【老生谈算法】Matlab图像锐化处理及边缘检测.doc
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2023-05-11
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Matlab 图像锐化处理及边缘检测
1 图像边缘锐化的基本方法
物体的边缘是以图像局部特性不连续性的形式出现。本质上边缘常意味着一个区域的终
结和另一个区域的开始。图像边缘信息在图像分析和人的视觉中都是十分重要的，是图像识
别中提取图像特征的一个重要特性。图像的边缘有方向和幅度两个特性。通常，延边缘走向
的像素变化平缓，而垂直于边缘走向的像素变化剧烈。边缘的描述包含以下几个方面 1：
（1） 边缘点——它两边像素的灰度值有显著的不同。边缘点也存在于这样一对邻点之
间即一个在较亮的区域内部，另一个在外部。
（2）边缘法线方向——在某点灰度变化最剧烈的方向，与边缘方向垂直。
（3）边缘方向——与边缘法线方向垂直，是目标边界的切线方向。
（4）边缘位置——边缘所在的坐标位置。
（5）边缘强度——沿边缘法线方向图像局部的变化强度的量度。
粗略地区分边缘种类可以有两种，其一是阶跃状边缘，它两边像素的灰度值有显著的不
同，其二是屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。这些变化分别对应景物
中不同的物理状态。边缘是图像上灰度变化比较剧烈的地方，如果一个像素落在图像中某一
个物体的边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级的变化带。对这种变化最有用的两个特征
是灰度的变化率和方向，在灰度变化突变处进行微分，将产生高值。经典的边缘提取方法是
考虑图像的每个像素在某个领域内的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，来
检测边缘。图像灰度值的显著变化可以用一阶差分替代一阶微分的梯度来表示，它们分别以
梯度向量的幅度和方向来表示。因此图像中陡峭边缘的梯度值将是很大的；那些灰度变化平
缓的地方，梯度值是比较小的；而那些灰度值相同的地方，梯度值将为零。图像经过梯度运
算能灵敏地检测出边界线，这种微分边缘检测算子运算简单易行，但有方向性。
利用计算机进行图像锐化处理有两个目的，一是与柔化处理相反，增强图像边缘，使
模糊的图像变得更加清晰起来，颜色变得鲜明突出，图像的质量有所改善，产生更适合人观
察和识别的图像，本章的梯度锐化就是介绍这方面的内容。二是希望经过锐化处理后，目标
物体的边缘鲜明，以便于计算机提取目标物体的边界、对图像进行分割、目标区域识别、区
域形状提取等，为图像理解和分析打下基础，目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题
之一，在工程应用中占有十分重要的地位，本章的边缘检测算子就是介绍这方面的内容。
与图像平滑处理相对应，图像锐化也可以分为空间域图像锐化法和空间频率域图像锐
化法两大类型。空间频率域图像锐化的方法将在第九章介绍，本章介绍边缘增强及边缘检测
的方法，基于空间域处理，为分割及目标物体特征提取打下基础。
2 微分运算
边缘是由相邻域灰度级不同像素点构成的，若想增强边缘，就应该突出相邻点间灰度
级的变化。如下图所示，不难发现原图中左边暗，右边亮，中间存在着一条明显的边界。
0 0 1 255 255 255 255
1 1 1 254 253 254 254
0 0 0 255 255 253 253
1 1 0 254 254 254 254
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