数事载本与率用
经典边缘检测算子及其抗噪性能研究
葛小凤陈亚军
(西华师范大学输理与电子信息学院四川南充637009)
应用研究
摘要：图像媒检测是数字图像处理中的重要内容，是指图像局部强度变化最显著的部分，是图像分割、较理特征以及形状特征等图像分析的重要基础。本文将介绍Roberts、Prewitt、Sobel、Laplacian、Log和Canmny达几种经典的边缘检测算于,通过MATLAB分析经典算子设定不同阅值的检测效果以及抗噪性能
关键词：边嫁检测梯度算子阅值LOG算子抗噪性能
中图分类号:TP391
文献标识码:A
文章编号：1007-9416(2015)02-0107-03
Abstract:Image Edge detection is an important content of digital image procesing refers to the strength changes of the part which is the most obvious in image local.it is an important basis for analysis image segmentation,texture feature and shape feature of image.This paper mainly introduce several classical edge detection operators,like Roberts ,Prewitt ,Sobel ,Laplacian ,Log and Canny , and analyzes the detection effects and anti noise performances when the classical operator are sets on different thresholds by Matlab.
Key Words:Edge detection;Gradient operator; Threshold;LOG operator;Anti noise performance
1引言
随着科学技术的发展，图像处理已经广泛深人地应用于我们的日常生活中，我们已然离不开数字图像处理这门技术。在工作、学习和生活中，图像具有许多优于其他文字信息的特点，比如说：直观，简单，方便，易懂。所以随着我们社会的不断进步，图像处理已经被广泛的运用于与我们息息相关的电子信息工程、生物医药工程，军事边防工程和航天技术工程等方面。
边缘检测是图像分割最基础的内容，它的边缘轮卵可以提供大量的信息，而且能够别除一些不相关的信息。所以，图像的边缘检测在图像处理中有着举足轻重的地位。用于边缘检测的算子的选取，则关系到我们研究系统的性能。
边缘检测的处理流程如图1所示。
经典的边缘检测方法各具特点，但同时也存在一定的局限性。怎样正确选择图像处理中的边缘检测方法，是一个需要深人研究的课题。本文对经典边缘检测算子进行了分析，并用MATLAB对设定
不同阅值的算子和抗噪性能进行了研究。 2边综检测方法及性能分析
经典的边缘检测算子有梯度算子、Laplacian算子，Canny算子和Log算子，其中梯度算子又包含Roberts算子和Sobel算子等。
2.1Robert算子
Roberts算子是一种局部差分算子。它可以表示为两个绝对值之和：
原始图像
图像输入
收移日期：2015-0212
平滑滤波去噪声
平滑图像
锐化滤波
R(x, y)=.f(x, y) f(x+1, J+1)+|f(x, y +1) f(x+1, y)
1
检测水平和垂直边缘，Roberts算子的效果较好，但定位精度不够高，对噪声很敏感，图像处理后结果边缘不是很平滑。
2.2 Prewitt算子和Sobel算子
对于梯度算子Prewit和Sobel，它们也可用如式(1)的两个绝对值之和来表示：
VHG,G
(2)
在图像空间,Prewitt算子用两个方向模板(检测水平与垂直边像与图像进行邻域卷积，对噪声具有平滑作用，
而Sobel算子可以看成，将Prewitt算子中平均差分改为加权平购差分，再进行平均差分，所以，在进行边缘检测时，Sobel算子可以抑制噪声的影响。
2.3 Laplacian算子
梯度算子属于图像的一阶微分算子，而Laplacian算子则是二阶微分算子，它是各向同性的。对于离散的数字图像，Laplacian算子：
af.af
vf(x,y)=
y ax
= f(x + 1, y) + f(x 1, y)
(*x)+ (I*x)J + (I+ 4*x)f +
(3)
从Laplacian算子看出，它可以使图像较暗区域的一个亮点变得更亮。Laplacian算子也增强了图像的噪声，用Laplacian算子进行边缘检测时，可将图像进行平滑处理。但是，我们主要用这个算子来确
锐化图像
边缘判定
图1边缘检测 Fig.1 E
Edge detection
梯度计算
稀度方向确定
二值图像
遍历图像
图2Canny算子运算流程图
Fig.2 The flow chart of Canny operator
边缘连接计算阀值
边缘图像
边缘图像
基金项目：四川省教育厅重大科研培育项目(07ZZ035)
作者简介：葛小风(1991一),女，四川自贡人,西华师范大学物理与电子信息学院硕士研究生，主要从事电子信息技术的研究，
通讯作者：陈亚军(1966一),男，重庆合川人,西华师范大学实验中心教投,主要从事计算机应用技术和电子信息技术方面的研究
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