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图像边缘检测方法研究综述


第3 1 卷 第3 期 Z 0 0 5 年5 月

光 学 技 术
OPTI CAL TEC HNI E

VOl .31 NO .3 M ay Z 005

文章编号! 100Z-158Z (005 ) Z 03-0415-05

图像边缘检测方法研究综述
段瑞玲!李庆祥!李玉和


( 清华大学 精密仪器及机械学系9北京 100084 ) 摘

%

要!图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一G边缘检测一直是计算机 视 觉 和 图 像 处 理 领 域 的 经 典 研

究课题之一G图像分析和理解的第一步常常是边缘检测G边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反 射 或 透 射 比 的 信息9 是图像处理\ 图像分析\ 模式识别\ 计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一G其结果的正确性和可 靠 性 将 直 接 影 响到机器视觉系统对客观世界的理解G对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛收到关注的边缘检测算法 进 行 了 简 单 介绍G综述中只涉及到检测方面9 而没有讨论滤波\ 边缘定位\ 算法的复杂程度和边缘检测器性能的评价G 关 键 词!图像处理5边缘检测5梯度算法5差分边缘检测 文献标识码!A 中图分类号! TP751

Su mmar y of i mage edge det ecti on
DU AN rui _n g 9 O n g _ an g 9 Yu _e li Ll i xi Ll h
( Depart ment Of Pr eci si On I nstr u ment and M echanOl Ogy 9 nghua Tsi ni versit y 9 i ng Bei 100084 9 na ) Chi Abstract 2 Edge i s One Of t he mOst f unda ment al and si gnifi cant f eat ur es . Edge det ecti On i s al Ways One Of t he mOst cl assi cal st udyi ng pr O ect s Of cO mput er vi si On and i mage pr Ocessi ng fi el d . The fi st st ep Of i mage anal ysi s and underst andi ng i s edge det ecti On . The gOal Of edge det ecti On i s t O r ecOver i nf Or mati On abOut shapes and r efl ect ance Or tr ans m ance i n an itt i mage . It i s One Of t he f unda ment al st eps i n i mage pr Ocessi ng 9mage anal ysi s 9 mage patt er r ecOgniti On 9 i and cO mput er visi On 9 Well as i n hu man vi si On . The cOrr ect ness and r eli abilit y Of its r esults af f ect di r ectl y t he cO mpr ehensi On machi ne as syst e m made f Or Ob ecti ve WOrl d . The su mmar y f Or basi c edge det ecti On met hOds Was made . It i nvOl ved t he det ecti On met hOds Onl y but nOt filt eri ng 9 edge l Ocati On 9 ysi s Of al gOrit h m cO mpl eXit y and f uncti Onal eval uati On abOut a det ect Or . anal Key words 2 mage pr Ocessi ng 5 mage det ecti On 5 adi ent arit h meti c 5 i i gr

l





缘是图像的最基本 特 征9 缘 检 测 通 常 是 机 器 视 觉 边 系统处理图像的第 一 个 阶 段9 机 器 视 觉 领 域 内 经 是 其 典的研究课题之一9 结 果 的 正 确 性 和 可 靠 性 将 直 接影响到机器视觉系统对客观世界的理解G

早在 本 世 纪 初9 类 为 了 用 图 片 及 时 传 输 世 界 人 各地发生的新闻事 件9 开 始 了 对 图 像 处 理 技 术 的 便 研究G用计算机进 行 图 像 处 理9 善 图 像 质 量 的 有 改 效应用开始于 1964 年 美 国 喷 气 推 进 实 验 室 对 太 空 传回的大批月球照 片 进 行 处 理9 收 到 了 明 显 的 效 并 图像处理 技 术 的 真 正 发 展 还 是 在 上 世 纪 果G然而9 其原因一方面是由于 受 到 航 天 技 术 发 展 60 年代末9 的刺激9 另一方面是 作 为 图 像 处 理 工 具 的 数 字 计 算 机和各种不同类型的数字化仪器及显示器的突飞猛 进发展G迄今为止9 数字图像作为一门崭新的学科9 日益受到人 们 的 重 视9 且 在 科 学 研 究\ 农 业 生 并 工 产\ 军事技术和医疗 卫 生 等 领 域 发 挥 着 越 来 越 重 要 的作用G 机器视觉主要是利用计算机实现人类的视觉功 能9 对客观世界的三维场景的感知\ 识别和理解G边

