图像边沿检测与分割的 MATLAB 实现 作者：黄时杰曾建华来源：《赤峰学院学报·自然科学版》第 09 期 摘要：采用五种边沿检测算子对数字图像开展了检测，并进行了比较与分析
探究了阈值对图像边沿效果的影响
分析了不同算法在边沿的完整性、持续性、对噪声的敏感性等方面体现出的不同的特性
另外，分别采用直方图阈值法和 Otsu 法进行了图像分割，均获得了较好的分割效果
抱负的研究成果为更高级别的图像解决奠定了基础
核心词：边沿检测;边沿检测算子;直方图;图像分割;阈值 中图分类号：TP391
41; 文献标记码：A; 文章编号：1673-260X（）09-0047-03 在开展图像解决时，会发现图像构造中含有突起部分，这是一种区域的终端而又是另一区域的开始，这种不持续性就称为边沿
图像的边沿是图像的基本性质，图像分析和理解的第一步普通就为边沿检测
[1-3]而图像分割则是指将图像划分成多个非交替部分的集合
在本文中，我们采用六种边沿检测算子对数值图像开展了边沿检测，并对检测成果进行了比较
同时，采用不同的灰度阈值法实现了图像分割
1 边沿检测算子 边沿就是图像中色彩或者灰度值变化激烈的地方，因此能够在灰度值变化较为强烈的地方微分运算，得到和其它地方不同的较大的数值
[4，5]边沿检测算子重要分为两类：[6]一类是以一阶导数为基础，如：Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子等;一类是以二阶导数为基础，如：Laplacian 算子、Log 算子、Canny 算子等
[7-9] 1
1 Roberts 算子 Roberts 算子是采用局部差分法寻找边沿、通过对角线相邻两像素之差近似梯度幅值來检测边沿的算子，[10]其模板如图 1 所示
为了避免负号，两个模板进行卷积时普通取绝对值
2 Log 算子 Log 算子检测边沿首先是要得到平滑图像 I（x，y）
