，算子可以处理图像噪声和灰度梯度。

我们定义和，那么算子如下所示算子模板如图所示图算子原始图像和用算子检测边缘后图像，用仿真后结果如图和图所示。

图原始图像图边缘检测算子图从模拟绘制图中我们可以知道，边缘位置非常准确。

算子边缘检测效果是令人满意。

总之，和算子有较好效果，例如图像灰度逐步改变。

算子算子是线性时不变算子，它通过检测二阶微分系数为零灰度点来检测边缘点。

对于连续函数，算子在点，定义为算子是对图像过滤和计数微分处理过程。

它利用卷积循环对称模板确定过滤器零重叠位置输出。

算子模板如图图算子在算子检测过程中，首先利用高斯函数对图像做平滑滤波处理，然后利用算子检测图像边缘。

最后进行二值化处理，连接边缘点。

但利用算子检测边缘通常会出现虚假边缘。

因此，算子通常用来判断图像明暗边界边缘像素。

算子算子是种新边缘检测算子。

它具有非常好边缘检测性能，且应用很广泛。

算子边缘检测是寻找图像梯度局部极大值。

梯度是高斯滤波器导数。

算子使用双阈值算法来分别检测强边缘和弱边缘。

在强边缘与弱边缘相连时，弱边缘将包含在输出值里。

算子理论基础如方程至所示高斯函数正常边缘边缘增强最大增强对二维图像，算子可以产生边界梯度方向和强度两个信息。

算子实际上是对图像分别使用不同模板做卷积，然后采取主要方向。

从定位准确性角度来看，算子优于其他算子。

这种方法不容易受到噪声影响，在噪声抑制和边缘检测间得到较好折中。

它可以检测到真正微弱边缘。

二值形态学数学形态学是种适用于图像处理新方法。

基本思想是用个结构元素作为基本工具来探测和提取图像特征。

因此可以完成图像处理与分析。

利用数学形态学进行边缘检测比使用微分检测效果更好，它不像微分算法对噪声那样敏感，同时，提取边缘也比较平滑。

二值图像也被称为黑白图像。

可以很容易地确定物体图像背景。

因此，我们采取结合二值图像和数学形态学来检测边缘。

这就是所谓二值形态学。

假设该区域显示形状设为，它边缘为。

是个适当结构元素，它关于原点对称。

首先，我们用结构元素腐蚀，记做︱∈，在这是沿向量对翻转。

内部区域用表示，并且是自然边缘，然后可以求出。

提取边缘方程记做−。

构建结构元素越大，获得边缘越宽阔。

模拟结果分析为了比较这些边缘检测算子优缺点，我们分别利用不同算子来检测边缘，模拟结果显示在图和图。

原始图像二值图像边缘提取图基于二值形态学边缘检测原始图像罗伯茨算子算子算子坎尼算子算子图几种边缘检测算子比较从仿真结果可以得出结论用算子和二值形态学方法检测边缘效果都比较好。

因此，这两种方法都可以使用。

但根据测量误差要求，我们最终选择二值形态学方法。

四边界跟踪虽然在边缘检测之前已经进行了图像去噪，但是当进行边缘检测时仍会引入噪声。

当噪声存在时，使用导数算法来检测图像边缘，通常会产生边界不连续现象。

在这种情况下，我们需要连接边缘像素。

因此，我们将介绍种通过像素梯度大小和方向进行边缘跟踪方法。

基本思想是连接边缘像素有定相似性。

利用梯度算法来处理图像可以得到两方面信息。

种是大小梯度，另种是方向梯度。

通过在这两个方面边缘梯度像素相似性，边缘像素是可以连接。

具体地讲，如果像素，是像素，相邻区域，梯度大小和梯度方向必须满足和两个条件，那么像素，和像素，可以连接。

如果所有边缘像素连接起来，将得到闭合边界。

其中是幅度阈值，是角度阈值。

五结论这些边缘检测算子在边缘明显和低噪声情况下，有较好边缘检测效果。

但实际采集图像中存在大量噪声，许多噪声被检测为边缘。

为了解决这个问题，本文中用小波变换来降噪。

如果这些模拟图像再次通过边缘细化和跟踪处理，其效果会更好。

虽然在图像边缘检测领域中有多种边缘检测方法，但总是存在些缺点。

例如，抑制噪声和保持图像细节不能同时达到最佳效果。

因此，如果根据特定实际情况选择合适边缘检测算子，我们将获得满意结果。

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