅｓ ｔ
果 最好 的算 子之 一。 它比 Ｒ ｂｒ 算 子 、Ｓｂｌ ｏｅｓ ｔ ｏｅ 算子
和 Ｐｅ ｉ 算子 极小值算 法的去噪 能力都要 强 ，并能 ｒｗｔ ｔ 产生较细的边缘 ，但 它也 容易平滑掉一 些边缘 信息 。
的 、正确 的边 缘 图像的具 体方 法 。 ６ ａ ｎ 子对 各种 噪声 图像最 敏感 。 ）Ｃ ｎ ｙ算
向等信 息 。
有较 好的平 滑作 用 ，能 滤除一 些噪 声 ，去掉 部分 伪 边 缘 ，但 同时 也 平 滑 了真 正 的边 缘 ；定 位 精 度 不
高 。Ｓｂｌ ｏｅ 算子可提 供最精 确的边 缘方 向估计 。
３ ｏ ｅ 算 子 、Ｐｅ ｔ算 子 检 测 斜 向阶 跃 边 ）Ｓ ｂ ｌ ｒ ｔ ｗｉ 缘 效 果较 好 ，Ｒ ｂｒ 算 子 检 测水 平 和垂 直 边 缘 效 ｏｅ ｓ ｔ
检测方 法 。 Ｐｅ ｔ算 子 边 缘 检 测 的 思 路 与 Ｓ ｂ ｌ 分 算 ｒ ｔ ｗｉ ｏ ｅ微
中 ，边 缘 能 大大 地 减 少 要 处理 的 图像 信 息 而 又可
以保 留 图像 中物 体 的形 状 信 息 。边 缘 检 测 的 目的 是 为 了标 识 数 字 图像 中亮 度变 化 明 显 的 点。 边缘
好 的边缘 检 测效 果 。Ｚ ｒ－ ｒｓ 滤 波器 方法 没 有解 ｅｏＣ ｏｓ 决 如 何组 织不 同尺 度 滤 波 器 输 出 的边 缘 图为 单 一
该 根 据 具 体 问 题 对 噪 声水 平 和 边 缘 点 定位 精 度 要 求 适 当选取 ６ 。
Ｃ ｎ ｙ方法 则是 以一 阶导 数为 基础 来判 断 图像 ａｎ 的边缘 点。它 是一阶 传统微 分 中检 测阶跃 型边 缘效
Ｄ ｉ１ ．９ ９ Ｊｉｓ ．０ ９ １ ４ ２ １ ．（ ） ０ ｏ： ３ ６／ ． ｎ １ ０－０ ３ ．０ ６ 上 ．５ ０ ｓ ２
０ 引言
边缘 检 测是 图像 处 理 和计 算 机 视 觉 中的基 本
问题 和 重 要 环节 ，尤其 是 特 征提 取 中 的一 个 重 要
检 测 可 以划 分 为 两 类 ：基 于 查 找 和基 于零 穿越 的 边 缘 检 测 。基 于 查 找 的方 法 通 过 寻 找 图像 一 阶导 数 中的 最 大 和最 小 值 来 检 测 边 界 ，通 常 是 将 边 界 定 位 在 梯 度最 大 的方 向。基 于 零 穿 越 的 方 法 通 常
研 究 领域 。 图像边 缘 检 测 可 以大幅 度地 减 少数 据 量 ，并 且 可 以剔 除 与 图像 处 理 不 相 关 的信 息 ，保 留图像重 要的结 构属性 。然而 ，由于实 际景物 图像 的边 缘往 往 是各 种 类 型 的边 缘 及 它 们模 糊 化 后 结 果 的组合 ，且实 际 图像 信号存 在着 噪声 【 ｌ Ｊ 。噪声 和 边 缘都 属于高频 信号 ，很 难用 频带做 简单取舍 。所 以 ，边缘 检测 又是 图像 处理 中的一 个难题 。 目前 常用 的 边 缘 检 测算 法 没 有 哪一 种 具 有 绝对 的优 越
以一 阶导数确定 边缘点 ，高 定位精度 、低误判率 、
可 以抑 制 虚 假 边 缘
高噪声图像
Ｇｕ ｓ ｉｎ ａ ｓａ
平 滑 作 用 越 显 著 ， 除 噪 声越 好 ， 图 象 的细 节 也 损 失 去 但 高噪声图像 越 大 各 向 同性 、 线 性 、 位 移 不 变 的 ；对 细 线 和 孤 立 点 效 屋 顶 型 边缘 的 检 测 果 较 好 但 对 噪 声 较 敏 感 采 用 平 均 滤 波 ，边 缘 较 宽 ，间 断 点 较 多 定 位 精 度 高 ，但 对 噪 声 较 敏 感 采 用 加 权 滤 波 ，边 缘 较 宽 ，间 断 点 较 多 灰 度 渐 变 、 低 噪 声 图 像
