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1、·新技术·图象边缘检汉,技米的发展与现状游素亚清华大学杨静第二炮兵指挥学院测是图象处理、计茸机视觉中最基础的内容,〔摘要边缘检也是至今仍未得到圆满解决的一类问题。本文对现有代表性的各种方法进行了分析论述,评价了其优缺查、,并展望了其发展方向。关键词边缘检测图象处理视觉机理引言图象边缘检测技术边缘检测是图象处理、计算机视觉中最基现有的边缘检测方法可分为两大类一类,,,础的内容也是至今仍没有得到圆满解决的一是基于某种固定的局部运算方法如微分法类问题。通过对人类视觉系统的研究表明,图象拟合法等,它们属于经典的边缘检测方法另
2、一,,中的边界特别重要往往仅凭一条粗略的轮廓类则是以能量最小化为准则的全局检测方法线就能够识别出一个物体。这个事实为机器视其特征是运用严格的数学方法对此问题进行分,觉的研究提供了重要的启示即物体可用其边,,析给出一维值函数作为最优检测的依据从全,界来表示由图象灰度不连续点组成的基元图局最优的观点提取边缘,如松弛法,神经网络分。,携带了原始图象的绝大部分有用信息此外边析法等。缘表示容易综合成大量各种各样的物体识别算微分法,,法广义地讲所有视觉信息处理过程都可归结图象的边缘信息在频域中表现为高频分。为不连续性边缘和匹配两
3、种运算的组合,量边缘检测的过程归根到底就是一个高频增,边缘反映了景物局部区域内特征的差别,强过程因而传统的高频增强方法微分运算自它表示为图象信息的某种不连续性如灰度突然就成了提取边缘信息的主要手段。在数字图,。“变纹理以及彩色的变化等著名的马赫带效,象处理中最早提出来的算子就是一种”应指出人的视觉对物体光度变化的部分有特非线性一阶微分边缘检测算子,它是用简单的,殊的增强效应即在不同光强度区的边缘周围。火邻域交叉差分来近似梯度运算算“。”引起过量调整物体边缘特征是与图象中灰子、算子也是著名的一阶微分边缘检测。,度发生跳
4、变的部分相对应的因此基于灰度不,。算子只是使用了窗口算子是连续性特征检测的方法也就成为图象边缘提取,典型的二阶微分算子它是一种与边缘方向无。的主要方法之一关的边缘检测算子。由于梯度或一阶微分算子图象边缘检测作为一个低级视觉处理过,通常在边缘附近的区域内产生较宽的响应所,,,程有着很长的研究历史学术思想非常活跃,得的结果常需加以细化处理影响了边缘定位、。其原因一方面是由于新理论新方法不断涌现的精度。而利用二阶导数零交叉所提取的边缘,课题本身的重要性另一方面也反映了这个课,,。宽度为一个象素所得结果无需细化有利于边题的深
5、度和难度已发表的有关边缘检测的理。,缘的精确定位随着电路集成化及计算机运算论和方法尚存在许多不足之处还有待于进一,速度的提高二阶导数算子运算量大的缺点已步改进和发展。,目前被克服二阶微分形式的算子是边缘检测的主要手段之一。·新技术·边缘检测的基本问题是解决检测精度与抗检测的快速算法和一实现已有文献报道。噪声能力间的矛盾,由于图象边缘和噪声在频拟合法,,率域中同是高频分量简单的微分运算同样会顾名思义拟合法就是首先对图象进行某增强图象中的噪声,所以一般在微分运算之前种形式的拟合,从而根据拟合参数求得边缘。应采取适当的平滑
6、滤波,减少噪声的影响。首先提出用曲面拟合方法作图象边缘,,运用严格的数学方法对此问题进行了分析检测他用关于坐标的阶多项式对原始图象推导出由个指数函数线性组合形式的最佳边作最小二乘方意义下的最佳拟合,多项式的,只,缘检测算子其算法的实质是用一个准高斯函个参数由图象个邻域灰度确定从拟合的,,数作平滑运算然后以带方向的一阶微分定位最佳曲面函数即可确定灰度梯度等参数这种导数最大值,算子可以用高斯函数的梯方法与传统的梯度法相比具有更高的抗噪声能度来近似,属于具有平滑功能的一阶微分算子力。在实际应用中得到了满意的结果。提出用离散
7、正交多项式对原始图近十年来,利用平滑二阶微分的边缘检测象每一象素的邻域作最佳曲面拟合在拟合曲算子是微分法中应用最广泛的一类边缘检测算面上求二阶方向导数的零交叉,从而提取图象子。首先对图象作最佳平滑,然后再利用平滑图边缘。这种方法与算子的区别在于象的二阶微分零交叉点确定边缘位置。算子在提取二阶微分零交叉前对原始图象进行了,而击提出的算子被认为是这类算子二维岛斯平滑盯对原始图象用正交,,中应用最成功的一种并已从生理学和心理学多项式作最佳拟合从而在拟合曲面上提取二的角度证明了其边缘检测的有效性。在算阶微分零交叉。指出的拟合
8、方,,因子中高斯函数的引入能有效地消除一切尺度法隐含着平滑技术而有较好的检测精度和远小于高斯滤波器方差的图象灰度变化,抗噪性,是近年来出现的较好方法。一,指出用不同尺度的算子作用于图另外一种形式的拟合勇法是拟合图象边象,可以得到图象在不同分辨率上的描述。通缘。尽管实际景物的边缘是千姿百态各不相同,,,口,常小尺度算子能获得较多的图象细节但对噪的
