·理论操素
数字技术与应用
几种算子对低对比度图像的边缘检测实验比对
欧阳像林
（四川理工学院计算机学院
四川自黄
643000)
要；本文介结了几种经典的边媒检测算子的性能特点，对经过预处理的缺对比度图像进行遗境检测实验比对，其结果表明，导求算法摘
较间单，能较好解决过媒检测精度与抗嗪性能够调网题的载对比度图像的动够检测算法，有评多工作需要逐一步操讨，
关键词：低对比度图像
过率检测
中图分类号：TP391.41 1概述
算于
文献标识码，A
文章编号：1007-9416（2010)10-0133-02
缘检测的效果又较好，在图像处理中占有
边缘是图像最基本的特征，表明了个区城的终结和另一个区域的开始，是区城属性发生突变的地方，存在于目标，背景和区域之间，是图像分制所依赖的最重要的依据。
目前，摄像头使用比较替遍（比如网络规频聊天，公安部门的"天网"工程，小区物业出入监控等)且摄像头受各种条件限制所采集的图像存在光照不足、对比度较低，边缘和噪声都是高频信号，在边缘检测中很难在噪声和边缘中作取含。针对此类图像，通常是先做光线补偿，图像增强等预处理操作，再选用合适的边缘检测算子检查每个像索的邻域并对灰度变化率进行量化，也包括方向的确定。
2几种经典的边缘检测算子的实验比对
微分算子由于算法实现简单，而且边
ROBERTS
00 20
ROOCRTS
图1Roberts算子边缘检测结果
SOREL
00 50
100200
300
图2Sobel算子边缘检测结果 907
S0
100200
300
图4LOG算子边缘检测结果万方数据
很重要的地位。边缘检测是根据图像的灰度值或者色彩的急剧变化的特点，利用各种微分运算提取边缘信息。经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。
先介绍基于微分的梯度算子原理：
+
af
设(x.y)-
ax
/为
图像梯度，则e(x,y)=厂+，为边缘检测算子。
下面介绍常用的边缘检测算子，并利用MATLA工具箱中的edge函数实现对经过光线补偿、图像增强等预处理操作的低对比度图像进行边缘检测的功能
2.1Roberts算子
Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分寻找边缘的算子，对具有陡悄的低喘声的图像效果较好，其实验结果如图1所示。
2.2Sobel算于
Sobel算子是对图像中的每个点都用两个核做卷积，第一个核对垂直边缘响应最大，第二个核对水平边缘响应最大。两个卷积的最大值作为该点的输出值，运算结果是一幅边缘幅度图像。Sobel算子对灰度渐变和噪声较多的图像处理得较好，但往往会形成不闭合区域。其实验结果如图2所
示，
PREWITT 100
300
e
图3Prewitt算子边缘检测结果
CANY
30
图5Canny算子边缘检测结果
23Prewitt算子
Prewitt算子与使用Sobel算子的方法一样，对图像中的每个点都用两个核做卷积，取最大值作为输出。Prewitt算子也产生-幅边缘幅度图像，也是对灰度渐变和噪声较多的图像处理得较好，其实验结果如图3 所示。
2.4LOG算子
LOG算子是一个二阶算子，将在边缘处产生一个陡哨的零交叉。控普拉斯算子是一个线性的，位移不变的算子，它的传避通数在频域空间的原点是零，因此经拉普拉斯滤波过的图像具有零平均灰度。LOG算子先用高斯低通滤波器将图像进行预先平滑，然后用拉普拉斯算子找出图像中的陡销边缴，最后用零灰度值进行二值化产生阐合的，连通的轮患，消除了所有内部点，其检测精度明显提高，但对声过于收您(有噪声的情况下效果很差)是它的重大款点，且常常会产生双边界，所以这种算子并不是特别常用。其实验结果如图4所示。
2.5Canny算子
Canny算子检测边缘的方法是寻找图像梯度的局部极大值，梯度是用高斯滤波器的导数计算的。Canny方法使用两个阔值来分别检测强边缘和弱边缘，面且仅当弱边缘和强边缘相连时，弱边缘才会包含在输出中。因此，此方法不容易受噪声的干扰，能够检测到真正的弱边缘，对检测阶跃性边缘时效果极好，去噪能力强，其实验结果如图5所示，
通过以上对经典边缘检测算子的分析和实际结果的验证，得出以下结论：
(1)Roberts算子简单直观，定位精度高，检测水平和垂直边缘效果较好。
(2)Sobel算子和Prewitt算子具有平滑作用，检测斜向阶跃边缘效果较好，能践除一些噪声，去掉部分伪边缘，但同时也平滑了真正的边缘，
(3)LOG算子通过检测二阶导数过零点来判边缘点，在边缘定位精度和消除噪级间存在着矛盾，没有解决如何组织不同尺度滤波器输出的边缘图为单一的、正确的边缘图的具体方法。
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