几种边缘检测算子的性能比较研究

医学图像处理中的边缘检测算法研究边缘检测在医学图像处理中扮演着重要的角色，用于提取图像中的边缘信息，进而辅助医生进行疾病诊断和治疗。

随着计算机技术和图像处理算法的不断发展，各种边缘检测算法被提出和应用于医学图像处理中。

本文将主要探讨医学图像处理中常用的边缘检测算法及其应用。

边缘检测算法是医学图像处理领域中的一个重要研究方向，它通过计算图像中像素点的强度差异来确定边缘位置。

医学图像的边缘通常包含重要的结构信息，例如肿瘤、器官轮廓等，因此准确地检测图像中的边缘对于诊断和治疗是至关重要的。

Canny边缘检测算法是医学图像处理中最常用的算法之一。

Canny算法综合考虑了边缘检测的准确性和噪声干扰的抑制，具有很高的边缘检测精度和较低的误检率。

Canny算法的主要思想是通过计算图像中像素点的梯度来确定边缘的强度和方向，并基于非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘信息。

Canny算法在医学图像的边缘检测中得到了广泛应用，例如在肿瘤分割、血管分析等方面取得了显著的成果。

另一个常用的边缘检测算法是Sobel算法。

Sobel算法采用卷积运算来计算图像中像素点的梯度，通过梯度的变化来确定边缘的位置。

Sobel算法在医学图像处理中具有良好的边缘检测效果和实时性能，被广泛应用于CT、MRI等医学图像的边缘提取和分析。

除了Canny和Sobel算法外，还有一些其他的边缘检测算法常用于医学图像处理中。

例如，拉普拉斯算法通过计算图像中像素点的二阶导数来确定边缘的位置，能够有效地提取图像中的细节信息。

Roberts算子则使用简单的差分运算来计算图像中像素点的边缘强度，适用于对图像的细微边缘进行检测。

在医学图像处理中，边缘检测算法的应用范围广泛。

首先，边缘检测可以用于分割医学图像中的感兴趣区域，例如识别和定位肿瘤区域。

其次，边缘检测可以用于图像的增强和降噪，通过提取边缘信息来改善医学图像的质量和观察效果。

此外，边缘检测还可以应用于医学图像的配准和对齐，辅助医生进行不同时间点或不同扫描模态图像的比较和分析。

常用边缘检测方法分析与比较摘要：论文对几种常用的图像边缘检测算法进行了分析，实际上这几种方法都在我们的生活生产乃至国防中得到了广泛的应用。

论文在分析的基础上，进一步进行了比对说明，指出了它们各自的特点。

关键词：图像处理；计算机应用；边缘检测；图像边缘；拉普拉斯算子引言图像的边缘是图像的最基本特征，所谓边缘是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的结合。

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，它们是图像分割所依赖的重要特征，边缘提取是图形处理、特征抽取中的重要技术。

经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘，这种方法被称为边缘检测局部算子法。

1常用算法分析下面是几种常见的边缘检测算子，这里在分析的基础上进行比较研究。

（1）Robert算子它是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。

(2.3)其中f(x，y)是点(x，y)的像素值。

式中的平方根运算使该处理类似于人类视觉系统中发生的过程。

Robert算子是2×2算子，对具有陡峭的低噪声图像响应最好，其算子为：(2.4)Robert运算实际上是求旋转士45°两个方向上微分值的和。

（2）Prewitt边缘算子1970年左右，Prewitt提出此算子，下面的两个卷积核形成了Prewitt边缘算子。

(2.5)P1算子是垂直算子，检测水平边缘，P2是水平算子，检测垂直边缘。

如果我们用Prewitt算子检测图像M的话，我们可以先分别用水平算子和垂直算子进行卷积，得到的是两个矩阵，在不考虑边界的情况下也是和原图像同样大小的M1，M2，它们分别表示图像M中相同位置处的两个偏导数。

然后把M1，M 2对应位置的两个数平方后相加得到一个新的矩阵G，G表示M中各个像素的灰度的梯度值(一个逼近)，然后就可以通过闭值处理得到图像边缘。

总的过程是：(2.6)（3） Sobel算子(2.7)S1是垂直算子，检测水平边缘，S2是水平算子，检测垂直边缘。

SUSAN边缘检测算法性能分析与比较1 引言边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。

经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace 等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。

由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。

在实践中，发现SUSAN 算法只基于对周边象素的灰度比较，完全不涉及梯度的运算，因此其抗噪声能力很强，运算量也比较小。

并将SUSAN 算法用于多类图像的边缘检测中，实验证明该算法非常适合含噪图像的边缘检测。

2 SUSAN 边缘检测简介2．1 SUSAN 特征检测原理如图1 所示，用一个圆形模板在图像上移动，若模板内象素的灰度与模板中心象素(称为：核Nucleus)灰度的差值小于一定阀值，则认为该点与核具有相同(或相近)的灰度，由满足这样条件的象素组成的区域称为USAN(Univalue Segment Assimilating Nucleus)。