2

图像边缘定义
图像 的 大 部 分 信 息 都 存 在 于 图 像 的 边 缘 中9 主

即 要表现为图像局部 特 征 的 不 连 续 性9 图 像 中 灰 度 变化比较剧烈 的 地 方G 因 此9 们 把 边 缘 定 义 为 图 我 像中灰度发生急剧变化的区域边界G根据灰度变化 的剧烈程度9 通常 将 边 缘 划 分 为 阶 跃 状 和 屋 顶 状 两 种类型 1 G阶跃边 缘 两 边 的 灰 度 值 变 化 明 显9 屋 而 顶边缘位于灰度 值 增 加 与 减 少 的 交 界 处G 那 么9 对 阶跃边缘和屋顶边 缘 分 别 求 取 一 阶\ 阶 导 数 就 可 二 以表示边缘点的变化G因此9 对于一个阶跃边缘点9 其灰度变化曲线的 一 阶 导 数 在 该 点 达 到 极 大 值9 二 阶导数在该点与零交叉5 对于一个屋顶边缘点9 其灰

%

收稿日期! 004-06-01 5收到修改稿日期! 004-10-Z 0 Z Z E- mail 2 duanrl 03 @mail s .t si nghua .edu .cn 作者简介!段瑞玲( _ 9 山西人9 ) 女9 清华大学博士研究生9 从事装配系统及微观图像处理研究G 1979

415









第 31 卷

度变化曲线的一阶 导 数 在 该 点 与 零 交 叉 二 阶 导 数 在该点达到极大值

的位置和错误的边缘 因此 只能用于有限的几种图 像

3

边缘检测步骤及要求
3 .l 边缘检测的步骤 边缘检测主要包括以下四个步骤 1 图像滤波 边缘检测算法主要是基于图像亮度的一阶和二

4

传统边缘检测算子
边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像

中的对象与背景间的交界线

图像灰度的变化情况 经典的
7

可以用图像灰度分 布 的 梯 度 来 反 映 因 此 我 们 可 以 利用局部图像微分技术获得边缘检测算子 造边缘检测算子 以下是对 几种 经典算 子 3 边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构 的理 论介绍以及各自性能特点的比较与评价 4 .l 基于灰度直方图的边缘检测 基于灰度直方图门限法的边缘检测是一种最常 用 最简单的边 缘 检 测 方 法 边缘效果很好 素的灰度分布比较平坦 像f i 1 实施以下操作 5 对检测图像中目标的 图像在暗区的像素较多 而其他像 为了检测出图像物体的边

阶导数 但是导数的计算对噪声很敏感 因此必须使 用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能 Z 图形增强 增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变 化值 增强算法可以将邻域强度值有显著变化的点 3 图像检测 在图像中有许多点的梯度幅值比较大 而这些 点在特定的应用领 域 中 并 不 都 是 边 缘 应 该 用 某 些 方法来确定那些是边缘点 是梯度幅值阈值判据 4 图像定位 如果某一应用场合要求确定边缘位置 则边缘 的位置可以在子像 素 分 辨 率 上 来 估 计 边 缘 的 方 位 也可以被估计出来 3 .2 边缘检测要求 对于 图 像 的 边 缘 检 测 来 说 一 般 在 识 别 过 程 中 有如下的要求 1 Z 3 首先能够正确的检测出有效的边缘 边缘定位的精度要高 检测的响应最好是单像素的 最简单的边缘检测判据 突出显示

