VC++实现的数字图像处理系统：边缘检测与算法比较

"这篇硕士学位论文探讨了基于VC++的数字图像处理系统开发及算法研究，作者谭林秋在李大成副教授指导下完成。文中详细分析了几种边缘检测算子的性能，包括Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子以及LOG算子，并对比了它们在处理不同图像和噪声条件下的效果。" 在数字图像处理中，边缘检测是至关重要的一步，用于识别图像中的边界。文章提到的边缘检测算子包括： 1. **Roberts算子**：它能较准确地定位边缘，但由于不包含平滑步骤，对噪声较为敏感。因此，它在噪声较大的图像中可能无法提供稳定的结果。 2. **Prewitt算子**：这是一种一阶微分算子，采用平均滤波的方式，适用于处理灰度渐变的低噪声图像，但在复杂噪声环境下表现不佳。 3. **Sobel算子**：同样是基于一阶微分，但采用加权平均，检测到的边缘可能跨越超过两个像素。对于低噪声图像，其检测效果良好，但在混合噪声图像中处理效果不尽人意。 4. **LOG算子（Laplacian of Gaussian）**：结合了高斯滤波和平滑功能，通过检测二阶导数的零交叉点来确定边缘。然而，LOG算子存在矛盾：小的σ值虽能提高边缘定位精度，但平滑效果不足，容易受到噪声影响；大的σ值虽然能抑制噪声，但可能导致边缘位置偏移和计算量增加。此外，LOG算子未解决如何整合不同尺度滤波器输出以形成单一正确边缘图的问题。 论文中通过VC++6.0开发了一个图像处理软件系统，该系统支持多种图像格式，具有用户友好的界面和参数调整功能。作者还针对插值算法和边缘检测算法提出了改进方法，如基于立方卷积插值的改进算法，能提高图像处理后的信噪比；以及对LOG边缘检测算法的改进，减少了虚假边缘的出现，提高了处理效果。 实验表明，这个软件系统在实际应用中既灵活又便捷，可以针对不同的处理目标调整算法，选择最佳处理方法、步骤和参数设置，简化了算法开发的难度和时间，同时对图像处理研究具有重要价值。