探究图像处理中边缘检测算法的性能分析

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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。探究图像处理中边缘检测算法的性能分析　　摘要：本文对边缘检测算法进行阐述，重点阐述分析了经常使用的几种算法，并探究了这几种典型算法对边缘检测性的判断依据，最后通过实验得出，不一样的边缘检测算子所显现出来的图像变化会因分辨率的不同而不同。　　关键词：图像处理；算法；边缘检测；比较；检测性能；图像分辨率　　中图分类号：文献标识码：A文章编号：1007--0

2、149-01　　1概述边缘检测的相关算法　　经典边缘检测算法　　对图像边缘进行检测能够有效的减少不相关的数据，从而保留图像内的重要属性。现在阶段，边缘检测相关的方法非常多，一般较为常见的经典检测算子主要有一阶微分及二阶微分2种。一阶微分的方法主要包括Roberts、Sobel、Prewitt等算子。而二阶微分的方法常常是借助找图像的二阶导数过零点来找到边界[1]。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

3、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。　　Robers算子：这个算子是运用局部差分来找到边缘，其在2×2的邻域中来计算对角的导数。Sobel算子：这个算子共有2个，其一用于检测水平边缘；其二用来检测垂直边缘。此算子对图像里面的像素的位置进行了加权，故而，它比其它梯度的算子的检测效果要好。Prewitt算子：这个算子跟sobel算子一样。此二者均为对图像里的每个点用3×3

4、的模板作为卷积，所不一样的是运用的卷积核不同。这个算子的检测步骤为：分别用边缘模板来检测图像，跟被检测区域最像的取最大值进行输出，也就是图像的边缘。Kirsch算子：这个算子总共有8个卷积核所构成。图像里的每个点均是用8个掩模予以卷积，每一掩模均对特定的边缘予以最大的响应，把8个方向里面的最大值当做幅度图像予以输出。Laplacian算子：这个算子是针对3×3的区域，在实践的过程里常常会遇到下面的2种模板。　　对比分析几种经典边缘检测算子所具有的功能　　从上文可知，Roberts算子属于一阶微分算子，运用局部微分对边缘予以检测

5、，分别去计算沿着45°方向的一阶微分，得到图像的梯度大小就是此2个45°方向的梯度向量的和。这个算子不会对图像予以滤波，而是直接对图像予以微分计算，故而不能够把噪声较明显的剔除掉。这个算子对噪声相对较小以及边缘较为陡峭的图像的检测效果要跟好一些。Sobel以及Prewitt算子：此二者均为先对图像予以滤波，继而再对图像予以差分计算，其区别只是在于平滑滤波的权值不一样。二者对于噪声大并且灰度渐变的图像的检测效果更好一些。　　2常见边缘检测算子对不同类型图像的检测性能为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅

6、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。　　所谓对图像分辨率进行比较就是指的是对图像中所储存的所有信息量，图像每英寸中所存在的像素点有多少个，不同的分辨率其图像的质量是不一样的，分辨率的单位是dpi。而图像是否清楚可以看图像分辨率的高低，通常情况下，分辨率高的图像，其图像

7、就越清楚，质量就会越好，图像就会越好。经过多次试验可以的得出如下结论，图像分辨率有一个限值，如果超过此限值时即使提高图像的质量，但是图像的清晰度并不能从视觉上有明显的体现。这个限值一般会是300dpi。所以，针对此论点，我们本次试验采用300dpi的分辨率，同时还是相对高的分辨率图像。为了能够说明问题，笔者设定高、中、低分辨率分别是300dpi，150dpi，72dpi[2]。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

8、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。　　经分析可以得出，Roberts算子：其对分辨率的变化情况表现