【正文】 高斯—拉普拉斯（Log）算法首先建立函數(shù)，在 Log 邊緣算子中，對邊緣的檢測技術(shù)采用的是二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點來檢測邊緣點的算法：其 Matlab 程序編寫如下：（第一部分圖）I=imread (39。log39。閾值為 的 LOG 算子邊緣檢測圖像39。,)。)。figure,imshow(BW2)。BW21= edge(I,39。title(39。log39。閾值為 的 LOG 算子邊緣檢測圖像39。)。figure,imshow(BW1)。BW11=edge(I,39。title(39。log39。閾值為 的 LOG 算子邊緣檢測圖像39。,)。)。figure,imshow(BW22)。BW23= edge(I,39。title(39。取其最大值作為輸出位，運算結(jié)果是一幅邊緣幅度圖像。但是當(dāng)閾值超過 時圖像邊緣的有效信息將丟失如圖 所示，但是圖像的邊緣點更加明顯判斷?、诟咚埂绽顾惴ㄌ崛D像： 圖 原始圖像 圖 閾值為 0 圖 閾值為 結(jié)果分析：如圖所示采用的閾值越大則圖像的邊緣處理效果越模糊不清，且邊緣點條理無法判斷。邊緣點的判斷模糊，雖仍然能夠識別它的邊界線，但其清晰邊界點已無法識別判斷圖像的邊緣點準(zhǔn)確性！ 對以上圖形采用主觀和客觀的判斷準(zhǔn)則來評判圖像效果，比較提取后的兩幅圖像，可以看出在除了微分算子對邊緣檢測有影響外，閾值的選擇也對邊緣檢測有著重要的影響。根據(jù)這各原理看出高斯拉普拉斯算子選取的閾值越小則圖像的處理效果越好，相同則Canny算子算法則采用的閾值越大則圖像的邊緣處理效果越清晰。根據(jù)對信噪比與定位乘積進(jìn)行測度，得到最優(yōu)化逼近算子?？傮w比較Prewitt 算子的效果要更好一些。Roberts 算子效果圖： 原始圖像 Sobel 算子效果圖： Prewitt 算子效果圖： canny算子效果圖： 結(jié)果分析：以上為一階微分算子的邊緣檢測效果圖，由圖可以看出Canny算子效果圖是最好的。Log算子效果圖： 結(jié)果分析：以上為二階微分算子的邊緣檢測效果圖，由Log算子的檢測原理圖知，它利用圖像強(qiáng)度二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點來求邊緣點的算法對噪聲十分敏感，所以在對邊緣增強(qiáng)前濾除噪聲。若要提高抗噪性，則會產(chǎn)生輪廓漏檢和位置偏差。隨著計算機(jī)視覺和圖像邊緣檢測技術(shù)地發(fā)展，迫切需要視覺早期階段的突破即邊緣檢測技術(shù)的突破，努力尋求算法較簡單、能較好解決邊緣測精度與抗噪聲性能協(xié)調(diào)問題的邊緣檢測算法。調(diào)試運行過程不順利，對MATLAB語言仍舊不夠精通。結(jié)束語數(shù)字圖像的邊緣檢測技術(shù)是圖像邊緣檢測、圖形識別中最基礎(chǔ)也是最重要的理論之一。傳統(tǒng)的邊緣檢測算子主要是基于它的頻率特性進(jìn)行設(shè)計，算法比較簡單，但會增強(qiáng)圖像中噪聲的干擾，邊緣檢測和抗噪聲干擾之間的矛盾成為這類方法進(jìn)行圖像邊緣檢測的基本難題。利用電視視頻技術(shù)、計算機(jī)圖像邊緣檢測技術(shù)、模式識別技術(shù)及通信技術(shù)等多項技術(shù)為一體的計算機(jī)視頻監(jiān)測技術(shù)對交通進(jìn)行監(jiān)測和控制是一個具有廣闊應(yīng)用前景的研究方向。選取兩種常用邊緣提取方法用Matlab 語言編程實現(xiàn)，對其圖像邊緣檢測結(jié)果進(jìn)行分析比較，從而總結(jié)了兩種算法的優(yōu)缺點，并對未來的研究方向進(jìn)行了初步的探討和展望。王老師在平時的學(xué)習(xí)生活中給予了我最熱情的指導(dǎo)和幫助，在我完成論文的整個過程，更是從開題報告到完成初稿都有王老師的辛勞。謹(jǐn)向給予我無私幫助的同學(xué)表示深切的感謝。 參考文獻(xiàn)[1] （美）岡薩雷斯等，阮秋琦等譯，數(shù)字圖像邊緣檢測（第二版）,電子工業(yè)出版社[2] 章毓晉，圖像邊緣檢測和分析，清華大學(xué)出版社，1999[3] 涂建華，圖像邊緣檢測與分析，科學(xué)出版社，1994[4] 何斌、馬天予等，MATLAB數(shù)字圖像邊緣檢測，人民郵電出版社[5] 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為檢測算子判別閾值為 figure,imshow(BW32)。BW33=edge(I,39。title( 39。39。,) 。)。%edge 調(diào)用 Canny 為檢測算子判別閾值為 figure,imshow(BW40)。BW41= edge(I,39。title( 39。Canny39。閾值為 的 Canny 算子邊緣檢測圖像 39。)。figure,imshow(BW1)。BW11=edge(I,39。title(39。log39。閾值為 的 LOG 算子邊緣檢測圖像39。,)。)。 imshow(I)。BW1= edge(I,39。title( 39。Canny39。閾值為 的 Canny 算子邊緣檢測圖像39。,) 。)。 %edge 調(diào)用 Canny 為檢測算子判別閾值為 figure,imshow(BW22)。