摘要：本文主要介绍了几种主流的图像边缘检测算法，包括Canny算子、Sobel算子、Laplace算子、Roberts算子、Krisch算子、Prewitt算子、Susan角点检测算法等。另外也介绍了相应衍生的概念如图像噪声、图像滤波等。 文中所有代码均在本人电脑上正常运行！ 测试环境：VS2013+opevCV2.49 [TOC] 一、图像噪声 1.图像噪声分类 1.1 图像噪声分类 噪声的分类和该噪声的分布符合什么模型有关，常见的噪声有高斯白噪声、椒盐噪声、泊松分布噪声、指数分布噪声等。 1.2 图像滤波器 图像滤波器有空域滤波器，比如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、高斯滤波等；频域滤波器，比如小波变换、傅里叶变换、余弦变换等；形态学滤波器，主要是通过膨胀和腐蚀等形态学操作进行去噪。 一般平时见的比较多是是高斯白噪声，像用均值滤波、中值滤波、高斯滤波可以去噪。除此以外，像椒盐噪声，

针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足，提出了一种局部梯度增强的检测算法。算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度；然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部弱边缘的梯度，最后对局部梯度增强的图像进行细化处理并提取图像边缘，得到边缘图像。实验结果表明，该算法获取的边缘图像边缘信息较丰富，连续性好，边缘较细，整体效果优于传统Sobel算法，具有较高的实用价值。

利用Canny边缘检测算法对图像进行边缘检测。

图像边缘检测论文，仅供参考，可以帮助大家了解研究现状

数字图像处理中边缘检测，canny是最优的边缘检测算法。对图像高斯滤波、求梯度、局部非极大值抑制、设置图像边缘为不可能的边缘点

一种改进的Sobel图像边缘检测算法.pdf 一种改进的Sobel图像边缘检测算法.pdf 一种改进的Sobel图像边缘检测算法.pdf 一种改进的Sobel图像边缘检测算法.pdf 一种改进的Sobel图像边缘检测算法.pdf

图像边缘检测算法代码，非常详细的算法代码。

针对自适应蚁群优化(AACO)算法在图像边缘提取中经常出现效率低、易陷入局部极值等问题，提出一种结合生物Predator-Prey 行为的自适应蚁群图像边缘检测算法。该算法将Predator-Prey 行为与AACO 算法相结合，将蚁群分成Predator 种群和Prey 种群，初始阶段利用AACO 算法进行搜索两种群，一定迭代次数后，两种群进入排斥阶段；通过自动阈值法提取图像边缘。实验结果表明，与AACO 算法和Canny 算法相比，在精确度方面，该算法提取的图像边缘明显优于前两种算法提取的边缘；同时保持了AACO 算法收敛速度快的特点，并克服了其易陷入局部极值等缺点；因此，该算法能够高效准确地检测出图像边缘。

医学超声液性病变图像多见数个无回声区，呈“蜂窝状”，边界不清晰，为了清晰地提取医学超声液性病变图像的边缘，进一步为临床诊断提供可靠依据，在此将几种不同的边缘检测算法应用于医学超声液态病变图像中，经实验结果得出，经典的边缘检测算法不能很好地提取图像的边缘，而基于Snake模型的边缘检测算法，人为设定边缘控制点，智能动态调整曲线，获得了很好的边缘提取效果，具有很高的临床应用价值。

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