王 静

（安康学院电子与信息工程系，陕西 安康 725000）

在数字图像处理以及对物体的识别、计算机视觉、生物医学、人工智能、遥感、气象预测学等诸多领域中，图像的特征提取有着很重要的作用。边缘是物体一个不变的特性，同时人的视觉系统对边缘也是最敏感的，因此边缘检测是图像处理的重要内容，它已经成为众多学者研究的重点和热点之一。

1 边缘检测

图像边缘检测与提取的技术研究一直贯穿于图像处理与分析的始终，边缘检测指“在一幅有一个或多个物体图像的画面中寻找其三维边界，如阴影、纹理、边沿等”通常通过图像中某些确定点的灰度值、色度等来分辨出物体的边界。从狭义上也可以说，边缘检测“主要是图像灰度变化的度量、检测和定位”［1］。

2 数字图像边缘检测技术的基本实现步骤

2.1 滤波。边缘检测算法主要是基于图像灰度的一阶导数和二阶导数，但导数的计算同样对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测方法的性能。

2.2 增强。增强边缘的基础是确定图像中各点邻域强度的变化值。

2.3 检测。在图像中有许多梯度幅值比较大的像素点，而这些点并不一定都是想要的图像边缘，所以应该用某种可靠的方法来确定哪些点是边缘点。最简单可靠的边缘检测就是根据图像幅度阈值来判断。

2.4 定位。确定边缘所在的像素，也可以在亚像素分辨率上来估计边缘位置，边缘的方向也是可以被估计出来的。……