边缘检测算法的比较

资 源 简 介

边缘检测算法的比较

详 情 说 明

边缘检测是计算机视觉中用于识别图像中物体边界的关键技术。不同算子通过各自的数学原理和计算方式来实现这一目标，各有其优缺点。

SUSAN算子（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）基于区域灰度相似性进行边缘检测。其核心思想是通过比较像素邻域内与中心像素相似的区域大小来判断边缘点。这种方法的优势在于对噪声有一定的鲁棒性，且在边缘定位精度上表现较好，但计算复杂度相对较高。

LOG算子（Laplacian of Gaussian）结合了高斯滤波和拉普拉斯算子。它首先对图像进行高斯平滑以抑制噪声，再通过拉普拉斯算子检测二阶导数过零点来定位边缘。LOG能有效检测到边缘的连续轮廓，但对噪声敏感且可能产生双边缘效应，需要谨慎选择高斯核参数。

Prewitt算子是一种基于一阶导数的边缘检测方法，通过计算图像在水平和垂直方向的梯度来检测边缘。它的计算简单快速，适合实时性要求较高的场景。然而，Prewitt算子对噪声较为敏感，且边缘检测的精度和连续性不如LOG或SUSAN算子。

在实际应用中，选择哪种边缘检测算子需综合考虑图像质量、噪声水平、边缘特性以及对实时性的要求。若图像噪声较多且边缘需精确定位，SUSAN或LOG可能更合适；若对计算效率要求较高，Prewitt算子则是更轻量的选择。