当圆形模板完全处在图像或背景中时，USAN 区域面积最大(如图1 中的a和b)；当模板移向图像边缘时，USAN 区域逐渐变小(如图1 中c)；当模板中心处于边缘时，USAN 区域很小(如图1 中的d)；当模板中心处于角点时，USAN 区域最小(如图1 中的e)。

可以看出，在边缘处象素的USAN 值都小于或等于其最大值的一半。

因此，计算图像中每一个象素的USAN 值，通过设定一个USAN 阀值，查找小于阀值的象素点，即可确定为边缘点[1]。

2．2 SUSAN 边缘检测算法(1)算法描述对整幅图像中的所有象素，用圆形模板进行扫描，比较模板内每一象素与中心象素的灰度值，通过与给定的阀值比较，来判别该象素是否属于USAN 区域，如下式：式(1)中c(r，r0)为模板内属于USAN 区域的象素的判别函数；I(r0)是模板中心象素(核)的灰度值；I(r)为模板内其他任意象素。

信 息 技 术23科技资讯 S CI EN CE & T EC HNO LO GY I NF OR MA TI ON 图像特征提取中广泛应用了边缘检测。

图像中最基本的特征就是图像的边缘,一幅图像主要由它的轮廓边缘特征提供。

所以在图像处理中很重要的一步就是提取和检测边缘,边缘检测算法的好坏对整个图像处理系统的性能都会产生影响。

提取图像中对象与背景间的交界线需要通过某种算法来得到边缘检测的实质。

目前使用的不同的边缘检测算子各有优缺点,因此,图像的边缘检测算法需要进一步的研究与改进。

文中介绍了几种经典的边缘检测算法并对这几种算法进行了比较。

1 边缘检测算法简介1.1经典边缘检测算法图像边缘检测可以减少大量的无关数据量,保留图像中重要属性。

目前,边缘检测的方法有很多,比较常用的几种经典检测算子[1～3]可分为基于一阶微分和基于二阶微分两种。

基于一阶微分的方法主要包括Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子和Krisch算子等。

基于二阶微分的方法通过寻找图像二阶导数过零点来寻找边界,如Laplacian算子。

Robers算子:该算子利用局部差分寻找边缘,它是在2×2的邻域上计算对角导数。

Sobel算子:该算子有2个,一个是检测水平边缘的;另一个是检测垂直边缘的。

Sobel算子对图像中像素的位置信息做了加权,因此,比其他梯度算子的检测效果更好。

Prewitt算子:该算子与sobel算子相同。

这两种算子都是对图像中的每一点用3×3模板做卷积,不同的是采用的卷积核不同。

该算子具体的检测步骤是:依次用边缘模板去检测图像,与被检测区域最为相似的取最大值作为输出,即为图像的边缘。

Kirsch算子:该算子由8个卷积核组成。

图像中的每一点都用8个掩模进行卷积,每个掩模都对特定边缘方向作出最大响应,将8个方向中的最大值作为幅度图像的输出。

Laplacian算子:对一个3×3大小的区域,在实践中经常遇到以下两种Laplacian算子模板。

图像处理中的边缘保持滤波算法研究与性能比较图像处理是一门研究如何通过计算机对图像进行增强、恢复、压缩等处理的技术。

其中，边缘保持滤波算法是图像处理领域中常用的一种技术，它能够在去除图像噪声的同时保持图像边缘的清晰度。

本文将对几种常见的边缘保持滤波算法进行研究与性能比较。

1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过计算像素点的灰度变化来确定图像的边缘位置。

基于Sobel算子的边缘保持滤波算法在去除噪声的同时能够保持图像边缘的细节信息，适用于不同场景下的图像处理任务。

2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法，与Sobel算子类似，但是它使用了不同的权值矩阵来计算图像的梯度。

在边缘保持滤波中，Prewitt算子同样表现出良好的效果，能够有效地去除图像噪声同时保持边缘的清晰度。

3. Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它通过多步骤的操作来提取图像中的边缘信息。

在边缘保持滤波中，Canny算法可以很好地滤除噪声，并保持图像的边缘信息的完整性和连续性。

然而，Canny算法处理速度较慢，适用于对图像质量要求较高的场景。

4. 双边滤波算法双边滤波算法是一种结合了空间域和灰度值域的滤波算法，能够在去除图像噪声的同时保持图像边缘的清晰度。

与其他算法相比，双边滤波算法能够更好地保持图像的细节信息，但是其计算复杂度较高，对计算资源要求较大。

通过对以上几种常见的边缘保持滤波算法的研究与性能比较，我们可以得出以下结论：首先，Sobel算子和Prewitt算子是常见且简单的边缘保持滤波算法，它们能够有效去除图像噪声并保持边缘清晰度。

