第12章 图像边缘检测器的设计与

图像边缘检测原理及方法像边缘检测原理边缘是图像上灰度变化瑕明显的地方，传统边缘检测利用此特点，对图像各像素点进行求微分或二阶微分來定位边缘像素点。

由灰度变化特点，可将边缘类熨分为阶梯状、脉冲状和屋顶状三种⑴。

对丁•阶梯状，图像边缘点对应一阶微分图像的蜂值和二阶微分图像的零交义处：对于脉冲状和屋顶状边缘，边缘点对应一阶导数的零交叉和二阶导数的峰值。

如图所示【兔三种不同类型的灰度图像：■对应的灰度变化曲红:灰度变化曲线的一阶导数：—A—灰度变化曲线的二阶导数：——V—(a)阶梯状(b)脉冲状(c)屋顶状图1-1三种不同类熨的边缘和对应的曲线根据数字图像特点，处理图像时常采用差分代替导数运算。

对丁图像的简单一阶导数运算，由丁•具有固定的方向性，只能检测特定方向的边缘，所以不具有普遍性。

为了克服一阶导数的缺点，我们定义图像的梯度为梯度算子，它是图像处理中最常用的一阶微分算法。

图像梯度的故巫要性质是梯度的方向是在图像灰度最大变化率上，它恰好可以反映出图像边缘上的灰度变化。

边缘检测笄子是利用图像边缘的突变性质來检测边缘的。

主耍分为两种类型⑶：一种是以一阶导数为基础的边缘检测算子，通过计算图像的梯度值來检测图像边缘，如：差分边缘检测、Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子：一种是以二阶导数为棊冊i的边缘检测算子，通过寻求二阶导数中的过零点來检测边缘，如：Laplacian算子、LOG算子、Caimy算子。

1、差分边缘检测在处理数字图像的离散域时，可用图像的一阶差分苴接代替图像函数的导数。

二维离散图像函数在x方向的一阶差分定义为:/(x+l,y)-/(x,y),在y方向的一阶差分定义为：/(x,y + l)-/(x,)9[41o差分边缘检测通过求图像灰度迅速变化处的一阶导数算子的极值來检测奇异点。

某一点的值则代表该点的“边缘强度”，通过对这些值设定阈值进一步得到边缘图像。

同时，差分边缘检测要求差分方向与边缘方向垂苜•，此时霊对图像不同方向进行差分运算。

图像边缘的检测提取设计（陕西理工学院物理与电信工程学院通信1102班，陕西汉中 723003）指导教师：陈莉【摘要】边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而重要的内容。

该课程设计具体考察了五种最常用的边缘检测算子并运用MATLAB进行图像处理比较。

梯度算子简单有效，LOG算法和canny边缘检测器能产生较细的边缘。

【关键字】：MATLAB、边缘检测、图像处理Image edge detection to extract the design(Grade11,Class2,Major of Communication Engineering，School of Physics and telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology, Hanzhong 723003,China)Tutor:chen li[Abstract]the basic features of the image edge, contains useful information in the image recognition, edge detection is a basicand important content of digital image processing. Thecurriculum design of the specific study of the five most commonedge detection operator and the use of MATLAB for comparison of image processing. Gradient operator is simple and effective,the LOG algorithm and the canny edge detector can producethinner edges.[keyword]: MATLAB, edge detection, image processing目录1绪论 (1)1.1边缘检测的背景 (1)1.2边缘检测的定义 (1)1.3图像边缘检测算法的研究内容 (2)1.4边缘检测的发展趋势 (3)2边缘检测的算法分析与描述 (3)2.1 Roberts算子 (3)2.2 Prewitt算子 (4)2.3 Sobel算子 (5)2.4 Laplacian算子 (6)2.5 Canny算子 (7)3算子性能分析比较 (8)4 算法的选择和实现 (9)4.1s sobel算子 (10)4.2sobel算子 (10)4.3prewitt算子 (11)设计总结 (12)致谢 (13)参考资料 (14)1绪论1.1边缘检测的背景在实际图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。

