論文
2 1年 2月 I 01 5日
現代電子技術
M o e n El c r i sT e h qu d r e ton c c ni e
第3 4卷第 4期
Fe .2 11 b 0 Vo1 3 . . 4 NO 4
常用圖像邊緣檢測方法及 Malb研究 t a
韋煒
(安文理學院，陜西西安西 706 ) 1 0 5
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摘要：緣檢測在數字圖像處理中有著重要的作用。為了在實際應用中能夠選擇最佳的邊緣檢測方法，用 Malb邊采 t a
語言編程，若干常用的邊緣檢測方法應用于花瓶邊緣檢測仿真實驗，將包括微分算子法 ( o e t卞、 o e算子、 rwi算 R br算 Sbl Pe t t子和 K rc i h算子 )高斯一普拉斯算子法、尼算子法、交叉法和 F e c e s、拉坎零 ri h n邊緣檢測法等。經過對結果的對比研究，到—得
其各自特性和適用范圍。
關鍵詞：字圖象處理；緣檢測方法；Mal數邊 t b對比研究；微分算子法 a
中圖分類號： N9 93 T 1 -4文獻標識碼： A
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文章編號：0 4 3 3 2 1 ) 40 9 - 4 1 0— 7 X( 0 1 0—0 10
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邊緣檢測技術在圖像處理與計算機視覺中占有特
殊的位置，是底層視覺處理中最重要的環節之一，它也
計算對噪聲很敏感，因此往往需要先使用濾波器將含噪聲的高空間頻率進行濾波，再運用各種邊緣十 然，一例算子對圖像進行處理 .確保邊緣檢測趨向于理想以化]。常用的邊緣檢測算法主要有微分算子法、高斯一 拉普拉斯算子法、坎尼算子法、交叉法和 F e c e零 ri h n邊—緣檢測法等，些常用算法幾乎都能用 Malb圖像處這 t a理工具箱中相應的函數命令來實現，由于工具箱中的
eg d e函數只能處理灰度圖，此在介紹算法及 Malb因 t a
是圖像分割、目標區域識別、區域形狀提取等圖像分析方法的基礎l。近年來，緣檢測技術已經逐漸被廣泛】]
邊地應用于醫學、林業、感、遙工程技術中的零部件檢查、 故障診斷以及探傷等更多領域。但是在實際應用中，不斷涌現的先進新技術、方法給人們如何選擇合適的、新
更佳的圖像邊緣檢測方法提出了新的難題。本文介紹
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彩色樣圖灰度化，序代碼：程
了實際中常用的幾種邊緣檢測方法，它們是微分算子法 ( br Ro et算子、 o e算子、 rwi S bl Pe t t算子和 Ki c r h算 s子 )高斯一普拉斯算子法、尼算子法、交叉法和、拉坎零 F e ce ri h n邊緣檢測法。基于 Malb的實現對不同算— t a子的邊緣檢測方法的效果進行了比較，總結出各種算法的優缺點，為實際應用中選擇最佳邊緣檢測方案提供了
實驗依據 j。
實現前，須先運用工具箱中的 rb g a必 g 2 ry函數命令將
i i ed(d: y n t. m p ) j r b g a () i h w()— mra \ a g u b ;— g 2 r y i; ms o j
形成的灰度圖如圖 1所示]。。
下面分別介紹常用檢測方法。
1 1微分算子法 .
由于微分算子具有突出灰度變化的作用，圖像進對 1常用圖像邊緣檢測方法
圖像邊緣是圖像最基本的特征，邊緣檢測運算本而質上是在圖像強度級中檢測重要局部變化的運算。其算法主要是基于圖像灰度的一階和二階微分，但微分的
收稿日期： O O 0 1 2 1一91
行微分運算，圖像邊緣處灰度變化較大，在故該微分計
算值較高，可將這些微分值作為相應點的邊緣強度，通過閾值判別來提取邊緣點，如果微分值大于閾值，即則
為邊緣點。
1 1 1 Ro et子 . . br算 Ro et子是一種簡單的利用局部差分算子尋找 b r算
