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1、彩色图像边缘检测技术研究XXXXXXX（信息工程大学,河南郑州）摘要：边缘是图像的基本结构特征，图像的大部分结构信息都存在于图像的边缘中。边缘检测是图像分析和理解的第一步，其目的是发现图像中关于形状和反射或透射比的信息。相比于传统的边缘检测方法，本文通过对彩色图像RGB空间中向量距离和方向的研究，得到几种基于向量相似性的彩色图像边缘检测方法。通过对大量彩色图像的边缘检测实验验证了本文方法的有效性。关键词：图像处理；边缘检测；向量相似性中图分类号；文献标识码：AColorEdgeDetection

2、ResearchBasedonVectorSimilarityCAOQiang,YUANHai-dong（InformationEngineeringUniversity,Zhengzhou,Henan,China）Abstract:Theedgefeatureofanimageisstrongstructuredinformation,andtheefficiencyofmanyimageprocessingandcomputervisiontasksdependsontheperfectio

3、nofdetectingmeaningfuledges.Thegoalofedgedetectionistorecoverinformationaboutshapesandreflectanceortransmittanceinanimage.Itisoneofthefundamentalstepsinimageprocessing,analysis,patterrecognition,andcomputervision,aswellasinhumanvision.Comparedwiththe

4、traditionalmethodofedgedetectionbasedonthecolorimage,distanceanddirectionofvectormodelresearch,basedonvectorsimilarityofthecolorimageedgedetectionmethod.Experimentalresultsonalargenumberofcolorimagesdemonstratetheeffectivenessofourapproach.Keywords:i

5、mageprocessing;edgedetection;vetcorsimilarity1引言随着计算机与数字技术的飞速发展，传统的图像正逐步被数字图像所取代。从20世纪60年代至今，数字图像作为一门崭新的学科，得到了生机勃勃的发展，日益受到人们的重视。数字图像处理的应用领域多种多样，成功的应用于天文学、生物学、地理学、医学、法律实施、国防及工业领域中。边缘是图像最基本的特征，图像的大部分信息都存在于图像的边缘中，边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息，是图像处理、图像分析、

6、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一，是机器视觉领域内经典的研究课题之一，其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解[3]。边缘检测是利用物体和背景在某种图像特征上的差异来实现的，这些差异包括灰度、颜色、或纹理特征。边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。在实际处理中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常应用到较高层次的特征描述、图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等处理技术中，从而可对图像做进一步分析和理解。边缘检测的一般步骤[3]如图1-1所示:图1

7、-1边缘检测步骤(1)图像滤波边缘检测算法主要是基于图像亮度的一阶和二阶导数，但是导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。(2)图形增强增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域强度值有显著变化的点突出显示。(3)图像检测在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，应该用某些方法来确定那些是边缘点。最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。(4)图像定位如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可以在子像

8、素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。传统的边缘检测方法，都是基于梯度的边缘检测。使用Sobel，Canny，Roberts，Laplacan四个经典算子实现数字图像边缘检测。这种方法只能处理灰度图像，而不能直接处理彩色图像。当需要进行彩色图像边缘检测时，需要先把彩色图像转换成灰度图像，然后使用经典算子进行检测[4]。这种方法往往不能检测出彩色图像中蕴含的所有边缘信息。彩色图像一般由多维向量模型表示，针对向量特征进行研究，本文提出了一种基于向量相似性度量的彩色图像边缘检测方法，可以直接处