数字图像处理中的边缘检测算法探究

"基于数字图像的边缘检测 - 西安交通大学理学院王郑耀" 在数字图像处理领域，边缘检测是一项至关重要的技术，它主要用于识别和定位图像中的边界，从而提取出图像的重要特征。边缘通常代表图像中不同物体或区域之间的分界线，因此在对象识别、图像分割、机器视觉等应用中具有广泛的应用。 王郑耀在其本科毕业设计中对边缘检测的多种算法和算子进行了深入研究与分析。Canny边缘检测算法是由John F. Canny在1986年提出的一种经典方法，它基于三个核心准则：最佳检测、最佳定位和低误检率。Canny算法首先通过高斯滤波器进行图像预处理，以减小噪声的影响，然后利用一阶导数检测图像梯度，再通过非极大值抑制来消除虚假响应，并利用双阈值策略确定最终的边缘。这种方法虽然复杂，但能够提供良好的边缘定位和抗噪声性能。 Demigny后来在理论分析和实践经验的基础上，提出了适用于离散环境的边缘检测准则，指出Canny的第三个准则——低重复响应，可以通过阈值操作实现。Demigny的离散准则简化了边缘检测的过程，且在数值方法的支持下，找到了适用于阶梯形边缘检测的最优线性滤波器和平滑算子。将这个算子与Canny算法结合，可以得到一种更简洁且效果良好的边缘检测方法。 论文中还介绍了如何使用VC++编程语言实现这一算法。实际应用表明，即使算法相对简单，其在大量图像上的边缘检测效果仍非常出色，体现了该算法在实际问题中的实用性。 关键词包括：边缘检测、线性滤波器、Canny准则、离散准则、图像处理。这表明，本文不仅探讨了边缘检测的基本原理，还涵盖了其在实际应用中的优化和实现，对于理解和改进边缘检测技术具有重要价值。