这两种算子在计算速度上较快，适用于实时图像处理等对性能要求较高的场景。

其次，Canny边缘检测算法能够处理更为复杂的图像场景，它能够提取边缘信息的完整性和连续性，并且对图像质量要求较高。

然而，由于其算法复杂度较高，处理速度较慢，因此在资源受限的场景下可能不太适用。

边缘检测五种算法的比较与分析随着计算机技术的发展，边缘检测作为图像处理最为重要的一门技术得到了越来越多的重视，它是图像分割、图像识别的前提。

文章就边缘检测的五种算子进行了比较与分析，得出了最佳边缘检测算法。

标签：边缘；检测算子；图像分割近年来，由于计算机技术的不断发展，图像处理在各个领域都得到了广泛应用。

边缘检测作为一种最为重要的图像处理技术也得到了重视，所谓边缘，就是指图像中恢复变化明显的区域，它是边界检测的基础，也是外形检测的基础，是图像分割所依赖的重要特征，而梯度是函数变化的一种度量，一幅图像可以看作是图像强度连续函数的取样点序列。

通过梯度的计算，我们能了解到图像灰度变化最大的点进而找出图像的边缘所在，边缘检测就是在有噪声背景的图像中确定出目标物边界的位置，可以把图像最显著的特征表示出来，减少工作量，提升效率。

经典的边缘检测算法有Roberts、sobel、canny、log、prewitt五种算法，文章将就这五种经典算法进行比较与分析。

在了解边缘检测之前，我们有必要知道图像的有关知识，图像主要分为模拟图像和数字图像。

模拟图像是通过某种物理量的强弱变化来记录图像上各点的亮度信息的，例如模拟电视图像；而数字图像则完全是用数字来记录图像亮度信息的。

数字图像的基本单位是像素，它是像素的集合，并且可以用一个矩阵来表示，矩阵的列数代表了图像的高，行数代表着图像的宽，矩阵元素对应图像像素，矩阵元素的值就是像素的灰度值。

灰度图像是数字图像的最基本的表达形式，它可以从黑白照片数字化得到，也可以通过彩色照片去色处理得到，因此，灰度图像只有亮度信息而没有颜色信息，所以每个像素点都只有一个量化的灰度级，如果用一个字节来存储灰度值的话，则取值范围有0-255共256个灰度级来表示图像的亮度。

彩色图像的数据不仅包括亮度信息，还包括颜色信息，主要通过RGB 模型来表示，即每个像素包括RGB三基色数据，每个基色用一个字节表示，则共有3个字节，也就是24位，我们说的24位真彩色就是这样得出来的。

边缘检测及其仿真结果摘要：边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，所谓的边缘是指其周围的像素灰度有阶跃或是屋顶变化的那些像素点的集合。

常用的边缘检测算子有以下几种：Roberts边缘检测算子，Sobel 边缘算子，Prewitt边缘算子，Canny边缘算子，高斯—拉普拉斯边缘算子。

关键词：边缘检测图像分割梯度算子边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，所谓的边缘是指其周围的像素灰度有阶跃或是屋顶变化的那些像素点的集合。

物体的边缘意味着一个区域的终结和另一个区域的开始，勾画出目标物体的轮廓，能使观察者一目了然，而且边缘蕴涵了丰富的内在信息（如方向、阶跃性质、形状等），有着特别重要的意义。

目前它已经成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。

边缘广泛地存在于物体与背景之间和物体与物体之间。

物体的边缘是由灰度不连续性所反映的，两个具有不同灰度的相邻区域之间总是存在灰度边缘。

边缘检测是所有基于边界的分割方法的第一步。

目前，常用的边缘检测算子有以下几种：Roberts边缘检测算子，Sobel边缘算子，Prewitt边缘算子，Canny边缘算子，高斯—拉普拉斯边缘算子。

1）Roberts算子Roberts算子是一阶导数算子，在边缘灰度值过渡比较尖锐且图像中噪声比较小的时候，梯度算子的工作效果比较好。

在实际应用中常用小区域模板进行卷积来近似计算，它是一个2×2的模板如图1.1所示：图1.1Roberts算子下面给出应用Roberts算子提取边缘的实验结果图像。

如图1.2所示：图1.2Roberts算子检测结果由上图可以看出，用Roberts算子得到的图像边缘不连续，并且方向性没有选择，还可以发现由于2×2大小的模板没有清楚的中心点，所以很难使用。

