ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术第5卷第31期(2009年11月)E-mail:eduf@cccc.net.cnhttp://www.dnzs.net.cnTel:+86-551-56909635690964ISSN1009-3044ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术Vol.5,No.31,November2009,pp.8790－8791一种基于方差的图像边缘检测算法向华（江汉大学数学与计算机科学学院，湖北武汉430056）摘要：鉴于传统微分边缘检测算法不适用于识别图像中与背景灰度区别较小的弱边缘，提出了基于方差的图像边缘检测算法，并介绍了其原理和算法实现过程。实验表明，该算法能较好检测出背景灰度区别较小的物体边缘，并有一定的抗噪能力，提高了图像边缘检测效果。关键词：方差；边缘检测；弱边缘中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2009)31-8790-02AnImageEdgeDetectionAlgorithmBasedontheVarianceXIANGHua(SchoolofMathematicsandComputerSciences,JianghanUniversity,Wuhan430056,China)Abstract:Becauseofthattheedgedetectionalgorithmbaseddifferentiationisnotusedtodectecttheweakedgeintheimagethatthedifferencebetweenobjectandbackgroundisverylittle.Anedgedetectionalgorithmbasedonvariancewasdesigned,andthemechanismandalgorithmwasintroduced.Simulationshowsthatthisalgorithmhasahighprecisioninimagedetectionabetteranthoiseabilityandim-provingimagedectioneffect.Keywords:variance;edgedetection;weakedge边缘检测是图像处理的重要内容。边缘，是指图像中那些邻域灰度有强烈反差的像素的集合。检测边缘能保留图像中物体的形状信息，大大减少要处理的信息，因此，边缘检测在模式识别、机器视觉等领域有重要作用。传统微分边缘检测方法是利用图像边缘点的突变，通过求出图像横向和纵向的一阶或二阶梯度的模或幅角值，最后沿幅角方向求出模极大值得到图像的边缘。如Robert算子、Sobel算子、LOG算子等。但对于图像中与背景像素点灰度区别不大的弱边缘，采用传统方法则很难区分。本文分析了传统边缘检测算法原理，对使用方差对增强图像边缘的方法进行了研究，提出了基于方差的对图像边缘进行增强的方法，实验证明对灰度区别较小的图像弱边缘检测具有较好的效果。1传统边缘检测Robert算子和Sobel算子分别采用2*2模板和3*3模板计算差分近似图像函数导数，通过识别导数峰值确定边缘点。这两种算子对弱边缘无法检测，对灰度直方图较靠中间分布的图像，通常会漏掉边缘，以至于丢失图像的一些重要线特征信息。例如图2的Robert算子边缘检测结果中中丢失了图像右上角部分边缘。而在使用Sobel算子进行边缘检测中，由于模板扩大，邻域中进行比较的像素增多，使得检测的边缘点存在少量偏差，例如图3中的水平直线上的偏差表现得非常明显。Laplacian算子利用检测图像边缘在二阶微分后产生的零交叉识别边缘。算子的优势是它对细线和孤立点的检测效果较好，但边缘方向信息容易丢失。为了避免丢失线特征，LoG（LaplacianofGaussian）算子先采用高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器平滑噪声，再进行边缘检测，可以减少噪声对检测的影响，但平滑作用越显著，去除噪声越好，图像的细节也损失越大，边缘精度也就越低。由图4中边缘检测结果可以看到对实验图像检测的边缘中，左上角矩形有明显的双边缘现象，另外，由于进行过平滑处理，矩形转角处有明显变形。Canny算子先对处理的图像选择一定的Guass滤波器进行平滑滤波，抑制图像噪声；然后采用“非极值抑制”(NonmaximaSup-pression)的技术，细化平滑后的图像梯度幅值矩阵，寻找图像中的可能边缘点；最后利用双门限检测通过双阈值递归寻找图像边缘点，实现边缘检测。Canny算子使用2种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且仅当弱边缘与强边缘相连时才将弱边缘包含在输出图像中，因此较容易检测出真正的弱边缘，如图5所示。但由于Canny算子先对图像做过平滑滤波，因此检测结果的转角处有图1原图图2Robert算子边缘检测结果图3Sobel算子边缘检测结果收稿日期：2009-08-26作者简介：向华（1976-），女，湖北武汉人，讲师，硕士，研究方向为图像处理，图像识别。多媒体技术及其应用...