图像处理中的边缘检测与图像增强技术边缘检测是图像处理领域中的重要技术，它主要用于提取图像中的边缘信息，帮助我们分析和理解图像。

图像增强则是通过改变图像的亮度、对比度等参数，使得图像更加明亮和清晰。

本文将介绍边缘检测和图像增强的原理、常用算法和应用领域。

一、边缘检测技术边缘是图像中灰度变化比较大的区域，通常表示物体边界或者纹理的边界。

边缘检测的目标是在图像中找到这些边缘，并将其提取出来。

常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny算子。

1. Sobel算子Sobel算子是一种最简单和最常用的边缘检测算法之一。

它通过在图像中进行卷积运算，通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。

Sobel算子有水平和垂直两个方向的算子，通过计算两个方向上的差异来得到最终的边缘值。

2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法，它与Sobel算子类似，也是通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。

不同之处在于Prewitt算子使用了不同的卷积核，其结果可能会略有差异。

3. Roberts算子Roberts算子是一种简单的边缘检测算法，它使用了一个2x2的卷积核。

通过计算相邻像素点之间的差异，Roberts算子可以提取图像中的边缘信息。

然而，Roberts算子相对于其他算法来说，其结果可能会较为粗糙。

4. Canny算子Canny算子是一种边缘检测的经典算法，由于其较好的性能和效果，被广泛应用于边缘检测领域。

Canny算子主要包括以下几步：首先，对图像进行高斯滤波，以平滑图像；其次，计算图像的梯度和边缘方向；然后，通过非极大值抑制去除不是边缘的像素；最后，通过双阈值算法将边缘连接为一条连续的线。

二、图像增强技术图像增强是指通过改变图像的亮度、对比度等参数，使得图像更加明亮和清晰。

图像增强可以提高图像的质量，使得图像更适合用于后续的分析和处理。

学号数字图像处理课程设计说明书图像边缘检测系统设计起止日期：2016 年12 月5 日至2016 年12 月9 日学生姓名班级13电信科1班成绩指导教师(签字）计算机与信息工程学院电子信息工程系2016年12月9日课程设计任务书2016—2017学年第一学期计算机与信息工程学院电子信息与科学技术专业 1 班级课程设计名称：数字图像处理课程设计设计题目: 图像边缘检测系统设计完成期限:自2016 年12 月 5 日至2016 年12 月9 日共 1 周一、课程设计依据在掌握数字图像处理基本算法的基础上，利用MATLAB、VC++、Java等编程语言设计具有指定功能的图形用户界面。

二、课程设计内容1、设计一个实现图像边缘检测功能的界面2、界面可以采用MATLAB、VC++、Java等编程语言设计3、要求界面能够读入并显示图片,通过各种控件选择并进行图像的边缘检测操作,操作结果在对比窗口中显示4、图像边缘检测功能至少包括单方向一阶微分检测（水平/垂直方向)、无方向微分检测（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、LOG算子)等，每项功能可采用一个或多个算法实现三．课程设计要求1、要求每个同学独立完成设计任务。

2、课程设计说明书封面格式要求见《课程设计说明书格式要求》。

3、课程设计的说明书要求简洁、通顺,图像表达内容完整、清楚、规范。

4、课程设计说明书要求：1)说明题目的设计原理和思路、采用方法及设计流程.2)可采用图表或文字对图形用户界面各子模块的功能以及各子模块之间的关系做较详细的描述。

3)详细说明代码的编写流程。

4)采用图像及文字详细说明各功能的演示结果。

指导教师（签字)：系主任（签字)：批准日期:2016年12月1日目录第1章总体设计 (1)1.1 设计目的 (1)1.2 设计方案 (1)第2章GUI界面设计 (3)2.1 启动GUI界面 (3)2.2 控件设计 (4)第3章运行结果及主要程序 (8)3.1 边缘检测的步骤及结果 (8)3.2 主要程序 (10)总结 (15)参考文献 (16)第1章总体设计1。

