图像边缘检测新技术及其应用

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1、第!#卷第!期许昌学院学报I17)!#)J1)!!""(年,月K;L0JM:;NOL=PMJ4)!""(!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!文章编号：%(’%$&*!（+!""(）"!$""+!$"#图像边缘检测新技术及其应用李骞%，陈占伟!（%)华中科技大学计算机科学与技术学院，湖北武汉+,""’+；!)周口师范学院计算机科学系，河南周口+((""%）摘要：综述了目前具有代表性的四种边缘检测新技术，并且对这些边缘检

2、测新技术的应用进行了总结，最后通过对比分析了各自的优缺点)关键词：边缘提取；形态学；小波变换；模糊理论；分形几何中图分类号：-.,"%/(文献标识码：!"引言在机器视觉中，识别目标的几何或物理性质的突变如深度、反射或表面方向的不连续性等，总是以图像中灰度突变的形式出现的，这些灰度突变构成了图像中的边缘)因为边缘包含了丰富的信息，如阶跃性质、方向、形状等，所以最基本的图像识别就是以边缘为图像特征)现代图像处理和机器视觉中，边缘检测是第一个基本的处理步骤，通过边缘检测可以保留有关物体边界形态的结构信息，而且极大地降低了图像处理的数

3、据量，从而简化图像的分析过程)正是由于边缘提取的好坏程度直接影响了模式识别的后续处理工作，所以长期以来人们付出了许多努力寻找更优化的边缘检测算法)但是，由于物理世界和成像过程的复杂性，使得被处理的图像信号是相当复杂，如何在噪声环境把目标和背景区分开来成为了边缘检测技术的难题)传统的边缘检测算法主要利用了空域微分算子通过卷积完成)因为边缘的灰度值不连续，导数算子可以检测出这种灰度变化，对图像运用导数算子，突出图像中的局部边缘，将导数值作为相应点的边界强度，然后通过设置门限的方法提取边界点集)常用的边缘检测算子有012345算子、

4、61237算子、.438955算子、:;<算子、=>??@算子)基于微分的经典边缘提取算子共同的优点是计算简单、速度较快，缺点是对噪声的干扰都比较敏感)在实际应用中，往往要先经过图像增强去噪等过程，然后再采用经典的边缘提取算子提取图像边缘)随着信号处理、模糊数学、几何学等基础理论的发展，越来越多的新技术被引入到边缘检测方法中，本文较为详细地对比分析了几种新兴的边缘检测算法的理论及其应用)%基于形态学的边缘检测算法数学形态学（A>5B3A>59CDA14EB171F@）是图像处理和模式识别领域中的一门新兴学科，具有严格的数学理论

5、基础，最早由G>5B341?>?H6344>提出，现已在图像工程中得到了广泛应用)其基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的)所获得的关于图像结构的信息与结构元素的尺寸和形状都有关系，构造不同的结构元素，便可完成不同的图像分析)数学形态法［%］包括二值形态学、灰度形态学和彩色形态学；基本变换包括膨胀、腐蚀、开启、闭合四种运算，并由这四种运算演化出了开、闭、薄化、厚化等，从而完成复杂的形态变换)目前随着二值形态法的应用越来越成熟，收稿日期：!""#$%!$%#作者简介：李万方数据

6、骞（%&’($），女，河南周口人，在读硕士研究生，主要研究方向：数据库信息技术)第+5卷第+期李骞，等：图像边缘检测新技术及其应用2.灰度和彩色形态法在边缘检测中的应用也越来越引起人们的关注并逐渐走向成熟!灰度图像的形态学处理运用的是结构函数，设（!"，#）是输入图像，$（%，&）是结构元素，它可被看作是一个子图像函数，!和$是对坐标为（"，#）象素灰度值的函数’灰度膨胀定义为：（!!$）（"，#）"#$%｛（!"&%，#&&）’$（%，&）（("&%），（#&&）"(!，（%，&）"($｝灰度腐蚀定义为：（!!$）（"，#）

7、"#)*｛（!"’%，#’&）&$（%，&）（("’%），（#’&）"(!，（%，&）"($｝其中(!和($分别是!和$的定义域’灰度开启就是先对图像进行腐蚀，然后膨胀其结果，可以过滤掉比结构元素小的突刺’灰度闭合就是先对图像进行膨胀，然后腐蚀其结果，可以填充比结构元素小的缺口［+］’灰度形态学边缘提取的思想是：经过某种变换后，待提取的边缘的灰度值的变化程度比图像中非边缘部分的要明显得多，通过选择一种形态变换，能扩大对比度，又对非边缘的影响很小’一般的形态变换分为三种：!!$&!；!&!!$；!!$&!!$’,-,基于膨胀的边

8、缘提取通过结构算子对图像进行增强膨胀运算，使边缘上灰度值得到增强，再用膨胀后的图像减去原图，则可得到图像的轮廓’此时的图像边缘将比原图的边缘稍大’,-+基于腐蚀运算的边缘提取通过结构算子对图像进行腐蚀运算，使边缘上的灰度值得到削弱，再用原图减去腐蚀后的图像，则可得到图像的轮廓