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1、总第231期计算机与数字工程Vol.37No.12009年第1期Computer&DigitalEngineering121*图像边缘检测方法的比较和研究王苑楠(武汉大学测绘学院武汉430079)摘要图像边缘检测一直以来都是图像处理领域的研究热点。通过选择有代表性的三种边缘检测方法进行实现,比较和分析了它们的检测结果,并对各自的优势和缺点进行总结。关键词边缘检测微分算子数学形态学小波变换中图分类号TP391.41ComparisonandResearchonImageEdgeDetectionMethodWangYuannan(SchoolofGeodesyandGeomat
2、ics,WuhanUniversity,Wuhan430079)AbstractImageedgedetectionisalwaysstudyhotspotinthefieldofimageprocessing.Inthispaper,threerepre-sentativemethodsofimageedgedetectionhasbeenchoosenandrealized.Thencompareandanalyzetheresultshasbeencomparedandanalyzed,andfinallywesummarizetheadvantageanddisadv
3、antageofthemselves.Keywordsedgedetection,gradsoperator,mathematicalmorphology,wavelettransformClassNumberTP391.41点。微分算子就是以此为理论基础,在空域进行卷1引言积,然后设置门限来提取边界点集。常见的边缘检边缘是图像最重要的特征之一,包含了用于识测算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、别图像的重要信息。边缘检测的实质是采用某种Laplace算子、LOG算子和Canny算子。在这里我算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。图们选取比较经典的S
4、obel算子和Canny算子进行像的边缘检测技术是数字图像处理中最重要的内实现。容之一,是图像分割、目标区域的识别、区域形状提2.1Sobel算子取等图像分析领域中十分重要的基础。-101-1-2-1传统的边缘检测方法主要是经典的微分算子-202000(1)法,近年来又出现了许多新的边缘检测方法,本文-101121以VC++为平台选取部分经典算子进行实现,并图像中每点均分别用这两个算子作卷积,一个且对基于数学形态学的方法和基于小波变换的边对垂直边缘影响最大,另一个对水平边缘影响最缘检测方法进行了介绍,针对这几种方法的实现结大。取两个卷积的最大值作为该点的输出值,然后果,对它们
5、进行了比较、分析和总结。[1]再用阈值分割得边缘。2.2Canny算子2经典的微分算子法Canny算子基于评价边缘提取性能优劣的三[2]边缘是图像灰度变化比较剧烈的地方,边缘点个准则来实现,它的算法步骤为:处有一阶导数的峰值,同时会有二阶导数的零交叉1)用高斯滤波器平滑图像;*收稿日期:2008年10月15日,修回日期:2008年11月18日作者简介:王苑楠,女,硕士研究生,研究方向:数字近景摄影测量。122王苑楠:图像边缘检测方法的比较和研究第37卷2)用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值抗噪腐蚀型算子:(f.k)-(f(k)和方向;抗噪膨胀腐蚀型算子:(f.k)Ýk-(f
6、#k)(k3)对梯度幅值进行非级大值抑制;抗噪膨胀型算子对负脉冲的响应为零,抗噪腐4)用双阈值法检测和连接边缘。蚀型算子对正脉冲的响应为零,而抗噪膨胀腐蚀型[5]算子对正负脉冲的响应都为零,这和图像的凹和3基于数学形态学的方法凸有关。3.1数学形态学基本运算数学形态学是建立在严格集合论之上的学科。4基于小波变换的方法它的基本运算包括膨胀、腐蚀、开启、闭合,进一步小波变换是近年来得到广泛应用的数学工具,可推导和组合成各种数学形态学实用算法,从而根它是时域和频率域的局部变换,通过伸缩和平移等据不同的需要进行图像处理。运算功能在不同的尺度和分辨率上处理数据,因而灰度图像的形态学处理
7、运用的是结构函数,设能有效地从信号中提取整体或者细节特征,因此它f(x,y)是输入图像,k(i,j)是结构元素,它可被看非常适合于复杂图像的边缘检测,目前己经发展了作是一个子图像函数,f和k是对坐标为(x,y)像[3]许多种基于小波变换的边缘检测方法。在这里[3]素灰度值的函数,Df,Dk分别是f,k的定义域。中我们采用一种基于小波分解细节的方法。图像那么灰度膨胀定义为:经过小波分解后,图像的能量大部分集中在低频部(fÝk)(x,y)=max{f(x-i,y-j)+k(i,j)
8、分aj,但是它的边缘等细