缘 把直 方 图 用 门 限 T 分 割 成 两 个 部 分 然 后 对 图 1 扫描图像 f i 1 的 每 一 行 将 所 扫 描 的 行 中每一个像素点的灰度与 T 比较后得g 1 i 1 Z 再扫描图像 f i 1 的 每 一 列 将 所 扫 描 的 列中每一个像素点的灰度与 T 比较后得g Z i 1 3 将g 1 i 1 与g Z i 1 合并 即得到物体的 边界图像 g i 1 在以上过程中 门限 T 的 选 择 将 直 接 影 响 边 缘 检测的质量 小值变得困难 由于 直 方 图 往 往 很 粗 糙 再 加 上 噪 声 这样就使得求图像极大 极 因此 可以用两条二次高斯曲线对 或用 的影响更是参差 不 齐

目标和景物所对应 的 峰 进 行 拟 合 然 后 求 二 者 的 交 点 并作为谷底 选取对应 的 灰 度 值 为 门 限 T 为 T = -b / Z 4 .2 基于梯度的边缘检测 梯度 对 应 一 阶 导 数 梯 度 算 子 就 是 一 阶 导 数 算 子 在边缘灰度值 过 渡 比 较 尖 锐 且 在 图 像 噪 声 比 较小时 梯度算子工作的效果较好 而且对施加的运 算方向不予考虑 对于一个连续图像函数 f 1 N 其梯度可表示为一个矢量 af af a1 aN 这个矢量的幅度和方向角分别为 vf 1 N = G1 GN
T T

4 对于不同尺度的边缘都 能有 较 好的 响 应 并 尽量减少漏检 5 对噪声应该不敏感 6 检测的灵敏度受边缘方向影响应该小 这些 要 求 往 往 都 很 矛 盾 很 难 在 一 个 边 缘 检 测 器中得到完全的统一 判断边缘检测器性能的方法 是先看边缘图像 再评价其性能 边缘检测器的响应 中主要有三种误差 丢失的有效边缘 边缘定位误差 和将噪声误判断为边缘 为了定量的评价边缘检测 器的性能 1991 年 Pr att 提 出 了 一 种 综 合 考 虑 上 述 三种因素的品质因数因素公式 Pr att 品质因数 Z

一条二次曲线拟合直方图的 谷 底 部 分 门 限 T 可 取

=

Z

FM =
其中I
A

II d 际边缘与理想边缘间的距离和用于惩罚错误边缘的

1 1 1 maX I A I I iE 1 d iZ =1 分别是检测到的 边缘 理 想 边缘 实

IA

\

vf

Z

\ = ma g v f = af a1
Z

af aN

Z

1/ Z

3

设计常数 416

但是由 于 包 括 了 丢 失 的 边 缘 点 边 缘 点

第3 期

段瑞玲 等:

图像边缘检测方法研究综述

( af W a1 4 1 N = ar ct an af L aN J 以上各式的偏 导 数 需 对 每 个 像 素 的 位 置 计 算 在实际中常用小区域模板进行卷积来近似计算0 对

影响最大 两个卷积 的 最 大 值 都 作 为 像 素 点 的 输 出 值 运算结果就是一幅边缘图像0 适当取门限 TH 如果 R i 1 TH 则为阶跃边缘点0 SObel 算子 利 用 像 素 的 上~ 下~ 左~ 右 邻 域 的 灰 度加权算法 根据 在 边 缘 点 处达 到 极 值 这 一原 理 进 行 边 缘 检 测0 该 方
图Z sObel 边缘算子

G1 和 G N 各 用 一 个 模 板 将 两 个 结 合 起 来 就 构 成 一 个梯度算子0 根据 模 板 的 大 小 和 元 素 值 的 不 同 已
提出 许 多 不 同 的 算 子 常 见 的 有 RObert s 边 缘 检 测 算子~ SObel 边缘 检 测 算 子~ Pr e Witt 边 缘 检 测 算 子~ RObi nsOn 边缘检测算子等0 4 .Z .1 RObert s 边缘算子 RObert s 边缘检测算子 是 根 据 任 意 一 对 互 相 垂 直方向上的差分可 用 来 计 算 梯 度 的 原 理 采 用 对 角 线方向相邻像素之差 丛f = f i 1 1 丛f = f i 1 N -f i
Z 1

