图像处理中边缘检测技术的研究.pdfVIP

维普资讯 第 15卷 第 1O期 电 脑 开 发 与 应 用 图 象 处 理 中 边 缘 检 测 技 术 的 研 究 Studyon EdgeDetection Technique in ImageProcessing 引、 慧 周红霞 李朝晖 (河北师范大学 石家庄 050016) 【摘 要 】 边缘检测是计算机视觉和 图象处理 中基础而又重要的课题 。综述 了目前边缘检测技术和边界跟踪技 术 ，归纳 了各种边缘检测方法和边界跟踪算法，以实际图象为例 比较 了这些方法。 【关键词 】 边缘检测，微分算子，边界跟踪 ABSTRACT Edgedetectionisabasicandimportantsubjectincomputervisionandimageprocessing．Thispapersummarizesthe techniqueofedgedetectionand edgetrace，sumsup som ekindsofthemethodsofedgedetectionand edgetrace．comparesthese methodswiththepracticalimages． KEYWORDS edgedetection，differentialoperator，edgetrace 慢 。它是一阶传统微分中检测阶跃型边缘效果最好的 1 边缘检测技术 算子 之一，它 比 Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian 1．1 以各种微分算子为基础 ，结合用模板及门限、平 算子极小值算法的去噪能力都要强 ，但它也容易平滑 滑等手段提取边缘 掉一些边缘信息。 @Robert算子 ：Robert算子是 2×2算子，利用局 ⑥ LOG 算 子 ：(LaplacianofGaussian)Marr一 部差分算子寻找边缘，计算沿 45。方 向的一阶差分 ，图 ’Hildreth首先使用高斯函数对原始 图象作平滑，这是 象的梯度为两个 45。方 向的梯度 向量和 ，直接计算 图 由于高斯滤波器具有空间平稳性 ，空间位置误差小 。然 象差分 ，不包含平滑 ，故不能抑制噪声 ，对具有 陡峭的 后采用无方 向的 Laplacian算子 运算后 ，再用提取零 低 噪声 图象响应最好 。 交叉点的算法作边缘检测 ，其精度 明显提高 。优点是过 ②Sobel算子和 Prewitt算子 ：都是对 图象进行差 滤 了噪声 ，缺 点是可能 将原有 的边缘 也给 平 滑 了， 分和滤波 ，只是平滑部分的权值有些差异 ，对灰度渐变 Gauss函数的方差直接影响到边缘检测的结果。 较 和噪声较多的图象处理 的较好 。 小时用于检测细节，较大时用于检测轮廓 。G(x，) 1 2 ③Kirsch算子：有 8个卷积核，图象 中每个点都 一 282 ，根据卷积的结合律可得高斯——拉普拉斯 用 8个卷积核进行卷积 ，每个卷积核对某个特定边缘 方 向作出最大响应 ，所有 8个方 向中的最大值作为边 算子为 。G(，)一 [1一 ]一 。{EI；I~Marr 缘 图象的输 出。 和 Hildreth没有解决如何组合不 同尺度滤波器输 出 ④Laplacian算子 ：二阶微分算子 ，其零交叉点也