摘 要：圖像是人類相互交流和認識客觀世界的主要媒體，它的大部分信息都存在于圖像的邊緣中，圖像邊緣檢測在實際中有著重要的應用。本文首先對幾種經典的邊緣檢測算子如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子及Canny算子等進行理論分析，然后通過Matlab 2010進行算法仿真，分析比較了他們各自的優(yōu)缺點，這對具體工程應用具有很大的參考意義。

關鍵詞：邊緣檢測；Roberts算子；Prewitt算子；Sobel算子；LOG算子；Canny算子

中圖分類號：TP391.41

圖像邊緣是指圖像局部強度變化最顯著的部分，是圖像的基本特征[1]，圖像邊緣具有方向和幅度兩個特征，沿圖像邊緣方向，像素的亮度值變化比較?。坏诖怪庇谶吘壏较?，像素的亮度值變化比較劇烈[2]。邊緣檢測的基本思想就是通過求一階導數的局部極大值，二階導數的過零點來體現出來。常用的邊緣檢測算子有：Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子、LOG（高斯—拉普拉斯）算子和Canny算子等。這些方法多是以要處理像素為中心的鄰域進行灰度分析，實現對圖像邊緣的提取。

本文主要是對上述幾種經典的算子進行比較分析，并通過有很細紋理的輪胎和人物頭部圖像在Matlab 2010進行了算法仿真驗證。

1 邊緣檢測算子

經典的邊緣檢測方法，是對原始圖像中像素的某小鄰域來構造邊緣檢測算子。以下是對幾種經典的邊緣檢測算子進行理論分析，并對各自的性能特點作出了比較和評價。假設f（x，y）是一個連續(xù)函數，那么在點（x，y）處的梯度定位為：

2 實驗結果與比較分析

利用MATLAB提供的邊緣檢測edge函數，采用不同的算子選擇不同的閾值和方差，對經典的長發(fā)圖像和輪胎進行邊緣提取，檢測效果如圖所示。

Roberts算子簡單直觀，但是對噪聲比較敏感，在圖像噪聲較少的情況下，分割的結果還是相當不錯的，檢測水平和垂直邊緣效果較好；Prewitt和Sobel兩個算子檢測出的邊緣效果差不多，具有平滑作用，能濾除一些噪聲，去掉部分偽邊緣，同時圖像也產生了一定的模糊；LOG算子檢測出來的圖像邊緣更加連續(xù)，邊緣也比較細小，由于二階算子的特性，LOG算子對噪聲比較敏感；相比而言，Canny算子提取的邊緣最為完整，而且邊緣的連續(xù)性很好，效果優(yōu)于以上其他算子，主要是因為它進行了“非極大值抑制”和形態(tài)學連接操作的結果。

3 結束及新問題的提出

實現邊緣檢測有很多不同的方法，本文對幾種經典的邊緣檢測算法如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子及Canny算子等進行了較為詳細的分析和闡述，并且通過長發(fā)人物圖像和輪胎邊緣檢測的例子來比較它們的檢測效果，有助于實際圖形處理工作，并為新方法的誕生提供理論依據?，F實生活中所存在的圖像都是帶有一定程度的噪聲的，如果能夠避過噪聲而準確的檢測到邊緣點是一個值得長久探討的問題。

參考文獻：

[1]馬曉路，劉倩，胡開云，等.MATLAB圖像從入門到精通[M].北京：中國鐵道出版社，2013.

[2]孫紅艷，張海英.圖像邊緣檢測算法的比較與分析[J].菏澤學院學報，2010（03）.

作者簡介：賀桂嬌（1978-），女，湖南隆回人，講師，碩士，研究方向：圖像處理。

作者單位：華南理工大學 計算機科學與工程學院，廣州 510640