法不但产生较好的 检 测 效 果 而 且 对 噪 声 具 有 平 滑 作用 可以提供较为精确的边缘方向信息0 但是 在 抗噪声好的同时增 加 了 计 算 量 而 且 也 会 检 测 伪 边 缘 定位精度不高0 如果检测中对精度的要求不高 该方法较为常用0 1 1
Z N

1 1 1

5 6 7

1 -f i

R i 1 = M 丛f 丛f 对图像 f 1 N 求 RObert s 梯度为

Pr e Witt 边缘算子 Pr e Witt 边缘算 子 是 一 种 边 缘 样 板 算 子0 样 板 算子由理想的边缘 子 图 像 构 成 依 次 用 边 缘 样 板 去 4 .Z .3 检测图像 与被检测 区 域 最 为 相 似 的 样 板 给 出 最 大 值 用这个最大值作为算子的输出0

} 8 G Rf 1 N = maX f 1 N -f 式中 为点 1 N 的四邻域0 或用差分近似为

p1 = f 1 f 1

1 N -1 1 N

f 1

1 N

G Rf 1 N
= maX

Mf 1 N
1 N

- Mf 1 - Mf 1 N

1 N 1
Z

1

Z

f 1 -1 N p N = f 1 -1 N
9

1 } - f 1 -1 N -1 1 } f 1 -1 N 1

f 1 N

1 11

Mf 1

}

1 Z

f 1

1 N

它的两个Z X Z 卷积模板见 图1 有 了 这 两 个 卷 积 算 子 就 可 以 计 算 出 RObert s 梯 度 幅 值

f 1 N -1 由图 3 所 示 的 两个 卷 积 算 子
ROberts

1 } - f 1 -1 N -1 f 1 1 N -1 }

图1

R i 1 R i 1

再取适当门限 TH 如果 TH 则为阶跃边缘点0

边缘算子

形 成 了 Pr eWitt 边 缘 算 子 与 使 用 SO-

图3

Pr e W 边缘算子 itt

RObert s 边缘检测算子 采 用 对 角 线 方 向 相 邻 像 素之差近似检测边缘 定位精度高 在水平和垂直方 向效果较好 但对噪声敏感0 4 .Z .Z SObel 边缘检测算子 将图像中的 每 个 像 素 的 上~ 下~ 左~ 右 四 邻 域 的 灰度值 加 权 差 与 之 接 近 的 邻 域 的 权 最 大0 因 此 SObel 算子定义如下

bel 边缘算子的方法一样 图像中每个像素都用这两 个核做卷积 取最大值作为输出 运算结果就是一幅 边缘图像0 适当取门限 TH 如果 R i 1 为阶跃边缘点0 TH 则

RObi nsOn 边缘算子也是一 种 边 缘 样 板 算 子 其 算法和 Pr e Witt 边缘算子相似 只是边缘样板不同0 4 3 La Pl acan 边缘算子 La pl acan 算子是二 阶 微 分 算 子 它 具 有 旋 转 不
Z Z a f 1 N a f 1 N Z Z a1 aN 在数字图像中可用数字差分近似为 Z v f 1 N

S

1

= f 1

Zf 1 1 N } - f 1 -1 N -1 1 f 1 1 N 1 } Z f 1 -1 N f 1 -1 N 1 N -1 1 Zf 1 N 1

变性 即各向同性的性质0 表达公式为 = 1Z

S

N

= f 1 -1 N

f 1

1 N

10 Zf 1 N 那么 利用图 Z 所示的两个核做卷积 一个核对 通常的垂直边缘影 响 最 大 而 另 一 个 核 对 水 平 边 缘

1 } - f 1 -1 N -1 f 1 1 N -1 }

Z v f 1 N

=f 1

1 N

f 1 N

1

13 f 1 N -1 -4 f 1 N 数字图像函数的拉普拉斯算法也是借助各种模 417









第 31 卷

板卷积实现的O这里对模板的基本要求是对应中心 像素的系数应是正 的9 对 应 中 心 像 素 临 近 像 素 的 而 系数应是负的9 且所有系数的和应该是零9 这样不会 产生灰度偏移9 实现 拉 普 拉 斯 运 算 的 几 种 模 板 见 图 4O 拉普拉斯 边缘 算 子 的 缺 点 是C由 于 为 二 阶 差 分9双 倍加 强 了 噪 声
图4 Lapl acan 边缘算子