王智Leabharlann Baidu文
Ｗ ＡＮＧ ｉ ｎ Ｚｈ － ｗｅ
（ 广西工学院 计算机工程 系，柳州 ５ ５ ０ ） ４ ０ ６
摘
要 ： 边缘检 测是图像处 理和计算机视 觉中的重 要的环节 。文章具体考察 了７ 种常用 的边 缘检测算
子 。根据 实验结 果对其特点和性能进行 了比较 研究。分析了各种边缘检测 算子的特点 ，以及 在处理 各种噪声时 。对各种边缘检测算法 的检 测效果进行了分类 比较 。在对各种图像进行边 缘检测时 ，为选择检测算子提供指导。 关键词 ： 边缘检测 ；图像处理 ；检测算子 ；噪声 ；检测效果 中图分类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献标识码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ －０ ３ （０ ） ６上） ０ １ － ３ ９ １ ４ ２ １ ０ （ 一 ０４ ０ ０ ２
检 测困难 。
９ ）对 比斑 点 、高 斯 、 泊松 、椒 盐 噪 声 图像 ，
椒 盐 噪 声 图像 对 各 种 检 测 算 子 的检 测 效 果 影 响最
大 ，泊松 噪 声 图像 对 各种 检 测算 子 的 检 测 效 果 影 响最 小 。 通 过 对检 测结 果进行 比较得 到表 ｌ 表 ２ 和 。
线 的效果 比检 测斜 向阶跃边 缘 、线 的效果 好 ，保 留
７ ）Ｇａｓｉ ｕｓ ｎ边 缘 检 测 算子 对 边 缘变 化 突 出处 ａ
检 测效果 明显 ，且 不容 易受噪 声干扰 。
８ ｏ ｅ、Ｐｅ ｔ ｏ ｅ ｓ 缘 检 测 算 子 检 ）Ｓｂｌ ｒｗｉ、Ｒ ｂｒ 边 ｔ ｔ
测 图像边 缘 时易 出现 “ 削顶 ” 象 ，即对 图像顶 部 现
Ｓ ｂ ｌ 子 根据 图像 的 像 素点 上下 、左 右 邻 点 ｏｅ算 灰 度 加 权 差在 边 缘 处 达 到极 值 这 一 现 象 来 检 测 边
缘 。算 子 对 噪 声 具 有 平 滑 作 用 ，能 提 供 较 为 精 确
的边 缘 方 向信 息 ，边 缘 定 位 精 度 不 够 高 。 当对 精 度要 求 不 是 很 高 时 ，是 一种 较 为 常用 的 图像 边 缘
果较 好 。
Ｇｕ ｓｉ ａｓ ｎ滤 波器 方 法 通 过 检 测二 阶 导 数 过 零 ａ 点来 判 断 图像 边 缘 点 。Ｇｕ ｓｉ ａｓ ｎ滤 波 器 中 的 。正 ａ
比于 低通滤 波器 的宽度 ， ｏ越大 ，平 滑作 用越 显著 ， 去 除 噪 声 效 果 越 好 ，但 图 像 的 细 节 损 失 也 越 大 ， 检 测 出来 的 图 像 边 缘精 度 也 就 越 低 。 由于 在 边 缘
收稿日期：２ １－ ９ ２ ０１ ０－ ７ 基金项目：广西 自然科学基金项 Ｅ ２ １Ｇ Ｎｓ Ａ １ １２ １（０ １ ｘ Ｆ ０ ８ ６ ） 作者简介：王智文 （９９一） １６ ，男 ，湖南邵 阳人 ，副 教授 ，博士研究生 ，主要从 事智能优化理论 、行为识别与 图像 处理
的研究。
ｌ
訇 化
几种边缘检测算子的性能 比较研究
