数字图像处理中边缘检测算子优缺点探讨

数字图像处理中边缘检测算子优缺点探讨 作者：王雪 李伟 王伟

来源：《科技创新导报》2011年第16期

摘 要:图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用,边缘能勾画出目标物体,使观察者一目了然;边缘蕴含了丰富的内在信息,是图像识别中重要的图像特征之一。从本质上说,图像边缘是图像局部特性不连续的反映,它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始。它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间,因此它是图像分割所依赖的重要特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础,而图像的纹理形状特征的提取又常常要依赖于图像分割。图像边缘提取也是图像匹配的基础,因为它是位置的标志,对灰度的变化敏感,可作为匹配的特征。

关键词:数字图像处理边缘检测算子Canny算子

中图分类号:TN941 文献标识码:A 文章编号:1673-9795(2011)06(a)-0014-02

1 引言

图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用,边缘能勾画出目标物体,使观察者一目了然;边缘蕴含了丰富的内在信息,是图像识别中重要的图像特征之一。从本质上说,图像边缘是图像局部特性不连续的反映,它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始。它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间,因此它是图像分割所依赖的重要特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础,而图像的纹理形状特征的提取又常常要依赖于图像分割。图像边缘提取也是图像匹配的基础,因为它是位置的标志,对灰度的变化敏感,可作为匹配的特征点。

2 图像边缘提取

2.1 图像的边缘检测

图像的边缘对人的视觉有重要意义,人类视觉系统识别物体很大程度上依赖边缘。边缘蕴含了丰富的内在信息(如方向、阶跃性质、形状等),是图像识别中抽取图像特征的重要属性。两个具有不同灰度值的相邻区域之间存在边缘,边缘是灰度不连续的结果,这种不连续可利用求导数方便地检测到。边缘特征不仅用于图像分割和纹理分析,也是三维目标提取的重要信息源。 微积分中用导数描述连续函数的变化,图像函数依赖于两个变量,即图像平面的横纵坐标。因此,描述边缘的检测算子使用偏导数。图像函数的变化可以用指向图像函数最大增长方向的梯度表示。梯度方向(与边缘方向垂直)上的边缘具有典型性。对于一幅图像中突出的边缘区,其梯度值较大;对于平滑区,梯度值较小;对于灰度级为常数的区域,梯度为零。

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