基于改进的dog算子在图像边缘提取中的应用研究

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于改进的DOG算子在图像边缘提取中的应用研究　　摘要：边缘检测是图像处理领域中最基本的问题，其目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，进而提取出有价值的信息。通过对现有经典图像边缘提取算法研究，提出一种采用小尺寸卷积核的DOG边缘提取算法，仅需要对图像进行一次卷积运算。实验仿真结果表明，该算法具有较快的处理速度并保留原图像的细节信息，同时在图像噪声较少且细节密度较低的情况下也可有效提取图像边缘信息。　　关

2、键词：拉普拉斯算子；索贝尔算子；高斯模糊；高斯差分算子　　中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009--0139-04　　1引言为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　边缘检测在模式识别、计算机视觉、图像分割等方面都有着非常重要的地位，图像边缘特

3、征信息的提取对于进行高层次的特征描述、目标识别和图像理解等有着重大的影响。同时，遥感图像边缘检测是遥感信息获取的重要手段之一，是实现遥感图像理解的基础[1]。在工程实践应用中，由于成像过程中的混合、投影、噪声和畸变等导致图像的变形和模糊，边缘检测往往比较困难，传统的经典边缘提取算法主要有文献[2]提到的Robert算子、文献[3][4]中的Sobel算子、文献[5]中的Laplacian算子和文献[6]中的DOG算子等。由于实际图像都含有噪声，而噪声和边缘往往具有高频信号，外加物理和光照等原因，实际图像中的边缘常常发生在不同的尺度范围上，并且每一边缘像元的尺度信息是未知的。文献[

4、7]中的Canny算子、文献[8]中的小波边缘检测以及文献[9]中的基于BP算法的边缘检测虽然具有很好的边缘提取效果，但是算法耗时较长，因此，传统的边缘检测算法对细节的快速检测效果并不理想。通过对传统的边缘提取算法的研究，提出了采用小尺寸卷积核的DOG边缘提取算法，仅需要对图像进行一次卷积运算，运算速度快且保留了原图像的细节信息。下面首先从图像边缘定义、类型和检测步骤，其次重点讨论改进的DOG算法，最后验证算法有效性，并与经典算法的边缘提取效果进行比较。　　2传统边缘提取算法概述　　边缘检测定义和类型　　边缘检测是计算机视觉和图像处理中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮

5、度变化明显的点。图像边缘可以分为阶跃状边缘和屋顶状边缘。其灰度变化及其一阶导函数图像如图1、图2所示。　　由于数字图像中的信号采用的是离散像素点表示，所以阶跃状边缘和屋顶状边缘在实际图像中为图3、图4所示。　　图像边缘检测的步骤为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和

6、维护。　　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。增强算法将领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。　　4）定位。精确确定边缘的位置。　　经典边缘检测算法　　在基于双目视觉的三维场景重构问题中，图像匹配是构建视差图的基础。借助边缘提取算法，可以在匹配过程中减少图像搜取范围，消除冗余计算。经典的边缘提取算法有Sobel算子，Canny算子以及Laplacian算子。其中，Sobel算子采用水平与竖直两个方向的卷积核的卷积核对图像进行卷积运

7、算，通常情况下，其计算结果会出现单像素边缘和双像素边缘两种情况，且Sobel算子对角点较敏感。　　Laplacian算子是根据图像f在x，y方向上的二阶偏导数定义的一种边缘检测算子，从实际的处理效果来看，Lapla-cian算子得到的边缘通常为双像素边缘或三像素边缘，即宽边缘现象比较严重，并且在细节密集的地方会出现噪音。另外，阶跃状边缘会出现边缘定位不准确的现象。但是Laplacian算子较Canny算子与Sobel算子具有更快的处理速度。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”