郭宇 高雁杰

【摘 要】图像边缘包含图像的大量重要信息，它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间。图像边缘的图像的边缘检测是获取图像信息的一个重要环节。图像边缘的检测结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。本文将Sobel算子、形態学梯度、Canny算子三种边缘提取方法应用于油水界面检测，实验对比了这三种方法的油水界面检测效果，可以看出每一种算法的特性和他们各自的适用状况。

【关键词】边缘检测；图像处理；油水界面

0 引言

图像边缘是图像最基本的特征。边缘是指图像中周围像素灰度变化不连续的那些像素的集合。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，图像边缘的检测与提取对于整个图像的别与理解是非常重要的。我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界，图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分来获得边缘检测算子[1]。

传统的边缘检测算法包括空域微分算子和拟合曲面两种方法。空域微分算子包括Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace算子、Canny算子等；拟合曲面是利用当前像素领域中的一些像素值拟合一个曲面，然后求这个连续曲面在当前像素出的梯度，用微分算子的方法进行边缘检测。除此以外，以数学形态学为基础的形态学梯度算法在图像处理中已经得到了广泛的应用。形态学梯度能够比较精确地反映图像梯度的变化，梯度值的大小反映了原图像信息中像素灰度值变化的剧烈程度。……