精选优质文档-倾情为你奉上图像边缘检测算法研究一、边缘检测：边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，边缘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，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。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性发生变化的位置。 二、图像的边缘大致可分为两种：阶跃状和屋顶状；阶跃状的边缘处于图像中两个不同灰度的相邻区域之间，屋顶状的边缘上升和下降都比较缓慢。 阶跃状边缘的位置在一阶导数的峰值点，在二阶导数的过零点；屋顶状边缘（有一定的宽度范围）的位置在一阶导数的两峰值之间，在二阶导数的两个过零点之间。 三、基于一阶导数法的边缘检测 3.1 梯度算子 求梯度的运算可近似为微分模板与图像的卷积。常用一阶边缘检测算子有简单梯度算子、Roberts 算子、priwitt 算子、sobel 算子。梯度算子包含着微分运算，对噪声比较敏感。以上各算子都只包含x，y 两个方向的模板，每种模板只对相应的方向敏感，而对其他方