( )类C 两灰度之间9 边缘是直线或光滑曲线; a ( )类C 角形灰度区域的顶点; b ()类C 灰 两 c 度区 域 相 差 较 小 的边缘; ( )类C 多个 d 灰度区域的交点;
图5 边缘点分类

( )根据不 同 类 别 边 缘 点 定 义 多 种 边 缘 特 征9 Z 边缘点特征包括C 对称度C 像素 点 在 线 素 方 向 法 线 两 边 灰 度 分 1) 布的对称程度 s y mm :sy mm maX - E 其中 p i1 和p Ii1 对的灰 度; \ p i1 -p i1 \ ( ) 16 N 分别表示在窗口内关于法线对称的点 含义为窗口内所有点对的灰度差之
I

的影响; 另外它产生双像素宽的边缘9 且不能提供边 缘方向的信息9 因此9 拉普拉斯算子很少直接用于边 缘检测9 而主要用于已知边缘像素9 确定该像素是在 图像的暗区还是 在 明 区O 其 优 点 是 各 向 同 性9 但 不 可以检测出绝大部 分 边 缘9 时 基 本 没 有 出 现 伪 边 同 缘9 可以精确定位边缘O

E

5

Canny 边缘检测算子

和; 为窗口内所有点对的个数O N 表示像素点线素方向两侧灰度变 Z )线素梯度C 化率 \ gr ad : gr ad maX 其中
I

Cann y 算子的基本思想是先将图像使 用 高 斯 函 数 Gauss 进行平滑9 由 一 阶 微 分 的 极 大 值 确 定 边 再 缘点O二阶微分的零交叉点不仅对应着一阶导数的 极大值9 而且也 对 应 着 一 阶 导 数 的 极 小 值O 换 句 话 说9 图像中灰度变化 剧 烈 的 点 与 变 化 缓 慢 的 点 都 对 应着二阶导数 零 交 叉 点O 因 此9 Cann y 算 子 可 能 会 引入伪边缘点O 其定义为C 图 像 f ( 9 )进 行 高 斯 函 数 滤 波 对 1 N 后得到 f ( 9 ) G ( 9 ) 其 中 为 相 应 的 尺 度 因 1 N % 1 N 9 子O 计算其梯度矢量的模 M 和方向 A 为

Ep

i1

- E p i1 \ N

( ) 17

Ep

i1

表 示 线 素 方 向 一 侧 所 有 点 灰 度 和;

Ep

I i1

表示线素方向另一侧所有点灰度和O

表示在像素点的线素方向 3 )线素方向标准差C 上9 各点灰度值的差异程度

p i1 -p i1 \ ( ) sub0 = 18 N 该标准差越小9 明 线 素 方 向 上 的 点 灰 度 差 异 说
越小9 即该线素方向越合理O ( )确定模糊规则9 m n _ 用 i 3 maX 重 心 法 模 糊 推 理边缘隶属度9 进而实现边缘检测O 针对 不 同 边 缘 点9 不 同 的 特 征 组 合 分 别 制 定 用 识别不同类别边缘点的模糊规则O在确定了每个像 素点的线素方向后9 分别计算以上的特征参数9 然后 按模糊规则计算每点的模糊边缘隶属度O

