综述边缘检测算法 -回复

目标识别综述

目标识别是计算机视觉领域中的一个关键任务，其主要目标是通过对图像或视频数据进行分析和处理，识别出其中的特定目标或对象。目标识别在许多领域都有应用，例如安全监控、自动驾驶、智能机器人等。

目标识别的实现通常涉及从图像或视频中提取特征，并通过这些特征判断目标是否存在。这些特征可以是图像中的边缘、纹理、颜色等信息，也可以是目标的形状、尺寸、运动轨迹等特点。不同的目标识别方法有不同的特征提取和处理方式。

传统的目标识别方法包括模板匹配、边缘检测、颜色分布等。模板匹配是最简单的目标识别方法之一，它通过将目标与预先定义的模板进行匹配来判断目标是否存在。边缘检测方法使用图像中的边缘信息来识别目标，常用的边缘检测算法有Sobel、Canny等。颜色分布方法通过分析图像中不同区域的颜色分布特点来识别目标。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标识别方法取得了巨大的进展。CNN是一种模仿人脑视觉系统的神经网络模型，通过多层卷积和池化等操作来实现对图像的特征提取和分类。通过训练大量的图像数据，可以使CNN模型学习到目标的特征表示，从而实现高精度的目标识别。

在深度学习方法中，特别是基于CNN的方法中，存在一些常用的目标识别网络结构，如AlexNet、VGGNet、ResNet等。这些网络结构具有不同的层数和参数设置，可以根据具体任务选择合适的网络结构。此外，还可以通过迁移学习的方法，利用预训练好的网络模型进行目标识别任务，从而在小数据集上获得较好的性能。

目标识别的评价标准通常包括准确率、召回率和F1值等。准确率是指正确预测的目标数量与总预测目标数量的比例，召回率是指正确预测的目标数量与真实目标数量的比例，F1值是综合考虑准确率和召回率的评价指标。

总结来说，目标识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，可以通过提取图像或视频数据中的特征来实现。传统的目标识别方法主要包括模板匹配、边缘检测和颜色分布等，而基于深度学习的方法则是当前主流的目标识别方法。在进行目标识别任务时，可以根据具体需求选择合适的网络结构和评价标准。

第１５卷第１Ｏ期　电脑开发与应用　

图象处理中边缘检测技术的研究　

Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｅｄｇｅ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｉｎ　Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　

引、　慧　周红霞　李朝晖　

（河北师范大学　石家庄０５００１６）　

【摘　要】　边缘检测是计算机视觉和图象处理中基础而又重要的课题。综述了目前边缘检测技术和边界跟踪技　

术，归纳了各种边缘检测方法和边界跟踪算法，以实际图象为例比较了这些方法。　

【关键词】　边缘检测，微分算子，边界跟踪　

ＡＢＳＴＲＡＣＴ　Ｅｄｇｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｉｓ　ａ　ｂａｓｉｃ　ａｎｄ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｓｕｂｊｅｃｔ　ｉｎ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｖｉｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｉｍａｇｅ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓ　ｔｈｅ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｏｆ　ｅｄｇｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｅｄｇｅ　ｔｒａｃｅ，ｓｕｍｓ　ｕｐ　ｓｏｍｅ　ｋｉｎｄｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｏｆ　ｅｄｇｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｅｄｇｅ　ｔｒａｃｅ．ｃｏｍｐａｒｅｓ　ｔｈｅｓｅ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｐｒａｃｔｉｃａｌ　ｉｍａｇｅｓ．　ＫＥＹＷＯＲＤＳ　ｅｄｇｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ　ｏｐｅｒａｔｏｒ，ｅｄｇｅ　ｔｒａｃｅ　

１边缘检测技术　

１．１以各种微分算子为基础，结合用模板及门限、平　

滑等手段提取边缘　

＠Ｒｏｂｅｒｔ算子：Ｒｏｂｅｒｔ算子是２×２算子，利用局　

部差分算子寻找边缘，计算沿４５。方向的一阶差分，图　

象的梯度为两个４５。方向的梯度向量和，直接计算图　

象差分，不包含平滑，故不能抑制噪声，对具有陡峭的　

低噪声图象响应最好。　

②Ｓｏｂｅｌ算子和Ｐｒｅｗｉｔｔ算子：都是对图象进行差　

分和滤波，只是平滑部分的权值有些差异，对灰度渐变　

和噪声较多的图象处理的较好。　

③Ｋｉｒｓｃｈ算子：有８个卷积核，图象中每个点都　

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用　２０１　１，４７（２２）　

＠博士论坛＠　

极化ＳＡＲ影像边缘检测综述　

邓少平　，张继贤。，李平湘　

ＤＥＮＧ　Ｓｈａｏｐｉｎｇ　。，ＺＨＡＮＧ　Ｊｉｘｉａｎ　，ＬＩ　Ｐｉｎｇｘｉａｎｇ　１．武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉４３００７９　

