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1 绪论

1.1 边缘检测研究的背景及意义

图像是人们生活中信息交流的主要媒体。据资料显示，人们日常所接收到的信息中，视觉信息所占比重超过60%。视觉信息的特点非常明显，信息量大，传播之快，作用之远，并且具有很强的主观判断力。由此可见视觉信息的重要性。而图像是视觉信息不可缺少的，因此，图像信息的重要性便显现出来。

随着科学技术的发展，数字图像伴随着电视，电脑，手机等电子产品已经渗透到我们的日常生活中，数字图像处理便得到很大发展，其中，边缘检测是图像处理的重要内容。那么什么是边缘呢，边缘实质上是图像中某区域灰度发生急剧变化，在二维图像中奇异点的集合。来.自/优尔论|文-网www.youerw.com/

常见的边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子 等。那么，图像边缘检测有什么意义呢？我们知道，在一些情况下，我们只对图像信息中的某些信息感兴趣，所以，我们需要把我们感兴趣的部分提取出来，然后再进行处理，这样我们就可以更简单直观的了解到我们所感兴趣的图像信息。这便是对图像信息的简化。因为边缘是图像以及物体的不变性质，即使光线也只是改变区域的外观，并不会改变区域的边缘。很多情况下，轮廓的提取是对一个物体的识别前提，前者也使得后者更加容易的多，然而轮廓的提取与边缘的检测有着不可分割的关系。因此，边缘检测对于机器视觉、外形的检测和物体的识别也是非常重要的。

1.2 边缘检测研究的历史现状

目前为止，边缘检测的方式有很多，每种方法都有各自的缺点和弊端，也就是说，至今还没有哪种方法普遍适用，不同的情况有不同的适用方法。随着技术的进步，传统方法的改进，新方法的研究已经成为边缘检测技术发展的主导方向。边缘检测的主要矛盾在于检测精度和抗噪性能之间的矛盾，我们一直努力希望能找到一种算法简单，抗噪性能强，检测精度高的方法。

Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子是检测梯度最大值常见而简单的算子，求二阶零交叉点的Laplacian算子，这些方法都有各自的优缺点，1986年canny算子的出现，总结了以往的经验，兼具了良好的检测结果、高精度以及低重复响应等优点。但是canny任然有缺陷，因为其采用高斯滤波器中的空间因子是无法改变的，对于不同的图像，不同的需求，就会出现各种局限性。在此基础上，人们进行更深入的研究，也取得了很大的成果，不少改进的新方法不断涌现。论文网

2 边缘检测概念与介绍

2.1 图像的概念与介绍

随着科学技术的发展，如今生活当中出现的图像大多是数字图像，包括本文中研究的图像处理和边缘检测也是基于数字图像。下面我们主要介绍一下二值图像、灰度图像以及位图图像。那么首先，什么是二值图像呢？二值图像只有两种像素，非黑即白。二值图像中像素的亮度值的取值只可以使0或者1。它的优点就是占用容量比较小，适合用于描述图形或者是文字一类。当然，有优点也会有缺点。他的缺点就是当描述画面内容比较丰富的图像时，只能描述其轮廓，无法展现出图像的细节。所以，当我们只需要显示图像的轮廓及大致内容时，我们就可以采用二值图像。那么什么是灰度图像呢？我们把白色和黑色之间分成256阶灰度级，0-255用来表示不同的灰度等级。图像中每个像素都可以用0到255中的值表示，我们把这样的图称之为灰度图像。最后，我们再介绍一下位图图像，位图的基本组成单位是像素，每个像素为一个点，每个像素点只能有一种颜色。位图图像所占用容量通常都比较大，像一些高像素的彩色图像容量都要大很多。当我们放大位图图像到一定程度时，我们就会看到一个个像素点。因此，位图图像的清晰度与像素点的数量有关。