【正文】 兩個相鄰像素梯度值小，則令。step3:梯度是不足以確定唯一的邊緣，所以要保證邊緣，你必須保持局部梯度最大點，而不是抑制。2. Canny邊緣檢測算法：step1：處理平滑的圖象高斯濾波器；step2：計算梯度的幅值和方向；step3：抑制梯度幅值的非極大值；step4：連接邊緣雙閾值算法。基于上述準則，導出了使用功能推導方法的邊緣定位精度和信噪比的產(chǎn)品組成一個表達式，該表達式類似于高斯函數(shù)的導數(shù)，這是這個函數(shù)的最佳逼近。其基本思想是：先對處理的圖像選擇一定的Gauss濾波器進行平滑濾波，然后采用一種稱之為“非最大值抑制”(NonmaxSuppression)的技術(shù)，對平滑后的圖像處理后，得到最后的邊緣圖像。改進邊緣檢測對邊緣的敏感性，也增強了對噪聲的敏感性。它經(jīng)常被用于制造雙像素邊緣，也不提供邊緣方向信息。在實踐中，為了防止邊緣檢測不明顯，應該選擇第一導數(shù)大于零點作為邊緣點的閾值大。這種方法是用高斯卷積濾波器的第一圖像，從而平滑圖像，減少了噪聲，噪聲隔離，濾波，和更小的結(jié)構(gòu)。五、Log邊緣算子這里介紹一種基于二階導數(shù)求到邊緣點算法的圖像亮度，這種方法對噪聲非常敏感，因此，可以在之前是邊緣增強去噪。圖像的二階微分后，創(chuàng)建了一個陡峭的零交叉邊緣點，根據(jù)該零交叉點邊緣點。111101000101111101圖34 Prewitt邊緣算子Prewitt算子原理比較簡單，它是在一個水平差的操作，垂直方向中的兩種平均操作，相對而言，在操作者對噪聲較不敏感，但是，平均處理是圖像濾波的過程。在水平方向和最強烈的回應垂直方向Sobel邊緣運營商，因此，選擇Sobel邊緣算子輸出最多兩個卷積[18]。一、Roberts邊緣算子Roberts算子的原理是在差分算子的基礎(chǔ)上完成的，其具體公式可以表示如下： 其中，是以整數(shù)的形式來表示圖像的坐標。有幾種方法在不同程度的噪聲敏感的問題面前存在。第三節(jié) 邊緣提取的常用算子邊緣檢測方法主要是基于方向?qū)?shù)卷積方法，復合梯度圖像和模塊，然后根據(jù)梯度模式最大提取方向，以獲得所需的邊緣。經(jīng)典的圖像邊緣檢測方法，每個像素在某個社區(qū)灰色變化，用二階導數(shù)的方向的邊緣，邊緣檢測，使用一個簡單的方法，邊緣檢測sublocal算子。一、邊緣提取的步驟圖像邊緣檢測和邊緣檢測是至關(guān)重要的領(lǐng)域的計算機視覺技術(shù)，如何快速、準確地提取圖像邊緣信息一直在研究和發(fā)展的重點技術(shù)和整個領(lǐng)域的發(fā)展，邊緣檢測技術(shù)已成為圖像分割、目標識別、圖像壓縮技術(shù)。我們將邊緣被定義為圖像灰度變化發(fā)生在該地區(qū)的邊界。精確確定邊緣的位置。（3）檢測。但過濾器，以減少噪聲和強度的邊緣損傷。提取邊緣的圖像識別往往需要輸出是一個二值圖像，邊緣的只有黑白灰度圖像，一個灰度級代表邊緣，另一個為背景。圖像灰度變化比較嚴重的區(qū)域比較符合要求，我們通常用此特征提取圖像邊緣。第三，我們要考慮噪聲的影響，一種方法是濾除噪聲，有一定的局限性；同時考慮了信號和噪聲的檢測條件，利用統(tǒng)計信號分析，或通過圖像區(qū)域的建模，進一步使檢測參數(shù)。理想的邊緣檢測應在邊緣的存在，真和假，和方向定向，很長一段時間，人們一直關(guān)注這個問題的研究，除了常用的本地運營商和后來發(fā)展的基礎(chǔ)上，各種改進方法，并提出了許多新的技術(shù)[16]。通過唯一性理論，如果是分段連續(xù)的，即只要在xy平面區(qū)域有非零值，則所有的各階矩均存在，且矩序列{mp,q}唯一的被所確定。轉(zhuǎn)矩特性是基于該區(qū)域的灰度分布的統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上，是一個術(shù)語用來描述一個統(tǒng)計平均，可以從全局的角度來看，對象的整體功能。在最小外接圓面積作為衡量區(qū)域形狀的計算。為了這個原因，一般使用圓形程度來衡量圖形的形狀的程度。第三節(jié) 幾種不同的度量一、矩形度用目標圖像的面積和包圍該圖像的最小的矩形面積之比作為目標矩形度的一種度量參數(shù)，記為 其中A0表示目標圖像的面積，AR表示包圍該圖像的最小矩形的面積。（3）幾何參數(shù)法形狀表示和匹配方法來描述一個更簡單的，定量的措施，如采用形狀參數(shù)法（形狀因子）的形狀參數(shù)法（形狀參數(shù)）的區(qū)域特征。Hough變換檢測平行線法和邊界方向直方圖法是一種經(jīng)典的方法。最典型的兩種形狀模板匹配方法的特征是傅立葉描述符、變形和形狀不變矩。一個單一的物體，分辨率和無參考和比較特點的可靠性。（3）獨立性如果必須使用多個特征分類，應該盡可能地將這些特性之間是無關(guān)的。（2）可靠性在同一類別的所有對象的特征值應該是盡可能接近。較好的特征必須具備以下四個特點：（1）區(qū)別性理論上，點的特征值屬于不同類別的對象應該有明顯的差異。所以，在形狀描述中，該描述符的選擇應具有平移不變性和旋轉(zhuǎn)不變性和縮放不變性。