边缘检测在图像处理和计算机视觉领域占据核心地位，因为它能够提取图像的重要特征——边缘，这些边缘代表了图像中信号的变化区域，蕴含丰富的信息。边缘检测的结果对于后续的任务，如目标识别、图像分割和图像匹配，具有决定性影响。因此，研究高效且适应性强的边缘检测算法至关重要。
经典的边缘检测算法包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子、Laplacian算子、LOG算子以及Canny算子。近年来，随着数学和人工智能的进展，小波变换和神经网络等新型边缘检测技术应运而生。然而，由于不同图像和噪声环境，边缘检测的难度增加，需要一套统一的定量评估标准来衡量各种算法的性能。
传统的边缘检测性能评估方法通常分为主观判定和客观判定。主观判定依赖于人的视觉判断，缺乏量化标准且结果可能因人而异。客观判定法则分为两类：一类是基于已知边缘基准图的方法，常用于模拟图像实验；另一类是直接基于检测边缘形态的评价，这种方法不需基准图，但在实际应用中难以精确评估定位误差。
邓国荣和杨朝辉提出的评估方法引入了ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线技术，这是一种统计学概念，常用于二分类问题的性能评估。在边缘检测中，ROC曲线通过绘制真阳性率（真正检测出的边缘比例）与假阳性率（误检的比例）的关系，可以全面反映算法的性能。曲线下面积（AUC，Area Under the Curve）作为一个综合指标，可以定量表示算法的优劣。AUC越大，表明算法性能越好，误检和漏检的可能性越小。
该方法的独特之处在于不需要预先知道边缘基准图，而是通过合成边缘参考图，并利用卡方检验确定最佳阈值，从而计算ROC曲线上的工作点。通过对多个阈值的评估，可以得到一系列的工作点，进而精确计算AUC值，评估边缘检测算法的整体性能。这种方法自动化程度高，评价结果更为客观和一致，适合实际工程应用。
实验结果证明，这种方法得出的结论与专家判断相吻合，进一步验证了其有效性和实用性。参考文献中的雷丽珍的研究同样强调了数字图像边缘检测方法的重要性，表明此类研究在学术界持续受到关注。
总结来说，ROC曲线技术为边缘检测算法的性能评估提供了一种可靠、客观的工具，有助于比较和选择最适合特定应用场景的边缘检测算法。通过不断优化和创新，边缘检测技术将持续推动图像处理和计算机视觉领域的进步。