数字信号处理实验图像的边缘检测图像的边缘检测一，原理本实验主要是对图像的边缘进行提取，通过对边缘的分析来分析图像的特征。

首先，了解一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标[i,j]且处在强度显著变化的位置上的点。

边缘段：对应于边缘点坐标[i,j]及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角。

边缘检测器：从图像中提取边缘（边缘点和边缘段）集合的算法。

轮廓：边缘列表，或者是一条表示边缘列表的拟合曲线。

边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程，习惯上，边缘表的表示采用顺时针方向来排序。

边缘跟踪：一个用来确定轮廓的图像（指滤波后的图像）搜索过程。

边缘就是图像中包含的对象的边界所对应的位置。

物体的边缘以图像局部特性的不连续性的形式出现的，例如，灰度值的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。

从本质上说，边缘就意味着一个区域的终结和另外一个区域的开始。

图像边缘信息在图像分析和人的视觉中十分重要，是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。

边缘检测（edge detection）在图像处理和对象识别领域中都是一个重要的基本问题。

由于边缘的灰度不连续性，可以使用求导数的方法检测到。

最早的边缘检测方法都是基于像素的数值导数的运算。

本实验主要是对图像依次进行Sobel算子，Prewitt算子,Roberts算子，Laplace算子和Canny算子运算，比较处理结果。

边缘检测有三个共性准则，1，好的检测结果，或者说对边缘的误测率尽可能低，就是在图像边缘出现的地方检测结果中不应该没有；另一方面不要出现虚假的边缘。

2，对边缘的定位要准确，也就是我们标记出的边缘位置要和图像上真正边缘的中心位置充分接近。

3，对同一边缘要有尽可能低的响应次数，也就是检测响应最好是单像素的。

二，对图像进行各种算子运算本实验中主要是对图像依次进行Sobel算子，Prewitt算子,Roberts算子，Laplace算子和Canny 算子运算。

由于MATLAB对彩色图像不能进行分析。

图像边缘检测实验报告图像边缘检测实验报告引言：图像边缘检测是计算机视觉领域中一项重要的任务，它在许多应用中都起到关键作用。

边缘是图像中不同区域之间的分界线，它们包含了图像中物体的轮廓和形状信息。

因此，准确地检测和提取图像边缘对于目标识别、图像分割和特征提取等任务至关重要。

实验目的：本实验旨在通过实践探索和理解常用的图像边缘检测算法，并对其性能进行评估。

我们将使用不同的算法对一组测试图像进行边缘检测，并比较它们的结果，以了解它们的优缺点和适用场景。

实验方法：1. 数据准备：我们从公开的图像数据库中选择了一组具有不同特征和复杂度的测试图像。

这些图像包括自然风景、人物肖像和建筑物等多种场景，以覆盖不同的应用场景。

2. 算法选择：我们选择了三种常用的图像边缘检测算法进行实验：Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子。

这三种算法在实践中被广泛应用，并且具有不同的特点和适用范围。

3. 实验步骤：a) Sobel算子：我们首先将测试图像转换为灰度图像，然后使用Sobel算子对其进行边缘检测。

Sobel算子是一种基于梯度的算法，它通过计算图像中每个像素点的梯度值来检测边缘。

b) Canny算子：接下来，我们使用Canny算子对同一组测试图像进行边缘检测。

Canny算子是一种基于多阶段处理的算法，它首先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算梯度和非最大抑制，最后进行边缘连接和阈值处理。

