经典边缘检测算子对比
本文简要介绍了各种经典图像边缘检测算子的基本原理，并通过 Matlab 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。
一、经典边缘检测算子的基本原理
图像边缘检测技术是图像分割、目标识别、区域形态提取等图像分析领域中十分重要的基础。经典边缘检测算子有 Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、拉普拉斯边缘检测算子、LOG 算子、Canny 算子等。
1. Roberts边缘检测算子
Roberts 算子是基于一阶导数的边缘检测算子，该算子通过对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。 Roberts 算子对应的两个 22 模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算。
2. Sobel边缘检测算子
Sobel 算子也是基于一阶导数的边缘检测算子，该算子通过对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。 Sobel 算子对应的两个 33 模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算。
3. Prewitt边缘检测算子
Prewitt 算子也是基于一阶导数的边缘检测算子，该算子通过对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。 Prewitt 算子对应的两个 33 模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算。
4. 拉普拉斯边缘检测算子
拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。拉普拉斯边缘检测算子可以通过先对图像进行平滑处理，然后再应用二阶导数的边缘检测算子来改进。
5. LOG边缘检测算子
LOG 算子是基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。 LOG 算子可以通过先对图像进行平滑处理，然后再应用二阶导数的边缘检测算子来改进。
6. Canny边缘检测算子
Canny 算子是另外一类边缘检测算子，该算子不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。
二、经典边缘检测算子的比较
每种经典边缘检测算子都有其优缺点和适用领域。 Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子都是基于一阶导数的边缘检测算子，该类算子对噪声不敏感，但计算复杂度高。拉普拉斯边缘检测算子和 LOG 算子都是基于二阶导数的边缘检测算子，该类算子对噪声敏感，但计算复杂度低。 Canny 算子是另外一类边缘检测算子，该算子不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。
经典边缘检测算子各有其优缺点和适用领域，了解每种算子的特点和缺陷，可以更好地应用于实际图像处理中。
