幾種邊緣檢測(cè)算子比較

1、常用的檢測(cè)算子有：(1)微分算子(2)拉普拉斯高斯算子(3)canny算子微分算子Sobel算子， Robert算子，prewitt算子比較Sobel算子是濾波算子的形式來(lái)提取邊緣。X，Y方向各用一個(gè)模板，兩個(gè)模板組合起來(lái)構(gòu)成1個(gè)梯度算子。X方向模板對(duì)垂直邊緣影響最大，Y方向模板對(duì)水平邊緣影響最大。Robert算子是一種梯度算子，它用交叉的差分表示梯度，是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子，對(duì)具有陡峭的低噪聲的圖像效果最好。 prewitt算子是加權(quán)平均算子，對(duì)噪聲有抑制作用，但是像素平均相當(dāng)于對(duì)圖像進(jìn)行地同濾波，所以prewitt算子對(duì)邊緣的定位不如robert算子。源程

2、序：i=imread('tanke.jpg');i2=im2double(i);ihd=rgb2gray(i2);thr,sorh,keepapp=ddencmp('den','wv',ihd);ixc=wdencmp('gbl',ihd,'sym4',2,thr,sorh,keepapp);figure,imshow(ixc),title('消噪后圖像 ');k2=medfilt2(ixc,7 7);figure,imshow(k2),title('中值濾波');isuo=imre

3、size(k2,0.25,'bicubic'); %sobert、robert和prewitt算子檢測(cè)圖像邊緣esobel=edge(isuo,'sobel');erob=edge(isuo,'roberts');eprew=edge(isuo,'prewitt');subplot(2,2,1);imshow(isuo);title('前期處理圖像');subplot(2,2,2);imshow(esobel);title('sobel算子提取');subplot(2,2,3);imshow(ero

4、b);title('roberts算子提取');subplot(2,2,4);imshow(eprew);title('prewitt算子提取');程序運(yùn)行結(jié)果：拉普拉斯高斯算子拉普拉斯高斯算子是一種二階導(dǎo)數(shù)算子，將在邊緣處產(chǎn)生一個(gè)陡峭的零交叉。前面介紹的幾種梯度法具有方向性，不能對(duì)各種走向的邊緣都具有相同的增強(qiáng)效果。但是Laplacian算子是各向同性的，能對(duì)任何走向的界線和線條進(jìn)行銳化，無(wú)方向性。這是拉普拉斯算子區(qū)別于其他算法的最大優(yōu)點(diǎn)。源程序：elog=edge(isuo,'log');imshow(elog);title('log

5、算子提取');運(yùn)行結(jié)果：canny算子 Canny邊緣檢測(cè)是一種比較新的邊緣檢測(cè)算子，具有很好的邊緣監(jiān)測(cè)性能，在圖像處理中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。源程序：ecanny=edge(isuo,'canny');imshow(ecanny);title('canny算子提取');程序運(yùn)行結(jié)果：邊緣檢測(cè)結(jié)果比較Roberts算子檢測(cè)方法對(duì)具有陡峭的低噪聲的圖像處理效果較好，但是利用roberts算子提取邊緣的結(jié)果是邊緣比較粗，因此邊緣的定位不是很準(zhǔn)確。Sobel算子檢測(cè)方法對(duì)灰度漸變和噪聲較多的圖像處理效果較好，sobel算子對(duì)邊緣定位不是很準(zhǔn)確，圖像的邊緣不止一個(gè)像素。Prewitt算子檢測(cè)方法對(duì)灰度漸變和噪聲較多的圖像處理效果較好。但邊緣較寬，而且間斷點(diǎn)多。Laplacian算子法對(duì)噪聲比較敏感，所以很少用該算子檢測(cè)邊緣，而是用來(lái)判斷邊緣像素視為與圖像的明區(qū)還是暗