Ｃｏｍ ｐａｒｓ ｅｓ ｉ ｏｎ ｒ ｅａｒ ｆｃａｐ ｃｈ ｏ ａｂ ｌ ｙ ｏ ｅ ｅｒ ｔ ｃｔｏｎ ｏｐｅｒ ｏｒ ｏｒｅｄ ｉｉ ｆｓ ｖ ａｌ ｔ ｄｅ ｅ ｉ ａｔ ｓ ｆ ｇｅ ｔ ｔｏｎ ｄｅ ｅｃ ｉ
２ 实验结果及分析
通过 对经典 边缘 检测算 子 的实验结 果得到 ：阈 值 自动 赋值 时 ，７种 算 法都 能 够 检 测 出 图像 边 缘 ； 而 Ｌ ｐａｉ ａｌ ａ ｃ ｎ和 Ｚ ｒ—ｒｓ 算 子 因其 所 得 幅 值 相 对 ｅｏＣ ｏｓ 小 ，当选 择 较 大 的 阈值 时 ，边 缘 信 息 可 能 部 分 或 全 部 丢失 ； ｏ ｅ ｓ Ｒ ｂｒ 算子 和 Ｌ ｐａ ｅ 子定 位 精度 较 ｔ ａｌ 算 ｃ 高 ； ｏ ｅｔ 算子 检 测垂 直 和水 平 方 向的 阶 跃边 缘 、 Ｒ ｂｒ ｓ
度 也不够 高 。
像素 。这两 者对灰 度渐变 低噪 声的 图像有较 好 的检
测效 果 ，但 是对于 混合 多复杂 噪声 的图像 ，处理效 果就 不理 想 了。Ｐ ｅ ｔ 算子和 Ｓ ｂ ｌ 子对 噪声具 ｒｗｉ ｔ ｏｅ算
Ｌ ｐａｉ ａ ｌｃ ｎ算 子 是 二 阶微 分 算子 ，利 用 边 缘 点 ａ 处 二 阶导 函数 出现 零 交 叉原理 来 检 测 图像 的边 缘 。 算 子 不 具 方 向性 ，对 灰 度 突 变 比较 敏 感 ，定 位 精 度 高 ，同 时对 噪 声 比较 敏 感 ，且 不 能 获 得 边 缘 方
度高 ，对 噪声敏 感 。
在 图像 中的 分 布情 况 选 择 比较合 理 的 边 缘 检 测算
法 来进 行边缘 检测 显得尤为重 要 。本文 具体 比较研
究 了 ７ 常用 的边缘 检测算 子的特 点和性 能 。 种
１ 常用的边缘检测算法简介
边 缘 是 指 图像 中周 围像 素灰 度 有 阶 跃 变化 或 屋 顶变 化 的那 些 像 素 的 集 合 Ｊ 。在 图 像 处理 过 程
近 似 地 对 图 像 作卷 积 操 作 ，通 过 寻找 图像 的 二 阶
导 数 零 穿越 来 寻 找 图像 边 界 ，从 而检 测 出 图像 的
边缘 点 。
Ｒ ｂ ｒ 算子 采 用 对 角线 方 向相 邻 两 像 素之 差 ｏｅｓ ｔ
近似 的 梯度 幅值 来 检测 边缘 。算 子 定位 比较精 确 ， 但 由于 不 包括 平 滑 ，所 以对 于 噪 声 比较 敏 感 ，检 测 水平 和垂 直 边 缘 的 效 果好 于 斜 向边 缘 ，定 位 精
住 了矩形 的角 点 ，而 Ｓ ｂ ｌ Ｐ ｅ ｉ 算子 则不 及 ， ｏ ｅ 和 ｒｗ ｔ ｔ
尤 其 是 Ｐｅ ｉ 算子 基 本 丢失 了角 点信 息 ； ｏ ｅ 和 ｒｗ ｔ ｔ Ｓｂｌ
Ｐｅ ｔ算子 检 测斜 向阶跃 边缘 、 ｒｗｉ ｔ 线 的 效 果 较 好 ，保 留住 了 三 角
性 。因此 ，对各 种边缘 检测算法 的性能 进行 比较 分 析 ，根据 图像 边 缘 的 特 征 和噪 声 的 特 征 以及 噪 声
点来 进 行 边 缘 检 测 。对 常 用 的 七 种 边 缘 检 测 算
法 简介 如下 ：
Ｚ ｒ． ｒｓ 用两 个不 同参数 的 高斯 函数 的差 来 ｅｏＣ ｏ ｓ
定位 精 度 和 消 除 噪 声级 之 间存 在 着 矛 盾 ，所 以应
