数字图像边缘检测及提取算法研究与分析(12)

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经典的边缘检测方法由于引入了各种形式的微分运算，从而必然引起对噪声的极度敏感，执行边缘检测的结果常常是把噪声当作边缘点检测出来，而真正的边缘也由于受到噪声干扰而没有检测出来。因而对于有噪声图像来说，一种好的边缘检测方法应该具有良好的噪声抑制能力，同时又有完备的边缘保持特性，而这些优点正是Canny算子所具备的。

但以上几种边缘提取算法都是针对性比较强的方法，特别是经过数次试验后发现这几种边缘提取算法提取的精度都不算特别高，而且在边缘提取中存在着抗噪性和检测精度的矛盾。若要提高检测精度，则会检测到噪声产生伪边缘，从而导致不合理的轮廓。若要提高抗噪性，则会产生轮廓漏检和位臵偏差。实际图像都含有噪声，并且噪声的分布、方差等信息也都是未知的，同时噪声和边缘都是高频信号，虽然平滑滤波运算可消除噪声，但它导致一些边缘模糊，检测出的边缘往往移位。由于物理和光照等原因，实际图像中的边缘常常发生在不同的尺度范围上，并且每一边缘像元的尺度信息是未知的，利用单一固定尺度的边缘检测算子不可能同时最佳地检测出这些边缘。事实上，边缘检测作为视觉的初级阶段，通常认为是一个非良态问题，因而很难从根本上解决。随着计算机视觉和图像边缘检测技术的发展，迫切需要视觉早期阶段的突破即边缘检测技术的突破，努力寻求算法较简单、能较好解决边缘测精度与抗噪声性能协调问题的边缘检测算法。

随着计算机视觉和图像边缘检测技术地发展，迫切需要视觉早期阶段的突破即边缘检测技术的突破，努力寻求算法较简单、能较好解决边缘测精度与抗噪声性能协调问题的边缘检测算法。