关于数字图像处理技术与边缘检测的研究

钟昊鸣

摘要：随着科学技术的持续发展，不同学科知识和技术也得到了有效融合，在此背景下，数字图像处理技术也得到了快速发展，其应用范围也变得更加广泛。而在该项技术应用过程中，边缘检测是十分关键的一类处理方式，应用范围较为广泛。本文主要分析了数字图像处理技术，并对该项技术的边缘检测概念进行介绍，探讨了数字图像处理技术的实际应用，希望可以为相关工作人员起到一些参考作用。

关键词：数字图像处理技术;边缘检测;应用

现如今，伴随着我国科学技术水平的不断提升，数字图像处理技术也变得越发成熟，并广泛应用于我国生物医学、航空航天、遥感技术、军事探测等领域，具有极快的发展速度。在图像处理和计算机视觉当中，边缘检测技术是十分重要的专业技术，可以有效检测和抽取特征，具体需要通过数字识别图像亮度的骤变点，属于不连续点的相关算法，可以取得良好的应用效果。

一、数字图像处理技术概述

（一）基本概念

在数字图像处理过程中，可以采取特定方式对图像信号进行转化，获取到具体的数字信号，并通过计算机技术手段有效处理。通过应用数字图像处理技术，可以使图像的整体视觉效果得到提升，由于其具有较高的处理精度和丰富的信息技术，因此广泛应用于我国的航空航天、科技研究、农业和工业生产等领域当中，极大地提高了人们的生产和生活水平。目前，数字图像处理技术的内容具体包括图像理解、识别、增强以及集合处理等。

（二）数字图像处理技术的主要特点

在对数字图像处理技术进行应用时，需要对二维数据信息源进行使用，可以处理大量信息，因此对计算机存储空间以及运算速度也提出了较高要求。对比普通语音信息技术，数字图像处理设计在实际应用过程中，对信息传输时所应用的频带相对较高，所以需要系统处理图像压缩技术。除此之外，数字图像当中的像素间具有紧密联系，这使图像处理技术的数据压缩可行性得到了增强[1]。

（三）数字图像处理技术的运行过程

想要有效实现图像数字化，需要严格按照特定规律转变自然模式下的图像，使其通过计算机处理形成数字模式。图像在计算机当中有着数字矩阵模式，通过图像编码可以使图像质量得到有效保证，并合理压缩处理图像信息量，使图像的传输和存储需求得到满足。图像增强可以使图像清晰度得到提升，并对其进行转变，从而方便进行分析，具体需要采用边缘锐化、伪彩色处理、干扰抵制等方式。图像恢复可以使图像处理时的退化问题得到减少，具体要包括离焦现象和光学像相差等。图像分割可以结合图像特定规律划分不同区域，如境界法和区域法等。运用图像分析，可以充分分析出图像信息数据当中的有价值因素，从而对相关数值进行获得[2]。

二、边缘检测

（一）边缘检测概述

在图像处理、计算机视觉当中，边缘检测是一项重要技术，可以准确识别数字图像亮度，并对特征进行抽取和检测。而目前比较常见的一类边缘检测方式为灰度级间断检测。

（二）影响边缘检测的因素

在对数字图像进行处理时，边缘检测具有重要意义，当采用数量点亮度变化表示边缘时，边缘检测可以计算零度变化导数。在实践中，影响边缘检测的因素具体包括以下几点。首先，有限场景深度会有聚焦模糊现象产生。其次，非零半径光源阴影会出现半影模糊现象。再次，光滑物体边缘会有阴影存在。最后，当物体边缘附近存在漫反射和局部镜面反射，边线边上会有边缘存在[3]。

（三）边缘检测方式

在边缘检测过程当中，检测方式主要包括以下两种。首先，针对基于搜索的边缘检测方式进行分析，在实际应用过程中主要对边缘强度进行计算，具体需要通过一阶导数进行表示，如梯度模等。在具体计算后需要估計边缘方向，并要明确梯度方向，对局部梯度模最大数值进行了解。其次，通过零交叉方法可以利用图像，对二阶导数的零交叉点进行获取，从而对边缘进行精准定位。此方法可以对非线性微分方程零交叉点与拉普拉斯算子进行采用，在检测滤波边缘时需要对高斯滤波进行利用，从而有效进行预处理。多数边缘检测方法需要利用图像梯度进行计算，通过对不同滤波器不同方向梯度进行估算，在对导数进行获取后，需要明确阈值，从而对边缘位置进行确定。当阈值越低时，则说明监测边线越多，得到的结果也会受到图片噪声等相关因素带来的影响，而且可以在图像中对各种不相关特性进行了解。一旦阈值较高时，则会对较细或较短线段进行遗失。

在离散矩阵当中，可以采取有效方式实现非最大抑制阶梯。在具体实践时，可以充分预测一阶导数方向，并对梯度方向进行预测，有效对比梯度幅度。通常会选择具有滞后作用的阈值，从而对其边缘进行有效探究。首先，需要通过阈值上限对边缘开始范围进行寻找，在对开始点确定以后，需要在图像边缘上对边缘路径进行跟踪，对超过门槛下限的位置进行记录，一直到数值小于下限后方可停止记录。其次，其他边缘检测操作可以利用亮度二阶导数，其为亮度梯度变化率[4]。

结束语：

综上所述，在应用数字图像处理技术时，边缘检测具有重要作用，因此应用范围也十分广泛。在具体实践过程中，需要深入探究和分析数字图像处理技术与边缘检测技术，对二者的内容和方式进行了解，从而使图像所呈现的整体视觉效果得到提升，使图像处理的精度效果得到提高，促进我国相关领域的健康发展。

参考文献：

[1]卞秀蓉，周子勤.数字图像处理技术与边缘检测分析[J].现代信息科技，2017，1（4）：54-55.

[2]宋志刚，王龙山，陈向伟.利用数字图像处理技术检测锥螺纹[J].吉林大学学报（工学版），2016，34（2）：248-251.

[3]何莉，罗艳芳.基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究[J].计算机测量与控制，2017，25（7）：273-275，281.

[4]王植，贺赛先，毛庆洲，等.数字图像处理技术在钢坯在线检测系统中的应用[J].武汉大学学报（信息科学版），2016，30（3）：269-273.