采用3×3模板通过增加中心点的重要性而实现某种程度的平滑效果，如Sobel算子和Prewitt算子。

几种常见边缘检测算子的分析比较
欧温暖
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2010(000)005
【摘要】边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题.讨论和比较数字图像处理的几种边缘检测算子,分析各算子的特点.在进行图像边缘检测的实际应用中,应根据应用的需要对算子进行合理的选择.
【总页数】3页(P75-77)
【作者】欧温暖
【作者单位】华南农业人学信息学院,广州,510642
【正文语种】中文
【相关文献】
1.几种图像边缘检测算子的比较分析 [J], 谭毓银;陈绮
2.数字图像几种边缘检测算子检测比较分析 [J], 赵芳;栾晓明;孙越
3.几种经典的图像边缘检测算子分析比较 [J], 贺桂娇
4.几种常见自动化控制系统的分析与比较 [J], 吴岫岩
5.几种常见涂层体系循环老化试验结果比较分析 [J], 张平;张文慧;曹晓东;杨俊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

• 95•图像边缘提取是图像识别中很重要的一步，提取边缘的效果可直接影响到目标识别的精度和准确度。

本文针对此问题，选择了三种有代表性的边缘提取算子，分别讨论了Sobel算子、Laplace算子和Canny算子，并分析各算子的特性和优缺点，初步证明了它们的边缘提取效果和适用场景。

引言：随着人工智能的飞速发展，计算机视觉方面的发展也越来越快，图像处理更是日趋成熟。

本文针对图像处理中的边缘提取，进行初步分析，为图像处理的深入研究奠定基础。

1.边缘提取Sobel 算子主要用于边缘提取，目的是计算图像灰度的近视梯度。

Sobel 算子是一种一阶微分算子，通过对上下、左右邻近点的灰度求加权差，来计算当前灰度值，因此对噪声有平滑效果，由于Sobel 算子没有把图像的主题和背景严格区分，所以边缘提取效果一般，对精度要求不高时，比较常用。

Laplace 算子是一种二阶算子，图像像素值发生最大变化的时候，它的二阶导数为零，Laplace 算子依此理论计算图像二阶导数，提取边缘。

Laplace 算子对孤立算子要比对边缘更加敏感，因此更适合于无噪声图像。

在边缘提取方面，通常和高斯模糊相结合来优化提取效果。

Canny 算子是一种多级边缘检测算法，首先利用高斯滤波器对图像进行平滑去噪，灰度转换并计算梯度，然后对非边缘像素进行抑制，最后通过高低阈值检测方法实现连接边缘。

Sobel 算子能检测出图像中比较细的边缘部分，且适用于不同的场合，有检测率高、定位精准和响应明确等特点。

缺点也特别明显，图像处理速度较慢。

图1 原图像图像边缘提取中三个算子的初步分析沈阳理工大学 史利莹• 96•2.结束语本文对Sobel 算子、Laplace 算子和Canny 算子在边缘提取上的表现进行了初步讨论，通过了解算法的工作原理，分析出算法的边缘提取思路。

三种算子可应用于不同的工作场景，比如对精度要求不高时，用Sobel 算子效率更高，对精度要求较高时，Canny 算子的效果更好。

几种常用边缘检测算法的比较摘要: 边缘是图像最基本的特征，边缘检测是图像分析与识别的重要环节。

基于微分算子的边缘检测是目前较为常用的边缘检测方法。

通过对Roberts，Sobel，Prewitt，Canny 和Log 及一种改进Sobel等几个微分算子的算法分析以及MATLAB 仿真实验对比，结果表明，Roberts，Sobel 和Prewitt 算子的算法简单，但检测精度不高，Canny 和Log 算子的算法复杂，但检测精度较高，基于Sobel的改进方法具有较好的可调性，可针对不同的图像得到较好的效果，但是边缘较粗糙。

在应用中应根据实际情况选择不同的算子。

0 引言边缘检测是图像分析与识别的第一步，边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用，图像的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的，边缘检测的效果会直接影响图像的分割和识别性能。

边缘检测法的种类很多，如微分算子法、样板匹配法、小波检测法、神经网络法等等，每一类检测法又有不同的具体方法。

目前，微分算子法中有Roberts，Sobel，Prewitt，Canny，Laplacian，Log 以及二阶方向导数等算子检测法，本文仅将讨论微分算子法中的几个常用算子法及一个改进Sobel算法。

1 边缘检测在图像中，边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域( 包括不同色彩) 之间。

边缘表明一个特征区域的终结和另一特征区域的开始。

边缘所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部特征或属性是不同的。

边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特征上的差异来实现检测，这些差异包括灰度、颜色或纹理特征，边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。

边缘的类型很多，常见的有以下三种: 第一种是阶梯形边缘，其灰度从低跳跃到高; 第二种是屋顶形边缘，其灰度从低逐渐到高然后慢慢减小; 第三种是线性边缘，其灰度呈脉冲跳跃变化。