在提取物體的形狀特征之前，首先對圖像進行邊緣檢測，以獲取物體邊界輪廓，然后需要對邊界區(qū)域的特征進行輪廓提取。通常取成2的n次冪，即： 圖像在計算機中所占的二進制儲存位數(shù)b可以做如下計算： 事實上，數(shù)字圖像不能夠完全代替原圖像，因為在數(shù)據(jù)處理的過程中會帶來或多或少的誤差，這種誤差的大小大部分由采樣樣本的大小和數(shù)量以及量化的級數(shù)K決定的。把這些連續(xù)的濃淡值或灰度值變?yōu)殡x散的值（整數(shù)值）的操作就是量化。目前來看，掃描操作可以分為水平操作、垂直操作和時間上的操作。但是它和圖像索引不同，它說產(chǎn)生的值是直接放到數(shù)組內(nèi)。矩陣的每個元素代表不同的亮度或灰度級。圖像的數(shù)據(jù)類型一般為雙精度或者整形，uint8支持256色，通常用在圖像中。以上所提到的Matlab在圖像中的應用都是由相應的Matlab函數(shù)來實現(xiàn)的，使用時，只需按照函數(shù)的調(diào)用語法正確輸入?yún)?shù)即可。（4）圖像的分析和增強。Matlab提供了強大的線性以及非線性運算，例如求和運算、求差運算，還有相關(guān)性運算等。圖像處理工具包是Matlab軟件中附帶的專業(yè)的工具箱，它是由眾多的函數(shù)組成的，操作人員能夠自由的對程序進行編寫和修改，程序中的注釋部分也大大提高的可讀性，工具包中還包含有圖像變換、濾波等操作，去操作能夠有效的保留圖像的精度[14]。1，8位Zpixmaps，Xybitmaps，1位Xypixmaps。（5）TIFF（Tagged Image File Format）格式。文件內(nèi)容包括：文件頭（一個BITMAP FILEHEADER數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)），位圖信息數(shù)據(jù)塊（位圖信息頭BITMAP INFOHEADER和一個顏色表）和圖像數(shù)據(jù)。可處理1，4，8，16，24位等圖像數(shù)據(jù)。第三章 簡要闡述了幾種邊緣檢測算子，分析邊緣檢測算子的各個模型，并比較他們的優(yōu)劣。雖然各特征提取和識別算法的能力，特征提取，特征識別能力的影響方面的優(yōu)勢，但仍然在性能的算法，通用性，自動化程度的自動化，精度有許多不足之處。中國學者也成功加入到對該類軟件的研發(fā)過程中，比如：東北大學研發(fā)出SEAS系統(tǒng)，華中理工大學研發(fā)的的EDIS系統(tǒng)，還有清華紫光研發(fā)的THDAIMS圖紙?zhí)幚硐到y(tǒng)等。第三節(jié) 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀一直以來，特征提取及識別都富含極高的可靠性，在國際上都具有很高的價值，被各個領(lǐng)域的專家學者廣泛探索。（3）公安軍事方面的應用，就目前來說，最廣泛的應用就是在識別領(lǐng)域的運用，如人臉識別，由于每個人的人臉輪廓是不同的，所以相關(guān)機關(guān)能夠通過采集城市攝像頭中的圖像來對犯罪人員的人臉進行匹配，有助于成功抓獲犯罪分子，不僅如此，我們還可以對犯罪分子的車牌進行匹配，成功定位到犯罪分子的活動范圍，同樣有利區(qū)國防安全。邊緣檢測的應用范圍相當廣泛，其主要表現(xiàn)在以下方面： （1）航天和航空技術(shù)方面的應用，數(shù)字圖像邊緣檢測技術(shù)在航空和航天技術(shù)應用中，除了月球，火星，照片處理，另一方面是遙感和衛(wèi)星遙感技術(shù)的應用在飛機。新興研究小波變換在時域和頻域具有良好的定位特性，它在圖像邊緣檢測也有廣泛而有效的應用。（5）圖像分類，作為模式識別的一部分,它的主要內(nèi)容是經(jīng)過圖像預處理，圖像分割，特征提取，分類判斷。其中，圖像分割是為了對圖像進行下一步處理。大多數(shù)圖像邊緣檢測技術(shù)中都使用了某種形式的梯度算子。（2）圖像分割，圖像分割過程非常復雜，它是將圖像分解成若干個很小的子圖像，然后對每一個子圖像進行測量，得到相應的目標。其目的是提高質(zhì)量的相關(guān)信息,再提取有用的信息。Matlab中的simulink工具箱還可以通過搭建仿真模型來，使得用戶對圖形有一個直觀的了解，因此也受到了眾多學者的認可。Matlab指令非常簡單，通俗易懂，真是因為這樣的優(yōu)勢，matlab在國際上得到了有效的發(fā)展，并被廣泛運用。你可以說，只是邊界輪廓，是一個地方的概念，而且形狀都是，是一個一般的概念。當我們看到一個物體的形狀，就是要看到一個輪廓，這個輪廓來區(qū)分物體和其他部分的視覺。所以形狀描述涉及封閉曲線或描述的包體的輪廓描述。人的第一個思想的光學系統(tǒng)是在物體的形式，可以識別許多的對象從二維圖像。二、圖像形狀形狀特征是圖像邊界清晰目標的最佳表達。（3）輪廓：可以用一條曲線來模擬輪廓。但是，邊緣的灰度不是一瞬間發(fā)生改變的[7]。圖像灰度具有不連續(xù)性，一是階躍不連續(xù)，二是線條不連續(xù)。在物體的背景中，兩種不同的區(qū)域中以及各種目標中，都具有典型的圖像邊緣特征，這為圖像邊緣檢測提供了依據(jù)。