基于C++Builder的图像边缘检测.pdf资源-CSDN文库

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基于 C++ Builder 的图像边缘检测的研究

摘要：边缘检测是在图像的局部区域上针对像素点的一种运算，是图像处理和计算机视觉中的基

本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。在该文中简要介绍几种经典图像

边缘检测算子的基本原理及其各自的优缺点，如 Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子等，在

C++ Builder 6 环境下仿真实验结果表明各种算子的特点及对噪声的敏感度，为学习和寻找更好

的边缘检测方法提供参考价值。

关键词：图像处理边缘检测算子 C++ Builder 6

1. 引言

图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用，边缘能勾画出目标物体，使观察者一目了然；

边缘蕴含了丰富的内在信息，是图像识别中重要的图像特征之一。从本质上说，图像边缘是

图像局部特征不连续的反映，它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始，它存在于目标

与背景，目标与目标，区域与区域，基元与基元之间，因此它是图像分割所依赖的重要特征，

也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础，而图像的纹理形状特征的提取又常常要依赖

于图像分割。图像边缘提取也是图像匹配的基础，因为它是位置标志，对灰度的变化敏感，

课作为匹配的特征点。

边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术。边缘检测的实质是采用某种算

法来提取出图像中对象与背景间的交界线。如何快速地并且精确地提取图像边缘信息,一直是

国内外研究的热点,然而边缘检测又是图像处理中的一个难题。概括而言,图像边缘检测的方法

是:首先检测出图像局部特性的不连续性,再将它们连成边界。

2. 图像边缘的提取

2.1. 图像边缘检测的基本步骤

（1）滤波：边缘和噪声同属图像中强度变化剧烈的部位因此边缘检测算子对边缘和噪声

都很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测算子的性能。

（2）增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或

局部)强度之有显著变化的点突显出来。

（3）检测在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是

边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判据是利用梯度幅值

的阈值作为判据。

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