２．中国测绘科学研究院，北京１００８３０　１．Ｓｔａｔｅ　Ｋｅｙ　Ｌａｂ　ｆｏｒ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ｉｎ　Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ，Ｍａｐｐｉｎｇ＆Ｒｅｍｏ￣Ｓｅｎｓｉｎｇ，Ｗｕｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ　４３００７９，Ｃｈｉｎａ　

２．Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ　ａｎｄ　Ｍａｐｐｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１　００８３０，Ｃｈｉｎａ　

ＤＥＮＧ　Ｓｈａｏｐｉｎｇ，ＺＨＡＮＧ　Ｊｉｘｉａｎ，ＬＩ　Ｐｉｎｇｘｉａｎｇ．Ｒｅｆｉｅｗ　ｏｆ　ｅｄｇｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｆｒｏｍ　ｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｉｃ　ＳＡＲ　ｉｍａｇｅｒｙ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎ－　ｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｐｐｆｉｅａｆｉｏｎｓ，２０１１，４７（２２）：１－５．　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｉｃ　ＳＡＲ　ｉｍａｇｅｓ　ｉｎｃｌｕｄｅ　ｐｌｅｎｔｙ　ｏｆ　ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔａｒｇｅｔｓ，ｗｈｉｃｈ　ａｒｅ　ｏｆ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｐｏ－　

ｔｅｎｔｉａｌ　ｉｎ　ｅｄｇｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｒｅｖｉｅｗ，ｅｄｇｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｉｃ　ＳＡＲ　ｉｍａｇｅｓ　ｉｓ　ｓｔｕｄｉｅｄ　ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙ，ｔｈｅ　ｉｓｓｕｅｓ　ａｌｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ　ｗｈｉｃｈ　ａｒｅ　ｉｎ　ｅｋｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ＳＡＲ　ｉｍａｇｅｓ　ａｌｏｎｇ　ｗｉｔｈ　ｓｉｎｇｌｅ　ｐｏｌａｒｉｚｅｄ　ｉｍａｇｅｓ，ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ　ａｒｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ，　

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1 前言

该课题要求用边缘检测来实现对文字的识别。文字图像信息是人类获取外界信息的主要来源，在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多的利用图像信息来识别和判断事物，解决实际问题。通过学习MATLAB软件的应用，了解边缘检测处理对文字图像的理论基础和过程，用MATLAB软件对文字图像进行边缘检测。在模式识别系统中，图像边缘提取占据着重要的地位，它位于系统的最底层，为其他模块所依赖。图像边缘提取作为计算机视觉领域最经典的的研究课题长期受到人们的重视。

2 正文

图像的边缘检测有着很长的研究历史，学术思想非常活跃，新理论、新方法不断涌现，一直是国内外图像处理领域研究的热点，目前为止已经提出了许多方法和理论，这一方面是由于边缘检测本身的重要性，另一方面也反映了边缘检测课题的深度和难度。图像的边缘是图像的基本特征，所谓边缘是指其周围像素灰度的阶跃变化活屋顶变化的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间。从本质上说，边缘是图像局部特性不连续性的反映，它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始，由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此边缘提取的首要任务是要检测出图像局部特性的不连续性，然后剔出某些边界点或补充间断点，并将这些边缘像素连成完备的边界[1] 。

至今提出的关于边缘检测的方法和理论尚存在不足之处，在某些具体情况下仍然无法很好的检测出目标物体的边缘，难以找到一种普遍适应性的边缘检测方法。因此，根据具体的应用要求设计新的边缘检测方法，或对现有的方法进行改进以得到满意的边缘检测结果，这些依然是研究的主流方向。

现有的边缘检测方法大致有以下几类[2]：

1.微分法

传统的图像边缘检测方法大多归结为图像高频分量的增强过程，微分运算自然就成了边缘检测与提取的主要手段。基于边缘点往往对应于一阶微分幅值大的点，研究者最早提出了一些基于梯度的边缘检测算子[3]，例如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子等。基于梯度的边缘检测算子是现在应用比较广泛的方法，它们运算量小，操作简单。但是由于基于梯度的边缘检测算子通常在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应，所以采用上述算子检测的边缘一般需要作细化处理，这就影响了边缘定位的精度。一阶微分的局部最大值对应着二阶微分的过零点，这意味着在图像边缘点处有一阶微分的峰值同样会有二阶微分的零交叉点，因此人们也提出了二阶微分算子进行边缘检测，例如拉普拉斯算子。与基于梯度的边缘检测算子相比，拉普拉斯算子对噪声更加敏感，增强了噪声对图像的影响。实际应用中使用基于梯度和二阶微 第 2 页 共 6 页 分的边缘检测算子时，通常需要先对图像进行滤波平滑处理。