摘  要： 邊緣檢測是數(shù)字圖像處理與分析的基礎(chǔ)內(nèi)容之一，在圖像處理中占有很重要的地位，其算法的優(yōu)劣直接影響著所研制系統(tǒng)的性能。介紹了邊緣檢測技術(shù)的基本原理，描述了幾種邊緣檢測方法并將其應(yīng)用到鐵路圖像中，研究了這幾種方法處理圖像的優(yōu)缺點。
關(guān)鍵詞： 邊緣檢測；數(shù)字圖像處理；Roberts算子；鐵路圖像

　圖像最基本的特征是邊緣，所謂邊緣是指圖像中像素灰度有階躍變化或屋頂變化的像素集合，它存在于目標與背景、目標與目標、區(qū)域與區(qū)域之間，并與圖像亮度或圖像亮度的一階導(dǎo)數(shù)的不連續(xù)性有關(guān)，從而表現(xiàn)為階躍邊緣和線條邊緣[1-2]。
　階躍邊緣表現(xiàn)為圖像亮度在不連續(xù)處的兩邊的像素灰度值有著明顯的差異，這種差異從視覺上表現(xiàn)為圖像從亮場景過渡到暗背景，或從亮背景過渡到暗場景。所以圖像亮度的一階導(dǎo)數(shù)的幅度在階躍邊緣上非常大，而在非邊緣上為零。實際圖像中，由于圖像傳感器件的特性和光學(xué)衍射效應(yīng)等影響[3]，階躍邊緣成斜坡形邊緣。線條邊緣表現(xiàn)為圖像亮度從一個灰度變化到另一個灰度，之后又很快返回到原來或接近原來的灰度。線條邊緣從視覺上位于灰度值從增加到減小或從減小到增加的變化的轉(zhuǎn)折點。與階躍邊緣相同，在圖像傳感器件的特性和光學(xué)衍射效應(yīng)等影響下,線條邊緣變?yōu)槲蓓斝芜吘墶?br /> 　一幅數(shù)字圖像就是一個信息系統(tǒng),大量的信息是由圖像的邊緣提供的。在圖像處理問題中,邊緣作為圖像的一種基本特征,為人們描述或識別目標以及解釋圖像提供了一個重要的特征參數(shù)[4-5]。
1 幾種邊緣檢測算子
1.1 Roberts邊緣算子
　Roberts邊緣算子[6-7]是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子，為計算梯度幅值提供了一種簡單的近似方法。計算公式為：


    Laplace算子對細線和孤立點的檢測效果較好。
1.5 Log算子
　Log算子又稱為馬爾算子[9-11]，是在拉普拉斯算子的基礎(chǔ)上實現(xiàn)的，它得益于對人的視覺機理的研究，有一定的生物學(xué)和生理學(xué)意義。
 

    所以，Canny邊緣檢測的過程可以直接采用原始圖像與平滑濾波脈沖相應(yīng)一階微分的卷積運算來實現(xiàn)。
2 各種邊緣檢測算子在鐵路圖像中的應(yīng)用
    圖2所示是鐵路圖像以及應(yīng)用各種邊緣檢測算子的檢測結(jié)果。

3 實驗結(jié)果分析
    Roberts算子檢測方法對具有陡峭的低噪聲的圖像處理效果較好，但是利用 Roberts算子提取的邊緣比較粗，因此邊緣的定位不是很準確。
　Sobel 算子檢測方法對灰度漸變和噪聲較多的圖像處理效果較好，Sobel 算子對邊緣定位不是很準確，圖像的邊緣不止一個像素。
　Prewitt 算子檢測方法對灰度漸變和噪聲較多的圖像處理效果較好，但邊緣較寬，而且間斷點多。
　Log 算子克服了Laplacian算子抗噪聲能力比較差的缺點，但是在抑制噪聲的同時也可能將原有的比較尖銳的邊緣也平滑掉了,造成這些尖銳邊緣無法被檢測到。
　Canny算子不容易受噪聲干擾,能夠檢測到真正的弱邊緣。其優(yōu)點在于使用兩種不同的閾值分別檢測強邊緣和弱邊緣，并且當弱邊緣和強邊緣相連時，才將弱邊緣包含在輸出圖像中。
　Laplace 算子對噪聲比較敏感，所以很少用該算子檢測邊緣，而是用該算子來判斷邊緣像素屬于圖像的明區(qū)還是暗區(qū)。
　本文介紹了邊緣檢測技術(shù)的基本原理,描述了幾種邊緣檢測方法，并將其應(yīng)用到鐵路圖像中。從檢測結(jié)果來看，這幾種邊緣檢測算法處理圖像各有優(yōu)缺點，將其有機地結(jié)合起來實現(xiàn)鐵路監(jiān)控有一定的參考價值。
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