E\

I

1 N % f ( 9) 1 N % f ( 9) A = 1 N % f ( 9) 图像的边缘点即为在 A M =
极大值的点O

1 N vG ( 9 ) 1 N vG ( 9 ) 1 N vG ( 9 )

( ) 14 ( ) 15

方向上使 M 取得局部

6

模糊推理的边缘检测
随着 计 算 机 速 度 和 存 储 的 飞 速 发 展9 像 量 化 图

像素点的宽度将越来越小9 即使在边缘处9 相邻像素 灰度值的差异将越 来 越 小9 而 制 约 了 建 立 在 以 梯 从 度为主的边缘检 测 算 子 的 发 展O 这 样9 内 外 不 少 国 的学者都在寻求新 的 边 缘 检 测 方 法9 中 基 于 模 糊 其 理论的图像边缘检测技术就是非常有效的一种O下 面主要介绍一种基于多特征和模糊推理的边缘检测 算法9 其基本思路如下C ( )按灰度变化方式不同9 缘 点 可 分 为 4 类9 边 1 如图 5 ( ) ( ) () ( ) a 9b 9c 9d 所示O 418

7

Mall at 小波边缘检测算子
在图像处理中9 物体的几何边缘~ 光照阴影以及

物体表面纹理等因 素 都 表 现 为 边 缘9 图 像 中 灰 度 即 发生不连续变化O 而 且 噪 声 信 号 与 之 类 似9 样 为 同 高频信号9 此 正 确 的 检 测 出 边 缘 是 非 常 困 难 的O 因 传统算法都是单一 尺 度 的 边 缘 检 测 算 子9 可 能 正 不 确与准确的检测出 所 有 的 边 缘9 时 在 滤 除 噪 声 时 同 影响边缘检测的正 确 性9 此 用 多 尺 度 方 法 检 测 边 因 缘越来越引起人们的重视O在各种多尺度边缘检测

算法中 利用小波进 行 多 尺 度 边 缘 检 测 是 比 较 常 用 的方法之一0 Mall at 小波边缘检测 算 子 是 Mall at 在 199Z 年 基于 Cann y 检测算子提 出 的 是 一 种 多 尺 度 小 波 变 换极大值的方法 可 以 用 于 信 号 奇 异 性 的 分 析 和 图 像的边缘检测0 其基本思想为: 在边缘提取中 一般取小波函数为 aO (1 N > 1 N (1 N > = a1 aO (1 N > Z N (1 N > = aN (19 >

链接应该是连续的~ 光滑的~ 单像素宽的0





图像 工 程 技 术 由 高 级 到 简 单 分 为 图 像 理 解~ 图 像分析和图像处理 三 个 层 次 边 缘 检 测 就 属 于 图 像 分析的范畴0 在实 际 的 处 理 问 题 中 图 像 的 边 缘 作 为图像的一种基本 特 征 经 常 应 用 到 较 高 层 次 的 特 征描述~ 图像识别~ 图 像 分 割~ 图 像 增 强 以 及 图 像 压 缩等处理技术中 从 而 可 对 图 像 做 进 一 步 分 析 和 理 解0 通过对图像边 缘 检 测 算 法 的 总 结 中 可 以 看 到 在图像的边缘检测中有如下一些要求: (1 > 首先能够正确的检测出有效的边缘6 (Z > 边缘定位的精度要高6 (3 > 检测的响应最好是单像素的6 (4 > 对于不同尺度的边缘都能有较好的响应并 尽量减少漏检6 (5 > 对噪声应该不敏感6 (6 > 检测的灵敏度受边缘方向影响应该小0 这些 要 求 往 往 都 是 矛 盾 的 很 难 在 一 个 边 缘 检 测器中得到完全的统一0 参考文献!
徐建华 . 图像处理与分析[M . 北京: 科学出版社 199Z . Pr att W K . D git al I mage Pr Ocessi ng [ M . Ne W YOr k : W ey i il 1991 . [ 章毓晋 . 图像分割[M . 北京: 科学出版社 Z 001 . 3 [ 马颂德 张正友 . 计算机视觉[M . 北京: 科学出版社 1998 . 4 [ 章毓 晋 . 图 像 处 理 和 分 析 基 础 [ M . 北 京: 高 等 教 育 出 版 社 5 Z 00Z . [ 荆仁杰 等 . 计算机图像处理[M . 浙江: 浙江大学出版社 1990 . 6 [ 王兆华 . 计算机图像处理方法[M . 北京: 宇航出版社 1993 . 7 [ 1 [ Z

