边缘检测算子的性能评价及Matlab仿真

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本文探讨了Canny、Sobel、Prewitt和LoG四种边缘检测算子的性能,通过MATLAB仿真进行比较。Canny算子在精度和鲁棒性上表现出色,但速度较慢;Sobel和Prewitt算子速度快但精度较低;LoG算子能检测到更细微边缘,但速度最慢。

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边缘检测算子的性能评价及Matlab仿真

一、简介

在图像处理中,边缘检测是一个很常见的技术,其目的是从图像中提取出物体的轮廓。边缘检测在许多应用领域都有着广泛的应用,如计算机视觉、医学影像、图像检索等。边缘检测可以通过不同的算法实现,其中经典的算法包括Canny算子、Sobel算子、Prewitt算子和LoG算子。本文将对这几种算法进行比较,并提供基于MATLAB的实现。

二、算法

  1. Canny算子

Canny算子是一种经典的边缘检测算子,其具有良好的识别精度和鲁棒性。Canny算子的流程如下:

  • 对图像进行高斯滤波,消除噪声干扰;
  • 计算图像梯度幅值和方向,得到图像的梯度信息;
  • 非极大值抑制,将局部极大值点保留,其余点置为0;
  • 双阈值处理,将梯度幅值大于高阈值的点标记为强边缘点,小于低阈值的点标记为弱边缘点,介于两者之间的点标记为中间边缘点;
  • 边缘连接,将中间边缘点与强边缘点相连,得到最终边缘图像。
  1. Sobel算子

Sobel算子是一种常见的梯度算子,其可用于边缘检测和图像增强。Sobel算子的流程如下:

  • 对图像进行灰度化处理;
  • 对图像进行
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