摘  要： 边缘检测是数字图像处理与分析的基础内容之一，在图像处理中占有很重要的地位，其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能。介绍了边缘检测技术的基本原理，描述了几种边缘检测方法并将其应用到铁路图像中，研究了这几种方法处理图像的优缺点。
关键词： 边缘检测；数字图像处理；Roberts算子；铁路图像

　图像最基本的特征是边缘，所谓边缘是指图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素集合，它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间，并与图像亮度或图像亮度的一阶导数的不连续性有关，从而表现为阶跃边缘和线条边缘[1-2]。
　阶跃边缘表现为图像亮度在不连续处的两边的像素灰度值有着明显的差异，这种差异从视觉上表现为图像从亮场景过渡到暗背景，或从亮背景过渡到暗场景。所以图像亮度的一阶导数的幅度在阶跃边缘上非常大，而在非边缘上为零。实际图像中，由于图像传感器件的特性和光学衍射效应等影响[3]，阶跃边缘成斜坡形边缘。线条边缘表现为图像亮度从一个灰度变化到另一个灰度，之后又很快返回到原来或接近原来的灰度。线条边缘从视觉上位于灰度值从增加到减小或从减小到增加的变化的转折点。与阶跃边缘相同，在图像传感器件的特性和光学衍射效应等影响下,线条边缘变为屋顶形边缘。
　一幅数字图像就是一个信息系统,大量的信息是由图像的边缘提供的。在图像处理问题中,边缘作为图像的一种基本特征,为人们描述或识别目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数[4-5]。
1 几种边缘检测算子
1.1 Roberts边缘算子
　Roberts边缘算子[6-7]是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，为计算梯度幅值提供了一种简单的近似方法。计算公式为：


    Laplace算子对细线和孤立点的检测效果较好。
1.5 Log算子
　Log算子又称为马尔算子[9-11]，是在拉普拉斯算子的基础上实现的，它得益于对人的视觉机理的研究，有一定的生物学和生理学意义。
 

    所以，Canny边缘检测的过程可以直接采用原始图像与平滑滤波脉冲相应一阶微分的卷积运算来实现。
2 各种边缘检测算子在铁路图像中的应用
    图2所示是铁路图像以及应用各种边缘检测算子的检测结果。

3 实验结果分析
    Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用 Roberts算子提取的边缘比较粗，因此边缘的定位不是很准确。
　Sobel 算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，Sobel 算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素。
　Prewitt 算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，但边缘较宽，而且间断点多。
　Log 算子克服了Laplacian算子抗噪声能力比较差的缺点，但是在抑制噪声的同时也可能将原有的比较尖锐的边缘也平滑掉了,造成这些尖锐边缘无法被检测到。
　Canny算子不容易受噪声干扰,能够检测到真正的弱边缘。其优点在于使用两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。
　Laplace 算子对噪声比较敏感，所以很少用该算子检测边缘，而是用该算子来判断边缘像素属于图像的明区还是暗区。
　本文介绍了边缘检测技术的基本原理,描述了几种边缘检测方法，并将其应用到铁路图像中。从检测结果来看，这几种边缘检测算法处理图像各有优缺点，将其有机地结合起来实现铁路监控有一定的参考价值。
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