４ ｏｅｓ ）Ｒ ｂ ｒ 算子 检测垂 直和 水平 方 向的阶跃 边 ｔ 缘 、线 的效 果 比检 测斜 向阶跃 边 缘 、线 的效 果好 ， 保 留住 了矩 形 的 角 点 ，而 Ｓ ｂ ｌ Ｐ ｅ ｔ 算 子 则 ｏ ｅ 和 ｒｗｉ ｔ 不 及 ，尤 其 是 Ｐｅ ｔ算 子 基 本 丢 失 了 角 点信 息 。 ｒｗｉ ｔ 而 Ｓ ｂ ｌ Ｐｅ ｔ算 子 检 测 斜 向阶 跃 边 缘 、 线 的 ｏ ｅ 和 ｒｗｉ ｔ 效 果较好 ，保 留住 了三 角形 的角点 。 ５ ）Ｇｕ ｓｉ ａｓ ｎ滤 波器 方 法 比 Ｃ ｎ ｙ方法 具 有 更 ａ ａｎ
【４ 第３ 卷 １】 ４
第６ 期
２１— （ ） ０２ ６上
・
ｌ
匐 化
子都是 一阶 的微分 算子 ，而前者 是平均 滤波 ，后者
是加权 平均 滤波且 检测到 的 图像 边缘 可能大 于两个
子 的 思 路 类似 ，是 在 一个 奇 数 大 小 的 模 板 中定义
其 微 分 运 算 。算 子 对 噪 声 具 有 平 滑作 用 ，定 位 精
形 的角点 。 由此得 出 以下 结论 ：
算 子
Ｃａ ｎ ｎｙ
表１ 七种边缘检 测算子 的特点和适用范 围比较
特点 适 用 范 围
１ ｏ ｅｔ 算 子 简单 直 观 ， ）Ｒ ｂ ｒ ｓ
Ｌ ｐａｉ ａｌ ａ ｃ ｎ算 子 利 用 二 阶 导 数 零 交 叉 特 性 检 测边 缘 。Ｒ ｂ ｒ ｏｅｓ ｔ
果 最好 的算 子之 一。 它比 Ｒ ｂｒ 算 子 、Ｓｂｌ ｏｅｓ ｔ ｏｅ 算子
和 Ｐｅ ｉ 算子 极小值算 法的去噪 能力都要 强 ，并能 ｒｗｔ ｔ 产生较细的边缘 ，但 它也 容易平滑掉一 些边缘 信息 。
的 、正确 的边 缘 图像的具 体方 法 。 ６ ａ ｎ 子对 各种 噪声 图像最 敏感 。 ）Ｃ ｎ ｙ算
向等信 息 。
有较 好的平 滑作 用 ，能 滤除一 些噪 声 ，去掉 部分 伪 边 缘 ，但 同时 也 平 滑 了真 正 的边 缘 ；定 位 精 度 不
高 。Ｓｂｌ ｏｅ 算子可提 供最精 确的边 缘方 向估计 。
３ ｏ ｅ 算 子 、Ｐｅ ｔ算 子 检 测 斜 向阶 跃 边 ）Ｓ ｂ ｌ ｒ ｔ ｗｉ 缘 效 果较 好 ，Ｒ ｂｒ 算 子 检 测水 平 和垂 直 边 缘 效 ｏｅ ｓ ｔ
检测方 法 。 Ｐｅ ｔ算 子 边 缘 检 测 的 思 路 与 Ｓ ｂ ｌ 分 算 ｒ ｔ ｗｉ ｏ ｅ微
中 ，边 缘 能 大大 地 减 少 要 处理 的 图像 信 息 而 又可
以保 留 图像 中物 体 的形 状 信 息 。边 缘 检 测 的 目的 是 为 了标 识 数 字 图像 中亮 度变 化 明 显 的 点。 边缘
好 的边缘 检 测效 果 。Ｚ ｒ－ ｒｓ 滤 波器 方法 没 有解 ｅｏＣ ｏｓ 决 如 何组 织不 同尺 度 滤 波 器 输 出 的边 缘 图为 单 一
该 根 据 具 体 问 题 对 噪 声水 平 和 边 缘 点 定位 精 度 要 求 适 当选取 ６ 。
Ｃ ｎ ｙ方法 则是 以一 阶导 数为 基础 来判 断 图像 ａｎ 的边缘 点。它 是一阶 传统微 分 中检 测阶跃 型边 缘效
Ｄ ｉ１ ．９ ９ Ｊｉｓ ．０ ９ １ ４ ２ １ ．（ ） ０ ｏ： ３ ６／ ． ｎ １ ０－０ ３ ．０ ６ 上 ．５ ０ ｓ ２
０ 引言
边缘 检 测是 图像 处 理 和计 算 机 视 觉 中的基 本
问题 和 重 要 环节 ，尤其 是 特 征提 取 中 的一 个 重 要
检 测 可 以划 分 为 两 类 ：基 于 查 找 和基 于零 穿越 的 边 缘 检 测 。基 于 查 找 的方 法 通 过 寻 找 图像 一 阶导 数 中的 最 大 和最 小 值 来 检 测 边 界 ，通 常 是 将 边 界 定 位 在 梯 度最 大 的方 向。基 于 零 穿 越 的 方 法 通 常