王震 郝昱权 周圆昊 刘斌

摘要：基于经典算子只考虑两个方向的差分，导致边缘图像丢失大量边缘细节，提出了一种多方向的各向异性边缘检测算法。首先构造4个具有各向异性的4阶差分模板，对其进行归一化处理，利用差分模板与原图像卷积，分别得到垂直、水平、45°、135°四个方向的差分图像，将四个差分图像相加并开方得到梯度图像，然后对梯度图像阈值二值化处理，得到二值化图像，最后利用形态学方法对二值化图像进行细化操作，得到边缘图像。通过多组模拟仿真实验，验证了该算法的有效性和优越性。

关键词： 边缘检测;各向异性;差分模板;阈值二值化;形态学方法

中图分类号：TP18      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）13-0018-03

Abstract： A multidirectional anisotropic edge detection algorithm is proposed based on the classical operator， which only considers the difference of two directions， resulting in the loss of a lot of edge details. First， construct 4 anisotropic 4th order differential templates， normalize them， and use the differential template to convolve with the original image to obtain the differential images in the four directions of vertical， horizontal， 45°， and 135° respectively. The four differential images are added and squared to obtain the gradient image， and then the gradient image is thresholded and binarized to obtain the binarized image. Finally， the morphological method is used to refine the binarized image to obtain the edge image. Through multiple sets of simulation experiments， the effectiveness and superiority of the algorithm are verified.

Key words ：edge detection; anisotropy; differential template; threshold binarization; morphological method

在實际的图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，被经常用于较高层次的特征描述、图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等的图像处理和分析中，从而可以进一步对图像进行分析与理解。

边缘像素是图像中灰度突变的像素点，而边缘是相连边缘像素的集合。边缘检测实质是利用某种算法抽取出图像中前景（物体）与背景之间的分割线，因此算子的研究在边缘检测中起到了关键的作用。常见的边缘模型主要是三种，分别是台阶模型、斜坡模型、屋顶模型。台阶边缘是指图像中某处的灰度值直接从低跳跃到高或者高到低。斜坡边缘是图像中某处的灰度值是从低灰度值逐渐升到高灰度值。屋顶状的边缘是图像中某处的灰度值先上升再下降。……