辛元芳

(安徽理工大学 电气与信息工程学院，安徽 淮南232001)

责任编辑:任健男

1 边缘检测简介

边缘反映了图像像素的不连续性，边缘检测的目标就是要能够检测出局部特征变化剧烈或者不连续的像素点，之后把这些像素点连接在一起构成物体的边界。图像的边缘包含了很多有价值的边界信息，这些信息对人们进行图像分析与识别有着重大影响，广泛应用于目标识别、计算机视觉、图像分割和区域匹配等领域。尤为重要的是，边缘具有一种相对不变性，光线变化可能会影响一个区域的外观，但不会改变边缘。因此，近年来，广大学者对图像边缘检测进行了大量研究。

对数字图像检测边缘，通常是把待处理的图像作为一个整体在空间域或者频率域进行相应处理，常用的边缘检测算子包括Prewitt、Sobel和Robert等，它们都是通过检测梯度的最大值来提取边缘;Laplace算子则是检测二阶导数的零交叉点来提取边界;这些算子引入了各种微分运算，其特点是计算起来比较简单、容易实现，但是对含有噪图像检测的边缘效果并不好，经常会丢失一部分边缘细节并且会使噪声加强，所以检测到的边缘并理想。近年来提出的Log和Canny等边缘检测算子，虽然效果有所改进，但计算量较大，实时性差[1]。后来人们又相继将小波变换及数学形态学等理论引入了图像处理中，开辟了边缘检测的新途径[2]。

如乔闹生等[3]结合小波变换模极大值的图像边缘检测法及改进的灰值数学形态学图像边缘检测两种方法的优点，采用叠加运算进行图像融合最终检测到图像边缘。……