发布时间：2023-02-02 07:00:36 文章作者：知网小编 www.bear18.com
边缘检测是检测图像特性发生变化的位置，比如图像在边界处会有明显的不同，边缘分割技术就是检测出不同区域的边界来进行分割，常见的边缘检测方法包括有微分算子，Canny算子和LOG算子等，其中微分算子常用的有Sobel算子，Roberts算子和Prewitt算子，下面对几种算子的用法和调用格式进行详细的介绍（理论基础略过，可自行百度）。 算子：将图像点（x,y)某个邻域中每个像素值都与模板中对应的系数相乘，然后将结果进行累加，得到该点的新像素值。 如果邻域的大小为m×n,则共有m×n个系数，这些系数组成的矩阵，就称为模板或算子。 通常采用的算子为3×3 ③ [BW,thresh]=edge (I,‘roberts’,…); ④ [BW,thresh]=edge (I,‘prewitt’,…);
另外其相对简单的算法使得 整个过程可以在较短的时间内实现。 实验结果也表明，Canny 算子在处理受加性高斯白 噪声污染的图像方面获得了良好的效果 1.2数字图像边缘检测算法的意义 数字图像处理是控制领域的重要课题，数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识 别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征的一个 重要方法。 边缘中包含图像物体有价值的边界信息，这些信息可以用于图像理解和分析， 并且通过边缘检测可以极大地降低后续图像分析和处理的数据量。
图像的 边缘反映了物体的外观轮廓特征，是图像分析和模式识别的重要特征，数字图像处理技 术是一门交叉学科，数学理论、人工智能、视觉生理学和心理学等各种理论为边缘检测 技术研究注入新的活力，涌现出很多边缘检测理论和方法。 根据边缘检测所处理的图像 类型，可分为两大类：灰度图像边缘检测方法和彩色图像边缘检测方法。
现有边缘检测技术在抑制噪声方面有一定的局限性，在阈值参数选取方面 基于matlab 的图像边缘检测算法研究 自适应能力很差，有待进一步改进和提高。 （1）多谱图像是图像配准技术中的一个难点，传统的图像配准技术只适用于同源图像，由于红外图像和可见光遥感图像的成像波段不 同，对于同一场景，所采集到的图像的差异很大。
