MATLAB实现的经典边缘检测算法对比研究

本文主要探讨的是基于MATLAB的图像边缘检测技术，由作者王艳燕撰写，指导老师为秦怡。边缘检测作为图像预处理的重要环节，其应用广泛，尤其是在图像识别、图像分割、图像增强和图像压缩等领域，它是这些高级应用的基础。文章强调了边缘在图像中承载的关键信息，它是图像轮廓位置的指示，对于特征描述、识别和理解具有重要意义。 本文提到的边缘检测方法主要依靠差分算子，如Robert、Sobel、Prewitt、Canny和Log等，这些算子通过对图像亮度进行梯度计算来检测边缘。其中，Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它包括高斯滤波、计算梯度强度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤，能够提供清晰和稳定的边缘检测结果。 前言部分介绍了在实际图像处理中，边缘检测的挑战性和重要性。传统的边缘检测技术往往基于微分运算，首先通过平滑消除噪声，接着进行一阶或二阶导数计算，找出边缘的突变点，然后通过设定阈值来确定边缘。MATLAB作为一种强大的工具，本文将重点介绍几种经典的边缘检测算法，并用MATLAB编程实现，以便进行比较和分析。 自20世纪60年代以来，随着电子技术和计算机技术的进步，数字图像边缘检测技术得到了飞速发展，特别是在过去十年间，随着新算法的不断涌现，如Canny算法和小波变换等，这一领域的研究取得了显著成就。数字图像边缘检测技术已广泛应用于工业、医疗、航空、航天和国防等多个关键领域，受到全球科技强国的广泛关注。 基于MATLAB的图像边缘检测技术不仅展示了其理论原理，而且展示了如何通过实践实现边缘的准确检测，这对于提升图像处理的精度和效率具有重要意义。后续章节将详细介绍具体算法的实现细节和比较分析，为读者提供了深入理解和应用该技术的宝贵资源。