其中O (1 N > 为平滑函数 满足

U O (1
R
Z

N > d 1 dN = 1

且O (1 N >

0

(Z 0 >

则相应的二进小波变换为 a [ % O Z 1 (1 N > f W 11f (1 N > :f % N 11f (1 N > :Z 1 Z Z a1 [ % O Z 1 (1 N > a f W Z 1f (1 N > :f % N Z 1f (1 N > :Z 1 Z Z aN (Z 1 > 固定尺度 Z 1 梯度向量的模和相角为

MZ 1f (1 N > : M l W 11f (1 N >l Z

Z

+l W Z 1f (1 N >l Z

Z

(Z Z >

W Z 1f (1 N > Z (Z 3 > G Z 1f (1 N > :ar ct g W 11f (1 N > Z 模 MZ 1 沿G Z 1f (1 N > 方向的局部极大值点对应 于平滑后图像灰度的突变点0 图像边缘点也应是这

(

>

样的点0 因此 将模 值 相 近 和 相 角 相 近 的 相 邻 的 奇 异点连接去除可能是由噪声引起的长度小于一定阈 值的短链 就可 得 到 相 应 尺 度 下 的 边 缘 链0 这 样 的 ! 上接第 414 页" 为 3. 0 V 0 采用降低半导体激光器的工作电压 模拟 半导体激光器发光强度变弱 实验数据如表 1 表 Z 0
表1 不加校正系统的实验结果
Z .95 400Z Z .90 3855 Z .85 3710 Z .80 316Z 半导体激光器的工作电压/ V 3 .0 4067 0 .3 卜 的计数值/ 颗 m

成系 统 的 自 动 校 正0 校 正 的 范 围 只 能 控 制 在 7. 5 % 范 围 内 一 旦 超 过 这 个 范 围 接 收 系 统 必 定 存 在故障0 该自动校正 方 法 已 成 功 地 应 用 在 BCJ _ 型 尘 1 埃粒子计数器中0 通 过 用 标 准 粒 子 的 定 标 测 试 其 校正的误差 在 5 % 以 内 如 果 要 使 校 正 精 度 进 一 步 提高 则可以将图 3 中 R f 分得更细0 参考文献!
[ 1 伏尔坚斯坦 m B . 分子光学( 上册> [M . 北 京: 高 等 教 育 出 版 社 1958 . [ 黄惠杰 赵永凯 . 尘埃粒子计数器的半导体激光散射测量[ . 中 Z J 国激光 Z 00Z Z 9 (1Z > . [ 康华光 . 电子技术基础( 模拟部分> [M . 北 京: 高 等 教 育 出 版 社 3 Z 00Z . [ 邹丽新 翁桂荣 . 单片微型计算机原理[M . 苏州: 苏州大学出版 4 社 Z 001 .

表Z

加校正系统的实验结果
Z .95 4304 Z .90 4191 Z .85 4Z 06 Z .80 4136

半导体激光器的工作电压/ V 3 .0 4Z 96 0 .3 卜 的计数值/ 颗 m

实验结果表明: 当 半 导 体 激 光 器 的 工 作 电 压 发 生 6. 7 % 的变化 不 加 校 正 系 统 时 其 接 收 数 据 将 发 生 Z Z. 3 % 的 变 化6 加 校 正 系 统 其 接 收 数 据 仅 产 生 3. 7 % 的变化0 校正的效果非常明显0 这种自动校正是利用对光源强度的监视了以及 对静噪声的接收并 作 相 应 的 处 理 相 结 合 的 方 法 构

419

图像边缘检测方法研究综述
作者: 作者单位: 刊名: 英文刊名: 年,卷(期): 被引用次数: 段瑞玲, 李庆祥, 李玉和, DUAN Rui-ling, LI Qing-xiang, LI Yu-he 清华大学,精密仪器及机械学系,北京,100084 光学技术 OPTICAL TECHNIQUE 2005,31(3) 80次

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