高俊钗，韩 冰

（1.西安工业大学 电子信息工程学院，陕西 西安 710032；2.西安工业大学 信息技术中心，陕西 西安 710032）

由于图像传感器件的特性和光学衍射效应的滤波特性，由相机采集的图像存在一定程度的模糊，目标边缘轮廓与背景之间也存在一定程度的过渡变化，所以背景与目标边缘之间的信号变化不是阶跃变化，而是呈斜坡的过渡[1]。过渡区的存在造成了目标轮廓的模糊，是目标真实边界分割的主要障碍。过渡区部分属于背景区域，部分属于目标区域，也造成了目标区域与背景区域灰度存在重叠。

目前轮廓图像分割算法一般是基于梯度局部极大值来实现的，但这种算法获得的是否是真实的轮廓，没有可靠的分析与说明。

笔者利用清晰的轮廓图形进行实验分析，采用平滑滤波器模拟相机采集图像的滤波特性，对基于梯度的几种算子：sobel算子、canny算子进行了比较，并提出了提取真实轮廓的图像边缘检测算法。

1 采集图像的边缘特性分析

边缘是图像最基本的特征，与图像亮度或图像亮度的一阶导数的不连续性有关，从而表现为阶跃边缘和线条边缘，这里主要关注阶跃边缘，如图1（a）所示。

在实际图像中，由于图像传感器的特性和光学衍射效应等影响，阶跃边缘变成斜坡形边缘，如图1（b）所示。

阶跃边缘表现为图像亮度在不连续处两边的像素灰度值有着明显的差异，这种差异从视觉上表现为图像从亮场景过渡到暗背景，或从亮背景过渡到暗场景。……