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摘 要

数字图像处理作为一门相对比较年轻的学科，伴随着计算机技术的飞速发展，日益得到广泛的应用，[1]边缘属于图像的一种基本特征，它在模式识别，图像的分割,图像的增强以及图像的压缩等领域之中有着广泛的应用。将图像的边缘提取出来的方法有很多，其中有一种基于图像亮度的算法，是目前为止研究时间最长久且理论发展得最成熟的算法，它主要是基于一些差分算子，根据图像的亮度计算其梯度并观察它们的变化，从而提取出边缘，这之中采用的比较多的几种算子主要有Canny、 Robert、 Sobel、Prewitt等算子。

首先本文从总体上介绍了数字图像处理及边缘提取的概况，列举了几种我们目前常用的边缘提取技术和算法，然后选取其中几种使用VisualC 语言编程实现，通过对这几种算法所提取的图像结果的比较,研究探讨它们的优缺点。

关键词：边缘检测；matlab；数字图像；canny算法

Abstract

Digital image processing took a relative quite young discipline, is following the computer technology rapid development, day by day obtains the widespread application.The edge took the image one kind of basic characteristic, in the pattern recognition, the image division, the image intensification as well as the image compression and so on in the domain has a more widespread application.Image edge detection method many and varied, in which based on brightness algorithm, is studies the time to be most long, the theory develops the maturest method, it mainly through some difference operator, calculates its gradient based on image brightness the change,thus examines the edge, mainly has Robert, Prewitt, Sobel, Canny and so on .

First as a whole introduced digital image processing and the edge detection survey, has enumerated several kind of at present commonly used edge detection technology and the algorithm, and selects two kinds to use Visual the C language programming realization, through withdraws the image result to two algorithms the comparison, the research discusses their good and bad points.

Keywords: Edge detection，Matlab ，Digital Image ，Canny Algorithm

目录

摘 要 1

Abstract 2

目录 3

第一章 序言 4

1.1 本次课题的研究背景 4

1.2 本次课题的研究意义 4

1.3 本次课题的研究难点 6

1.4 本次课题研究的主要内容及其安排 7

第二章 图像边缘提取的理论部分 8

2.1 图像边缘提取的概念及原理 8

2.2 图像边缘提取的步骤 10

2.3 基于一阶导数的边缘提取算子 11

2.3.1 Sobel算子 11

2.3.2 Robert算子 11

2.3.3 Prewitt算子 12

2.4 基于二阶导数的边缘提取算子 13

2.4.1 Log算子 13

2.4.2 Laplace算子 13

3.1 Canny算子的原理概念 15

3.2 基于Canny算子的图像边缘提取 15

3.2.1 灰度化 15

3.2.2 高斯滤波 16

3.2.3 梯度值和梯度方向的计算 17

3.2.4 非极大值抑制 18

3.2.5 阈值 20

第四章 基于各类算法的实验仿真结果与分析总结 21

4.1 基于Canny算子的实验结果图 21

4.2 基于Prewitt算子的实验结果图 22

4.3 基于Robert算子的实验结果图 24

4.4 基于Sobel算子的实验结果图 25

4.5 总结 25

致谢 27

参考文献（References) 28

附录 29

第一章 序言

本次课题的研究背景

对于计算机的视觉处理，我们可以看成是一项从海量无关的信息中提取出对我们有用信息的任务，这就是需要让我们丢掉一部分无关紧要的信息，此时就需要利用物体的一个不变的性质，而边缘正好就符合物体不变的性质这一点。

人类的视觉系统对边缘十分敏感，边缘属于图像的最基本的特征，所以边缘的提取处理就是图像处理中尤为重要的组成部分。边缘提取的目的：在有噪声的背景图像当中去定位目标的边界。边缘很有可能跟图像中的对象（即边界）相对应，也可能跟图像中的对象不对应。提取出图像的边缘可以减少需要我们处理的绝大部分信息量，还能一举两得，保留图像。

提取图像边缘属于数字图像处理这一领域当中的一个非常重要的部分，它的研究内容主要是将图像中有用的特定信息提取出来，然后去完成特定的任务，同时如何利用这些特定的信息解释图像。

边缘的提取处理属于数字图像处理这一领域中非常重要的一项技术，因为边缘就是物体与其背景间的分界，我们需要提取边缘来区分哪里属于物体，而哪里又属于背景。被边界隔开的区域，其内部特征和属性等等都是一模一样，如果是不同的区域那它们的特征和属性等却不尽相同。边缘的提取建立在特定的图像特征中的目标对象和背景之间的差异的基础上，包含颜色、灰度、纹理以及边缘等等，这些都是差异所在。提取图像特征变化的位置其实就是提取边缘的实质。

提取出的边界可能会因为噪声和模糊性的存在导致某些点变得不连续。因此，边界的提取包含着两方面：

（1）将图像中能够显示出灰度变化的边缘点进行提取处理。

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