数字图像边缘检测及提取算法研究与分析(9)

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(1) 高斯函数

x yn 1（3-12） G(x,y) exp| |,m ,n 22 2x my m

(2) 偏导数：使用微分算子求出偏导数 x my m22

1 1 11 1 1Gx ,Gy 2 11 2 1 1

By22B Bx By, Bx

(3-13) (3 14)

(3) 非极大值抑制：

沿幅角方向检测模值的极大值点，即边缘点，如图3.7和图3.8所示。遍历8个方向图像像素，把每个像素偏导值与相邻像素的模值比较，取其MAX值为边缘点，臵像素灰度值为0。

图3.7 边缘方向示意图 图3.8 8邻域幅角方向

(4) 双阈值检测：

由于单阈值处理时，合适的阈值选择较困难，常常需要采用反复试验，因此采用双阈值检测算法。对经过非极大值抑制后的图像作用两个阈值th1，th2，th1=0.4th2，两个阈值作用后得到两个图像a、b，较大阈值检测出的图像b去除了大部分噪声，但是也损失了有用的边缘信息。

较小阈值检测得到的图像a则保留着较多的边缘信息，以此为基础，补充图像b中的丢失的信息，连接图像边缘。

(5) 链接边缘的具体步骤如下：

a) 对图像b进行扫描，当遇到一个非零灰度的像素p(x，y)时，跟踪以p(x，

y)为开始点的轮廓线，直到轮廓线的终点q(x，y)。

b) 考察图像a中与图像b中q(x，y)点位臵对应的点s(x，y)的8邻近区域。如

果在s(x，y)点的8邻近区域中有非零像素s(x，y)存在，则将其包括到图