經(jīng)過如此迅速的發(fā)展，它被成功應用到了幾乎所有關(guān)于圖像的領(lǐng)域中。（3）定量化：相關(guān)量化圖像檢測的例子有很多，關(guān)于動脈狹窄的過程和測量在顯微鏡下觀察到的切片，并定位和定量得Fenix的特殊成分(如血色沉著病、鐵)。例如，根據(jù)微觀圖像自動確定染色體的核型染色體分配系統(tǒng)，自動從血涂片白細胞計數(shù)報告生成系統(tǒng)。數(shù)字圖像邊緣檢測處理技術(shù)在最近的10年發(fā)展尤為迅速，每年均有數(shù)以百計的新算法誕生，其中包括canny算法[1]、小波變換wavelet transform等多種具有重要地位的智能算法，這類算法都具有一個相同的特點，即是基于數(shù)學、通信等基礎(chǔ)知識而設計產(chǎn)生的，不僅如此，神經(jīng)網(wǎng)絡[2]、遺傳算法[3]、人工智能以及模糊邏輯[4]等技術(shù)也被融入到算法的設計中，這不僅需要我們具備相關(guān)的理論知識，還要求我們對邊緣檢測問題有一個明確的思路。第一章 圖像分類器概述數(shù)字圖像邊緣檢測技術(shù)最早是在1920年產(chǎn)生的，由于一直以來收到了科研條件的限制，一些技術(shù)還不夠發(fā)達，因此往后的幾十年里沒有獲得很大的進步。邊緣檢測算法是一種經(jīng)典的圖像邊緣檢測技術(shù)問題，它的解決方案為我們的高水平的特征描述、識別和理解具有重要的影響，由于邊緣檢測在許多方面有著非常重要的使用價值，所以人們一直在致力于研究和解決如何構(gòu)造邊緣檢測算子的好屬性和良好的效果。一個圖像的邊緣是該圖像最明顯最特殊的特征，為后面的圖像邊緣檢測帶來了便利。 Digital Image Processing。因此，找到一種合適的算法，能夠高效精確得對圖像進行邊緣檢測與提取顯得尤為重要。數(shù)字圖像中攜帶者大量的圖像信息，我們對其處理的工程中，不僅要關(guān)注信息提取的精度，還要注重處理的速度?！娟P(guān)鍵詞】MATLAB；數(shù)字圖像處理；圖像形狀；圖像分類ABSTRACTWith the development of puter technology, image processing as a discipline branch of rise by countries outside class the attention of scholars, the methods of image processing because of its range of application of the rapid development, has now been distributed to the health, public security and other fields, so the study of digital image is of great significance. Carried a large amount of image information in digital image, in our engineering for its processing, should not only pay attention to the accuracy of information extraction, but also pay attention to the speed of processing. Therefore, to find a suitable algorithm, can effective accurate is particularly important for image edge detection and extraction. Matlab software contains powerful image processing and graphic display interface, the user to run the program, not only can have the directviewing understanding, to the operation of the image can also be free to modify the program, has an important position in the image processing research.In this paper, bined with Matlab software for image shape classifier design, through the program, set up six different edge detection operator, for different types of image edge extraction, the experimental results show that the selection of suitable edge detection operator and its important, m