摘 要：圖像邊緣時(shí)圖像最基本的特征，邊緣檢測是圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的基本問題。數(shù)字圖像中存在一些亮度變化明顯的點(diǎn)，邊緣檢測的目的就是將這些點(diǎn)標(biāo)示出來。典型的邊緣檢測算法有Sobel、Log、Canny，這些算法由于涉及梯度運(yùn)算，存在對噪聲敏感、計(jì)算量大等缺點(diǎn)。本文主要研究了SUSAN算法并檢驗(yàn)了該算法的抗噪能力。

關(guān)鍵詞：邊緣檢測；Sobel；Log；Canny；SUSAN算法

中圖分類號：TP391.41

邊緣檢測的基本思想是先檢測圖像中的邊緣點(diǎn)，接著以某種策略將邊緣點(diǎn)連接成輪廓，這樣就構(gòu)成了分割區(qū)域。由于邊緣是所要提取對象和背景的分界線，只有提取出邊緣方可分離對象和背景。由此可以看出邊緣檢測對于數(shù)字圖像處理的重要性。Sobel、Prewitt、Log等常用邊緣檢測方法，都是對原圖像中像素的小鄰域構(gòu)造出邊緣檢測算子，進(jìn)行微分運(yùn)算，得到梯度最大值或者二階導(dǎo)數(shù)算子過零點(diǎn)，最后通過選取適當(dāng)?shù)拈撝祦硖崛∵吔?。這些算法均涉及到了梯度運(yùn)算，故都存在抗噪性差、計(jì)算量大等缺點(diǎn)。針對這些，本文主要研究了Susan算法，該算法不需要梯度運(yùn)算，只需要與周邊像素的灰度進(jìn)行比較，因此抗噪能力好且運(yùn)算量小 。同時(shí)Susan算法還具有使用靈活，可檢測邊緣方向信息等優(yōu)點(diǎn)。

1 Susan邊緣檢測原理

與常規(guī)卷積算法的正方形模板不同，Susan算子采用一種近似圓形的模板。在模板圓內(nèi)，將與模板核像元值相似的像元數(shù)量或面積稱為吸收核同值區(qū)（Univalue Segment Assimilating Nucleus，USAN）面積，如圖1所示，從左往右共6個(gè)模板圓，圓在圖像上移動時(shí)，圓內(nèi)USAN面積是變化的。圓1和圓5 USAN區(qū)域面積最大；當(dāng)模板移向圖像邊緣時(shí)，USAN區(qū)域逐漸變小；當(dāng)模板核處于角點(diǎn)時(shí)，USAN區(qū)域最小，如圓6。因此，可通過計(jì)算圖像中所有像素的USAN值，并與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較來確定邊緣點(diǎn)?；赨SAN面積的檢測方法與其他方法最大不同就是不需要微分運(yùn)。

2 Susan邊緣檢測算法

2.1 構(gòu)造圓形模板

對于數(shù)字圖像，真正的圓形模板無法實(shí)現(xiàn)，故采用近似圓來代替。同時(shí)要考慮模板的大小，模板過大會增大運(yùn)算量；模板較小或門限選取不當(dāng)，可能會導(dǎo)致邊緣點(diǎn)漏檢。通常是取5×5窗口或37像素模板。

2.2 計(jì)算USAN區(qū)域面積

2.3 閾值t，g的選取

邊緣點(diǎn)的USAN區(qū)域的最大值由閾值g決定，當(dāng)n（r0）

閾值t決定SUSAN算子所能檢測到的最小對比度以及去除噪聲點(diǎn)的能力，它關(guān)乎到能夠提取的特征點(diǎn)數(shù)量。若t越小，則可從對比度越低的圖像中提取特征，且提取的特征也越多，因此對于不同對比度和噪聲情況的圖像，應(yīng)取不同的t值。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)語

SUSAN算子是一個(gè)原理簡單、易于了解的算子。由于其只基于對周邊象素的灰度比較，完全不涉及梯度的運(yùn)算，因此其抗噪聲能力很強(qiáng)，運(yùn)算量也比較??；同時(shí)，SUSAN算子還是一個(gè)各向同性的算子；最后，通過控制參數(shù)t和g，可以根據(jù)具體情況很容易地對不同對比度、不同形狀的圖像通過設(shè)置恰當(dāng)?shù)膖和g進(jìn)行控制。比如圖像的對比度較大，則可選取較大的t值，而圖像的對比度較小，則可選取較小的t值?？傊琒USAN算子是一個(gè)非常難得的算子，不僅具有很好的邊緣檢測性能；而且對角點(diǎn)檢測也具有很好的效果。

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作者簡介：童帥（1988.12-），男，安徽合肥人，研究生，研究方向：圖像處理；通訊作者：霍春寶（1972.02-），男，遼寧錦州人，教授，博士，研究生導(dǎo)師，研究方向：信號處理。

作者單位：遼寧工業(yè)大學(xué) 電氣工程學(xué)院，遼寧錦州 121001

基金項(xiàng)目：遼寧省科技廳社會發(fā)展攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目資助（2011201015）。