1 绪论
图像的边缘是图像的重要特征之一, 数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础, 其目的是精确定位边缘, 同时较好地抑制噪声, 因此边缘检测是机器视觉系统中必不可少的重要环节。然而, 由于实际图像中的边缘是多种边缘类型的组合, 再加上外界环境噪声的干扰, 边缘检测又是数字图像处理中的一个难题。
1.1 边缘检测的研究背景及意义
1.1.1 边缘检测的研究背景
近年来，随着计算机技术的发展和多媒体设备的广泛应用，以数字图像和视频为主的多媒体信息正迅速成为信息交流与服务的主流。让计算机自动理解图像、视频等多媒体文档的内容，并且利用得到的信息去推动更多的应用，已经成为研究的热点。
图像是人类相互交流和认识客观世界的主要媒体。科学研究和统计表明，视觉系统帮助人类从外界获得75%以上的信息，而图像带给我们的正是视觉世界中的所有信息。视觉信息所获得的客观作用是其他信息所不能替代的，百闻不如一见就是一个非常形象的例子。
而在实际应用中，系统获取的原始图像一般不是完美的，由于噪声、光照、拍摄角度不正等原因，图像的质量不高，所以需要进行图像处理，以有利于提取感兴趣的信息。
目前图像处理技术的应用越来越广泛，已经渗透到人们的日常生活中，例如气象、天气预报的合成分析；天文、太空星体的探测及分析；生物医学中的显微图像处理等；图像的远程通信，电视会议，现场视频管理等等。而图像处理技术的应用远远超出了这些，它在国民经济中发挥越来越大的作用。
图像处理可以看作是为了实现某一任务从包含有大量的不相关的变量中抽取不变量，总之就是简化信息。这就意味着要扔掉一些不必要的信息而尽可能利用物体的不变性质。而边缘就是最重要的不变性质:光线的变化显著地影响了一个区域的外观，但是不会改变它的边缘。最重要的是人的视觉系统也是对边缘最敏感的。所以边缘检测是图像本文来自辣.文;论^文;网处理中的重要内容。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。
同时边缘检测也是是图像处理与分析中最基本的内容之一，但也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征，是图像的基本特征之一，广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、模式识别等图像分析和处理中。因此，图像边缘的检测方法，一直是图像处理与分析中的研究热点。
1.1.2 边缘检测的意义
为什么要对图像进行边缘检测呢?这个问题根据不同的要求和目的会有不同的回答。在图像分割领域，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些原文请找腾讯3249'114部分常称为目标和前景(其他部分为背景)，它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离提取出来，在此基础上才有可能进一步对目标进行测量和对图像进行利用。通常，利用边缘检测的方法可以达到这个目的。在图像检索领域，边缘检测可以用来确定场景中的目标物体，进而可以用在视频图像处理中，或者用于基于内容的图像检索。
此外，边缘在模式识别、机器视觉等中有很重要的应用。边缘是边界检测的重要基础，也是外形检测的基础[5]。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间，因此它也是图像分割所依赖的重要特征。边缘检测对于物体的识别也很重要的。主要有以下几个理由：首先，人眼通过追踪未知物体的轮廓而扫描一个未知的物体。第二，经验告诉人们：如果人们能成功得到图像的边缘，那么图像分析就会大大简化。图像识别就会毕业论文
http://www.751com.cn 容易得多。第三，很多图像并没有具体的物体，对这些图像的理解取决于它们的纹理性质，而提取这些纹理性质与边缘检测有着极其密切的关系[6]。
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