图像边缘提取算法的分析

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1、图像边缘提取算法的分析报告人：苏白龙小组成员：苏白龙孔政王星晨余婷刘海东许斌蒋晶晶李闯徐青青傅超2021/7/211概述成因：(1)法向不连续；(2)空间深度不同；(3)曲面颜色不同；(4)光照不连续。作用：(1)改良图像质量；(2)理解和重构视觉场景；(3)分离对象；(4)识别特征；(5)其他。2021/7/212Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，两个模板分别为算法步骤（两种处理方法）：(1)(2)借鉴canny的处理方法，两个方向分别处理100-101-102021/7

2、/213抗噪性能2021/7/214性能分析利用局部差分算子寻找边缘，边缘定位精度较高，但容易丢失一部分边缘，同时由于图像没经过平滑处理，因此不具备一直噪声的能力。该算子对具有陡峭边缘且噪声低的图像效果较好。2021/7/215Sobel算子中心差分，但对中间水平线和垂直线上的四个邻近点赋予略高的权重。模板：算法处理处理同RobertsOperator-102-202-101121000-1-2-12021/7/216抗噪性能2021/7/217Prewitt算子也属于中心差分类型，但没有给最邻

3、近点较高的权重。模板：算法处理处理同RobertsOperator-101-101-101111000-1-1-12021/7/218抗噪性能2021/7/219性能分析sobel算子和Prewitt算子都是对图像先作加权平滑处理，然后再作微分运算，所不同的是平滑部分的权值有些差异，因此对噪声具有一定的抑制能力，但不能完全排除检测结果中出现的虚假边缘。虽然这两个算子边缘定位效果不错，但检测出的边缘容易出现多像素宽度。2021/7/2110Kirsch算子图像中的每个位置都要经过8个模板的作用，最

4、大值被选做输出，达到最大值的模板对应的方向就是边缘的方向。算法步骤：2021/7/2111抗噪性能2021/7/2112Robinson算子除了模板与kirsch算子不同，其余的运算输出与kirsch算子完全一致。注意算子的对称性(每隔四个符号相反)，可节约计算量2021/7/2113抗噪性能2021/7/2114二阶算子检测模板算法步骤：图像经模板作用后执行跨零点检测(该过程比较复杂)。参考文献：HUERTASandMEDIONI,DetectionofIntensityChangeswith

5、SubpixelAccuracyUsingLaplacian-GaussianMasks，19860101-410102021/7/2115抗噪性能2021/7/2116性能分析采用不依赖于边缘方向的二阶微分算子，对图像中的阶跃型边缘点定位准确，该算子对噪声非常敏感，它使噪声成分得到加强，这两个特性使得该算子容易丢失一部分边缘的方向信息，造成一些不连续的检测边缘，同时抗噪声能力比较差。产生双边缘2021/7/2117LOG算子基本思想：先用高斯函数对图像滤波，然后对滤波后的图像进行拉普拉斯运算，

6、算得的值等于零的点认为是边界点。算法步骤：(1)对图像先进行高斯滤波，再进行Laplace算子运算；(2)保留一阶导数峰值的位置记录，然后从中寻找Laplace跨零点；(3)采用插值方法对跨零点进行估计。2021/7/2118抗噪性能2021/7/2119性能分析该算子克服了Laplician算子抗噪声能力比较差的缺点，但是在抑制噪声的同时也可能将原有的比较尖锐的边缘也平滑掉了，造成尖锐边缘无法被检测到。原因：作为一个二阶导数，拉普拉斯算子具有对噪声无法接受的敏感性，拉普拉斯算子产生双边缘，最后

7、拉普拉斯不能检测边缘的方向2021/7/2120Canny算子基本思想：首先对图像选择一定的Gauss滤波器进行平滑滤波，然后采用非极值抑制技术进行处理得到最后的边缘图像。算法步骤：(1)用高斯滤波器平滑图像。(2)用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。(3)对梯度幅值进行非极大值抑制。(4)用双阈值算法检测和连接边缘。2021/7/2121抗噪性能2021/7/2122性能分析虽然是基于最优化思想推导出的边缘检测算子，但实际效果并不一定最优，原因在于理论和实际有许多不一致的地方(只离散了

8、四个方向)。该算子同样采用高斯函数对图像作平滑处理，因此具有较强的抑制噪声能力，同样该算子也会将一些高频边缘平滑掉，造成边缘丢失。2021/7/21232021/7/2124