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1、第23卷第5期重庆工学院学报(自然科学)2009年5月Vol.23No.5JournalofChongqingInstituteofTechnology(NaturalScience)May20093基于改进SUSAN算子的图像边缘检测算法罗忠亮(韶关学院计算机系,广东韶关512005)摘要:首先介绍了SUSAN边缘检测算子的原理;然后对算法中灰度差阈值的选择方式进行了改进,采用一种自适应选取阈值的方法取代算法中人为的设定阈值,使其在各种不同对比度的图像中都能正确提取出图像边缘;最后运用该算法进行了图像边缘检测测试,并与其他检测算子进行
2、比较.实验结果表明,该算法具有方法简单、抗噪能力强、计算量小等优点.关键词:边缘检测;SUSAN算子;自适应阈值中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号:1671-0924(2009)05-0102-05ImageEdgeDetectionAlgorithmBasedonImprovedSUSANOperatorLUOZhong2liang(DepartmentofComputer,ShaoguanUniversity,Shaoguan512005,China)Abstract:SUSANedgedetectingoperatori
3、sanedgedetectionalgorithmbasedoncomparisonoftheimagegray.First,thisarticleintroducestheprincipleoftheoperator;thenitimprovesthegraythresholdusinganadaptivethresholdmethodinsteadoftheoneofartificialhypothesisthresholdvalue,whichextractsedgecorrectlyindifferentcontrastimag
4、e;finally,thealgorithmisusedtotesttwoimagesandcomparethemwithotherdetectionoperators.Theresultsshowthatthealgorithmhastraitssuchassimplemethod,stronganti2noise,smallamountofcalculationandsoon.Abstract:edgedetection;SUSANOperator;adaptivethreshold图像边缘是图像的基本特征,是图像分割、图息.当前,
5、如何准确、快速地提取目标物体的边缘[1]像理解及图像检索的重要依据.边缘是图像局仍是一个重要的研究课题.部特性不连续性的反映,它不仅能勾画出目标物边缘检测就是检测图像局部特征值(如灰度)体的轮廓,还包含方向、阶跃性质、形状等有用信不连续或变化较为剧烈的像素点,然后把这些点3收稿日期:2009-01-15基金项目:广东韶关学院科研项目(2007年220号).作者简介:罗忠亮(1973—),男,湖南桂阳人,博士研究生,讲师,主要从事数字图像处理、生物特征识别的研究.罗忠亮:基于改进SUSAN算子的图像边缘检测算法103连接起来就形成物体的边
6、界.为检测边缘信息,往该点与核具有相同的灰度,满足该条件的像素组[4]往采用一定的方法来判断某像素是否为边缘点.成的区域称做核值相似区(USAN).传统的微分边缘检测算子是利用图像边缘点灰度当圆形模板完全处在图像或背景中时,USAN的突变性,求出图像横向和纵向的一阶或二阶梯区域面积最大(如图1中的a和b);当模板移向图度的模值和幅角值,通过沿幅角方向求出模极大像边缘时,USAN区域逐渐变小(如图1中c);当值得到图像的边缘,如典型的Sobel算子、Robert模板中心处于边缘时,USAN区域很小(如图1中算子和Canny算子等.由于图像
7、边缘和噪声都是的d);当模板中心处于角点时,USAN区域最小高频信号,边缘信息容易被噪声污染,采用直接对(如图1中的e).可以看出,在边缘处象素的含有噪声的图像运用梯度算子来提取图像边缘的USAN值都小于或等于其最大值的一半,因此,计方法可能会丢失重要的边缘信息,影响定位精度.算图像中每一个像素的USAN值,通过设定一个[2]近年来,出现越来越多的边缘检测方法,如基于USAN阈值,查找小于阈值的像素点,即可确定为[3]小波变换、数学形态学、神经网络、边界跟踪法和边缘点,这就是SUSAN算法思想.由此可以得分形理论等的方法,但基于神经网络
8、和基于小波出SUSAN提取边缘和角点算法的基本原理:在边变换的方法大多是针对各种不同类型的图像所提缘、角点处的USAN区最小,可以根据USAN区域出的,通用性不是很强.的大小和矩形特征来检测边缘、角点等特征
