数字图像边缘检测算法详解与比较

本文深入探讨了数字图像边缘检测的研究，作为数字图像处理技术中的核心环节，边缘检测旨在识别图像中的边界和变化区域，这对于图像分析和理解至关重要。论文首先介绍了边缘检测的基本概念，它本质上是对图像中不连续部分的检测，是图像分割技术的基础组成部分。 论文着重介绍了几种常见的梯度算子，如Roberts算子、Sobel算子、Laplacian算子和LOG算子。Roberts算子因其简单实现而广受欢迎，但它在边缘检测的精确度上有所欠缺。Sobel算子具有较高的边缘定位精度，但可能会受到噪声的影响。Laplacian算子虽然能准确地定位边缘，但在处理噪声时表现不佳。相比之下，LOG算子在抵抗噪声方面有优势，但需要在滤波和边缘精确定位之间寻找平衡。 论文的核心部分详细阐述了Canny算法，这是一种广泛应用且性能优越的边缘检测方法。Canny算法通过高斯滤波降低噪声，随后执行双阈值处理来区分边缘候选区域，最后通过非极大值抑制和双线性插值细化边缘，从而减少边缘中断并提高检测质量。与梯度算子相比，Canny算法展现出更强的边缘检测效果。 本文通过实例分析，对比了几种常见边缘检测算法的优缺点，并强调了Canny算法在实际应用中的重要性和优势。关键词包括数字图像处理、边缘检测、高斯滤波以及Canny算法，这些概念和技术对于理解现代图像处理系统的构建和优化具有重要的参考价值。通过阅读这篇论文，读者可以深入理解数字图像边缘检测技术的理论基础和实践应用，为相关领域的研究和开发提供理论支持。