❖ (2)边缘存在的尺度范围各不相同,这类算子固定的 大小不利于检测出不同尺度上的所有边缘;
❖ (3)对噪声都比较敏感。 ❖ 这类算子存在上述缺陷的关键是其等效平滑算子过
于简单。为解决这一问题发展并产生了平滑滤波边 缘检测方法,也就是边缘检测理论中最成熟的线性 滤波方法,也称线性滤波边缘检测算子
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❖ 一阶微分是一个矢量,既有大小又有方向, 和标量相比,它的存储量大。另外,在具有 等斜率的宽区域上,有可能将全部区域都当 作边缘检测出来。因此,有必要求出斜率的 变化率,即对图像函数进行二阶微分运算
❖ 当加入高斯白噪声后,Laplacian算子、LOG算子检 测效果都不同程度的受到噪声的影响,Laplacian算子 受噪声影响最明显,几乎检测不出边缘;而LOG算子 检测出大量伪边缘和噪声点,并且检测出的边缘不全; 虽然Canny算子在噪声严重的情况下,也受到一定的 影响检测出的边缘有少量残缺,并出现少量的伪边缘, 但Canny算子的检测效果总体上还是比较满意的。
❖ 传统的计算方法是用模板在图像中每个象素的邻域 进行卷积运算,如Roberts,Prewitt,Sobel等算子, 这些算子的主要缺点是对噪声敏感和边定位精度低。
❖ 对边缘检测方法的有效性进行评价,Canny提出了 三个边缘检测准则:
❖ (1)最优检测:漏检真实边缘的概率和误检非边缘的 概率都尽可能小;
❖ 由于合理地设置了参数,因而避免了一些伪边缘的 提取。
❖ 改进的Laplacian算子相对于原来的Laplacian算子 而言,不但检测出来的边缘更清晰,而且也检测出 原来所没有检测出的一些边缘。
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LOG边缘检测
❖ 利用图像强度二阶导数的零交义点来求边缘点的算 法对噪声十分敏感,在边缘增强之前滤除噪声。