边缘是图像最基本的特征

资 源 简 介

边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现SUSAN算法只基于对周边象素的灰度比较，完全不涉及梯度的运算，因此其抗噪声能力很强，运算量也比较小。并将SUSAN算法用于多类图像的边缘检测中，

详 情 说 明

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在图像处理中，边缘是最基本的特征之一，也是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法包括Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Laplace等方法。这些方法通常会使用小邻域内的像素构建边缘检测算子，进行一阶或二阶微分运算，以求得梯度最大值或二阶导数的过零点，并最终通过适当的阈值提取边界。然而，由于这些算法涉及梯度运算，因此容易受到噪声的影响，且计算量较大。

在实践中，发现SUSAN算法可以仅基于对周边像素的灰度比较来进行边缘检测，完全不涉及梯度运算。因此，该算法具有较强的抗噪声能力，并且计算量较小。实验证明，将SUSAN算法应用于多类图像的边缘检测中非常适合处理含有噪声的图像。

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