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1、图像边缘提取算法研究报告概述图像的边缘包含了图像最重要的信息。什么是边缘？一般是指图像灰度变化率最大的位置。从成因上看，一般图像边缘主要由四个方面的因素形成：(1)图像灰度在表面法向变化的不连续造成的边缘；(2)图像对像素在空间上不一致形成的边缘；(3)在光滑的表面上由于颜色的不一致形成的边缘：(4)物体的光影造成的边缘。图像边缘提取的作用有：(1)改良图像质量；(2)分离对象；(3)理解和重构视觉场景；(4)识别特征；(5)其他。图像边缘检测是图像处理与计算机视觉共同的基本课题，1960年以来，相继发展了一系列采用梯度算子和拉普
2、拉斯算子的边缘检测技术；为了降低图像噪声对边缘检测算法的干扰，1980年以来，又建立了高斯低通滤波与拉普拉斯算子复合的过零点检测Marr-Hildreth理论；在另一个方向上，1980年代初期，Canny从信号处理的角度出发，使边缘检测算法更具有实用性。本报告主要介绍以上以上几个方面的内容，通过matlab程序实现以上几种算法，对比各种算法的性能。算法介绍及相应程序一、基于微分算子的边缘检测检测图像边缘信息，可以把图像看做曲面，边缘就是图像的变化最剧烈的位置。这里所讲的边缘信息包含两个方面：一是边缘的具体位置，即像素的坐标；而是边
3、缘的方向。微分算子有两个重要性质：定域性(或局部性)、敏感性(或无界性)。敏感性就是说，它对局部的函数值变化很敏感，但是因其对变化过于敏感又有了天然的缺陷——不能抵抗噪声。局部性意思是指，每一点的导数只与函数在该点邻近的信息有关。主要有两大类基于微分算子的边缘检测技术：一阶微分算子边缘检测与二阶微分算子边缘检测。这些检测技术采用以下的基本步骤：(1)将相应的微分算子简化为离散的差分格式，进而简化为模板(记为T)。(2)利用模板对图像f(m,n)进行运算，获得模板作用后的结果Tf(m,n)。(3)提出阈值h,在采用一阶微分算子情形记
4、录下高于某个阈值h的位置坐标(而采用二阶微分算子情形，一般是对某个阈值确立)(4)对集合进行整理，同时调整阈值h。Roberts算子Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，两个模板分别为则，==算法的步骤为：(1)首先用两个模板分别对图像作用得到和；(2)对，进行阈值判决，若大于阈值则相应的点位于便于边缘处。对于阈值选取的说明：由于微分算子的检测性能受阈值的影响较大，为此，针对具体图像我们采用以下阈值的选取方法，对处理后的图像统计大于某一阈值的点，对这些数据求平均值，以下每个程序均采用此方法，不再做说明。具体程序如
5、下：%-----filename:Roberts.m-------------------------%-----Useage:edgedetectingbytheRobertsoperator-----%-----Writer：Subailong-------------------------functionedgeRb=Roberts(oimage);[xlenylen]=size(oimage);%readthesizeedgeX=zeros(xlen,ylen);%horizontaldirectionedgeY=zer
6、os(xlen,ylen);%verticaldirectionedgeXY=zeros(xlen,ylen);%synthesizethetwodirections%--------------processtheoringinimagewiththeoperator----------------fori=1:xlen-1forj=1:ylen-1edgeX(i,j)=oimage(i,j)-oimage(i+1,j+1);edgeY(i,j)=oimage(i+1,j)-oimage(i,j+1);endendedgeX=a
7、bs(edgeX);edgeY=abs(edgeY);edgeXY=sqrt(edgeX.*edgeX+edgeY.*edgeY);%---------Threshestimate--------------------rsum=0;counter=0;fori=2:xlen-1forj=2:ylen-1if(edgeXY(i,j)>15)rsum=rsum+edgeXY(i,j);counter=counter+1;endendendthreshold=rsum/counter;%threshold=2*sum(sum(edge
8、XY(1:xlen-1,1:ylen-1)))/((xlen-1)*(ylen-1));%-------edgedetecting---------------fori=1:xlen-1forj=1:ylen-1if(edgeXY(i,j)>thr