青島大學(xué)本科生畢業(yè)論文（設(shè)計）青島大學(xué)本科生畢業(yè)論文（設(shè)計）1。閾值為 的 Canny 算子邊緣檢測圖像 39。Canny39。title( 39。BW21= edge(I,39。 %edge 調(diào)用 Canny 為檢測算子判別閾值為 figure,imshow(BW2)。)。,) 。原始圖像39。39。title(39。BW22= edge(I,39。figure,imshow(BW2)。)。,)。閾值為 的 LOG 算子邊緣檢測圖像39。log39。③Log 的邊緣檢測算法:I=imread (39。%edge 調(diào)用 Canny 為檢測算子判別閾值為 figure,imshow(BW42)。)。,) 。閾值為 的 Canny 算子邊緣檢測圖像39。Canny39。title( 39。 BW4= edge(I,39。)。,)。閾值為 的 Prewitt 算子邊緣檢測圖像39。Prewitt 39。title( 39。BW31=edge(I,39。 %edge 調(diào)用 Prewitt 為檢測算子判別閾值為 figure,imshow(BW3)。)。,)。閾值為 的 sobel 算子邊緣檢測圖像39。sobel 39。 title( 39。BW20=edge(I, 39。 %edge 調(diào)用 sobel 為檢測算子判別閾值為 figure,imshow(BW2)。)。,)。閾值為 的 Roberts 算子邊緣檢測圖像39。Roberts 39。title( 39。BW10=edge(I,39。 %edge 調(diào)用 Roberts 為檢測算子判別閾值為 figure,imshow(BW1)。)。)。subplot (1,2,2)。 %添加均值為 0、方差為 的噪聲H=ones(5,5)/25。)。深深地感謝父母對我養(yǎng)育之恩和諄諄教誨，雖然現(xiàn)在不在身邊，但是他們總是給我鼓勵，教我戰(zhàn)勝困難，他們的支持給了我戰(zhàn)勝困難的勇氣。并且，王老師治學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)，一絲不茍，注重培養(yǎng)學(xué)生研究問題、解決問題的獨立工作能力，讓我受益匪淺。在這里，我結(jié)識了許多的朋友，在和他們的交往中，我學(xué)習(xí)到了許多，得到了很大的提高。因此，改變我國交通以人管理為主的被動局面，實現(xiàn)城市交通管理智能化都具有十分重要的現(xiàn)實意義。在實際應(yīng)用中有許多成功的例子，已將一些專用領(lǐng)域的成熟算法嵌入單片機(jī)，制成便攜式設(shè)備，如指紋考勤機(jī)、人臉的識別器等。邊緣檢測理論作為一個低級視覺處理過程有著較長的研究歷史，產(chǎn)生了大量的新理論、新方法。經(jīng)典的邊緣檢測方法由于引入了各種形式的微分運算，從而必然引起對噪聲的極度敏感，執(zhí)行邊緣檢測的結(jié)果常常是把噪聲當(dāng)作邊緣點檢測出來，而真正的邊緣也由于受到噪聲干擾而沒有檢測出來。數(shù)字圖像的邊緣提取技術(shù)未來的發(fā)展空間還很廣闊，應(yīng)該繼續(xù)努力尋求適應(yīng)性更廣、局限性更小的方法。由于物理和光照等原因，實際圖像中的邊緣常常發(fā)生在不同的尺度范圍上，并且每一邊緣像元的尺度信息是未知的，利用單一固定尺度的邊緣檢測算子不可能同時最佳地檢測出這些邊緣。但以上幾種邊緣提取算法都是針對性比較強(qiáng)的方法，特別是經(jīng)過數(shù)次試驗后發(fā)現(xiàn)這幾種邊緣提取算法提取的精度都不算特別高，而且在邊緣提取中存在著抗噪性和檢測精度的矛盾。保證了圖像較高的定位精度，即精確地把邊緣點定位在灰度變化最大的像素上并且抑制虛假邊緣。為了體現(xiàn)出每一株算法的獨特優(yōu)勢，我們采用橫向和縱向，即對不同圖像采用相同算法比較，在對一幅圖像采用不同算法進(jìn)行比較分析！以此來體現(xiàn)對不同灰度級別的圖像處理效果，突顯出各種算法的優(yōu)劣。其次，它們的閾值選擇范圍要小一些。Canny算子具有既能濾去噪聲又保持邊緣特性的邊緣檢測的特性。結(jié)果比較：從上述圖形看由于邊緣檢測的一階導(dǎo)數(shù)的局部最大值對應(yīng)著二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點。③高斯—拉普拉斯算法提取圖像： 結(jié)果分析：如圖所示采用的閾值越小則圖像的邊緣處理效果越清晰，且邊緣點條理顯著。取原始圖像圖 ，分別利用 Canny 算法和高斯拉普拉斯算法進(jìn)行邊緣提取，所的結(jié)果如圖所示（側(cè)重于微分算子的獨有特性和閾值的選擇）。)。,)。閾值為 的 LOG 算子邊緣檢測圖像39。log39。title(39。BW20= edge(I,39。figure,imshow(BW2)。)。,)。閾值為 的 LOG 算子邊緣檢測圖像39。log39。（第二部分圖）I=imread (39。figure,imshow(BW22)。)。,)。閾值為 的 LOG 算子邊緣檢測圖像39。log39。title(39。BW11=edge(I,39。figure,imshow(BW1)。)。閾值為 的 Canny 算子邊緣檢測圖像 39。Canny39。title( 39。BW21= edge(I,39。 %edge 調(diào)用 Canny 為檢