c) Laplacian算子：最后，我们使用Laplacian算子对测试图像进行边缘检测。

Laplacian算子是一种基于二阶导数的算法，它通过计算图像中每个像素点的二阶导数值来检测边缘。

实验结果：通过对实验图像的边缘检测，我们得到了以下结果：1. Sobel算子产生了较为明显的边缘线，但在一些复杂场景下容易产生噪声，并且边缘线有时会断裂。

2. Canny算子在平滑处理后能够准确地检测到图像中的边缘，并且能够消除噪声和断裂的边缘线。

图像边缘检测一、实验目的1.掌握图像边缘检测的方法。

2.掌握AiCam框架的部署和使用。

二、实验内容1、算法原理1.1基本描述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。

图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。

图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。

本实验中使用的是canny边缘检测算子，除此之外还有Sobel、Laplacian算子等。

2、功能设计2.1功能描述AiCam人工智能轻量化应用框架是一款面向于人工智能边缘应用的开发框架，采用统一模型调用、统一硬件接口、统一算法封装和统一应用模板的设计模式，实现了嵌入式边缘计算环境下进行快速的应用开发和项目实施。

AiCam为模型算法的调用提供RESTful调用接口，实时返回分析的视频结果和数据，同时通过物联网云平台的应用接口，实现与硬件的连接和互动，最终形成各色智联网产业应用。

AiCam框架如下图所示：四、实验步骤1.工程部署1.1硬件部署1）准备人工智能边缘应用平台，给边缘计算网关正确连接Wi-Fi天线、摄像头、电源。

2）按下电源开关上电启动边缘计算网关，将启动ubuntu操作系统。

3）系统启动后，连接局域网内的Wi-Fi网络，记录边缘计算网关的IP地址，1.21）运行MobaXterm工具，通过SSH登录到边缘计算网关（参考附录2）。

2）在SSH终端创建实验工作目录：3）通过SSH将本实验工程代码和aicam工程包上传到对应目录下。

4）在SSH终端输入以下命令解压缩实验工程。

2.工程运行1）在SSH终端输入命令运行实验工程：3.图像边缘检测1）点击应用左侧的菜单选择“图像边缘检测”，应用将会返回图像边缘的实时视频图像。

目录摘要 (1)一、前言 (2)二、算法分析与描述 (3)三、详细设计过程 (8)四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 (10)五、程序运行截图及其说明 (11)六、简单操作手册 (14)设计总结 (16)参考资料 (17)致谢 (18)附录 (19)摘要在实际图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。

它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。

边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一，也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。

图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征，是图像的基本特征之一，广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理中。

因此，图像边缘和轮廓特征的检测与提取方法，一直是图像处理与分析技术中的研究热点，新理论、新方法不断涌现。

本文研究了一些边缘检测算法，包括传统的Roberts、Sobel、Prewitt、Canny 等算法。

经典边缘检测方法的抗噪声性能都较差，解决该问题的主要方法就是设置阈值，把得到的图像高频部分与阈值相比较以达到去噪的目的，所以阈值的选取显得尤为重要。

传统方法中的阈值都是通过实验确定的，没有统一的阈值选取方法。

本文利用边缘的最大后验概率估计，介绍一种新的边缘估计方法，从理论上说明了怎样选取最佳阈值。

文章中关于这些方法都有较详细的介绍，以及算法的实现步骤，对算法均进行了仿真实验。

关键词：边缘检测；图像处理； Matlab； Sobel；检测算法一、前言随着信息技术的不断发展和用户需求的不断增长,嵌入式系统逐渐走进国民生产的方方面面,其应用也日益广泛。

目前国内一个普遍被认同的定义是：以应用为中心、以计算机技术为基础、软件硬件可裁剪、适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求的专用计算机系统。

嵌入式系统的应用领域也非常广泛。

嵌入式系统几乎包括了生活中的所有电器设备，如掌上PDA 、移动计算设备、手机上网、数字电视、多媒体、汽车、数字相机、电梯、空调、安全系统、自动售货机、工业自动化仪表与医疗仪器等。