基于梯度算子的圖像邊緣檢測算法研究.pdf

1、圖像的邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域最重要的技術(shù)之一，在圖像處理系統(tǒng)中占有重要的地位，是影響整個系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素。其算法的優(yōu)劣直接影響整個計算機視覺系統(tǒng)性能的好壞。經(jīng)典的基于梯度算子的邊緣檢測方法，如梯度算子、拉普拉斯以及拉普拉斯-高斯算子等，只適用于檢測有限類型的邊緣，并且對噪聲很敏感。找到與圖像中目標(biāo)的實際分界線相對應(yīng)的真實邊緣，一直是圖像處理領(lǐng)域里的一個難題。
　　本文研究了基于梯度算子的邊緣檢測算法，針對基于梯度算子

2、的圖像邊緣檢測算法檢測精度低、抗噪聲性能差等問題提出了一種改進的Sobel圖像邊緣檢測算法和一種基于模擬退火算法和梯度算子的圖像邊緣檢測算法。其中改進的Sobel圖像邊緣檢測算法在Sobel圖像邊緣檢測的基礎(chǔ)上增加了噪聲檢驗和邊緣細(xì)化步驟，克服了傳統(tǒng) Sobel算子檢測方向有限、受噪聲影響嚴(yán)重等缺陷；基于模擬退火算法和梯度算子的圖像邊緣檢測算法通過模擬退火算法獲得最優(yōu)梯度算子，并根據(jù)最優(yōu)算子對圖像進行邊緣檢測，克服了經(jīng)典算法中使用固定算