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1、碑厂第卷第期黑龙江工程学院学报,年月功叼文章编号一一一基于算子的边缘检测及评价林卉‘,赵长胜‘,舒宁,江苏徐州武汉大学遥感信息,徐州师范大学工学院工程学院湖北武汉,给。摘要详细介绍了算子边缘检测理论的基本原理出了算子的具体算法过程在此基,、。础上本一连通成分一连通成分与边缘点数的比值的边缘评价方法对实脸结果文提出了一种基于、对,。从主客观方面分析比表明算子提取边缘的效果较理想关钮词算子边缘检浏边缘评价连通成分中圈分类号文献标识码汤,滩,砚兮,褚翻,,比五〕比,扭,,妞,即多刁叩罗呷算子的基本思想是先对处理的图像选择一引言,定的
2、滤波器进行平滑滤波然后采用一种称。,“”。边缘信息是重要的图像特征信息因此边缘之为非极值抑制的技检测的方法研究是图像分析和识别领域中一个十术,对平滑后的图像处理后,得到最后所需的边缘。、。分引人关注的课题传统的边缘检测算子如图像、,,和儿等算子大部分为局域窗在众多的边缘检测算子中对其检测的结果需。,。口梯度算子由于它们对噪声很敏感所以对处理要一个客观的评价标准边缘评价方法一般有两。,实际图像不太实用近十年来有很多学者采用不类一类是死提出的基于边缘局部相关性的。。同的方法研究如何提取受噪劣化图像的边缘例方法该方法只评价检测出的边
3、缘的线型连接程、,、,如基于二阶导数零交叉点定位边缘的检测利用度但不考虑边缘的错检漏检以及边缘的偏移对、,梯度及局部极大值判断边缘基于小波变换少噪图像检测出的边缘其评价结果较准确另一二以及运用神经网络类是在标准边缘图的基础上,判断检测、、。结果中存在的错检漏检边缘偏移以及的边缘检测等等其中提出的最重检的情。,佳边缘检测算子很快普及成了与其它实验结果做况虽然后者比前者的评价结果更准确但后者需,,。要标准边缘图作为参考图在实际应用中标准边比较的标准。,,算子是一类具有优良性能的边缘检测缘图很难得到另外该方法不考虑线型连接情况。,算
4、子,它在许多图像处理领域得到广泛应用。断边与不断边的评价是相近的因而此法很少应一一收稿日期基金项目国家自然科学基金资助项目作者简介林卉卜,男,徐州师范大学,硕士,研究方向摄影测量与遥感。工学院讲师黑龙江工程学院学报年月。、,用为此本文提出了一种基于边缘点数一连通向上的一阶导数即。、成分一连通成分以及它们间比值的边缘评‘价方法。实验结果表明,该方法体现了人类视觉特应取与边缘垂直的方向,则‘,、,、,,。点评价结果是客观合理的不失为一种有效简符号表示卷积为输人图像边缘。。,洁的边缘评价方法点定义为作用于图像后的局部极大值点在。,,
5、这个点上有日‘。把式代人得到基于算子的边缘检测,。。算子的边缘检测基理边缘检测算法把边缘检测问题转换为检测单位函数,。,根据以上的分析利用算子检测边缘的过程极大值的问题在高斯噪声中一个典型的边缘代,,表一个阶跃的强度变化,根据这个模型,一个好的为首先用函数卷积图像再计算式,。边缘检测算子应具有三个指标一是低失误概率,从计算结果中找到过零点即边缘点边缘点的强,。既要少将真正的边缘丢失,也要少将非边缘判为度由来估计具体算法如下,边缘二是高定位精度,检测出的边缘应在真正的用高斯滤波器来对图像滤波以去除图像。边缘位置,中的噪声上三是对
6、每个边缘有唯一的响应得到,。,对滤波后图像中的每个像素计算其梯度的边缘为单像素宽为此坎尼提出了判定边缘检的大小和方向,可采用以下大小的模板测算子的三个准则。作为对方向和方向偏微分的一阶近似信噪比准则信噪比的数学表达式为、,‘·,·一·口合二一一产、刀双⋯了⋯一『二。少由此得到梯度的大小和方向口,。,瑟,,口,其中洲是边界为卜词的滤波器的脉冲响应作,‘一代表边缘函数,是高斯噪声的均方差信,口,“”。噪,。对梯度进行非极大抑制幅值图像阵列比越大提取的边缘质量越高,,。,的值越大其对应的图像梯度值也越大但定位精度准则定位精度的数学表
7、达式为这还不足以确定边缘,为确定边缘,必须细化幅值图像中的屋脊带,这样才会。涵生成细化的边缘,”·‘’击少非极大抑制通过抑制梯度方向上所有非屋脊。,‘’一’峰值的幅值来细化,中的梯度幅值屋脊这其中和分别表示二及得一,,。一算法首先将梯度角的变化范围减小到如阶导数值越大表明定位精度越高,设《二,。图中的四个扇区之一,单边缘响应准则要保证单边缘只有一个,,这四个扇区标号为到对应这邻域内元素像素响应检测算子的脉冲响应导数的零交叉点,‘“的四种可能组合任何通过邻域中心的点必通过其平均距离了应满足了为劝的二阶导数。中一个扇区使用一个模板
8、作用于幅值阵列,·’,,,,’的所有点在每一点上邻域的中心像素与丁沿着梯度线的两个元素进行比较,其中梯度线是由”下一仃’卞下丫邻域的中心点处的扇区值《,给出的,如果在邻‘,么域中心点处的幅值,’不比沿梯度线方向上的好,。,两个相邻点幅值大则,赋值为零经过这一以上面的指标和准则
