引言

數(shù)字圖像邊緣是圖像的基本特征之一，它是不連續(xù)(或突變) 的數(shù)據(jù)圖像的特征，例如灰度值的突變或者紋理的突變等。在數(shù)字圖像分析領(lǐng)域中，圖像的邊緣檢測是提取圖像特征、分割圖像特征、識(shí)別圖像特征的重要基礎(chǔ)。在多張數(shù)字圖像分析領(lǐng)域中，邊緣檢測能夠準(zhǔn)確地獲得圖像的重要特征變化趨勢。圖像邊緣特征的改變反映出圖中物體重要屬性的改變，所以對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣檢測尤為重要。圖像邊緣檢測的應(yīng)用范圍也越加廣泛，如：醫(yī)學(xué)光影、地質(zhì)勘探、戰(zhàn)場分析、光學(xué)顯微等。邊緣檢測中最常用的算法有Roberts邊緣檢測算法、Laplacian邊緣檢測算法、Prewitt邊緣檢測算法、Sobel邊緣檢測算法、Canny 邊緣檢測算法[1-7]等。1986年Canny提出Canny邊緣檢測算法[8]，檢測算法過程是對(duì)待檢測圖像進(jìn)行平滑處理后，計(jì)算梯度幅度值和梯度方向，并進(jìn)行非極大值抑制，用雙閾值獲得圖像邊緣信息。羅敏等[9]針對(duì)傳統(tǒng)Canny算法在噪聲去除與高低閾值選取方面存在的問題，提出一種改進(jìn)的Canny算法；韋煒[10]闡述了Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子和Kirsch算子、高斯-拉普拉斯算子的邊緣檢測法等，經(jīng)過對(duì)結(jié)果的對(duì)比研究,得到其各自特性和適用范圍；程仁貴等[11]闡述了影像測量中的邊緣檢測的主要過程，包括圖像二值化處理、圖像邊緣的細(xì)化、邊緣點(diǎn)的提取方法等；張晗等[12]闡述了基于圖像邊緣增強(qiáng)和弱化的邊緣檢測研究，使處理后的圖像輪廓更清晰、分界更明顯并降低了模糊紋理對(duì)視覺的干擾；徐衍魯?shù)萚8]為改善傳統(tǒng) Canny 算法存在的不足，提出一種改進(jìn)算法；李一波等[13]為了從圖像中去除椒鹽噪聲，提出了一種基于改進(jìn) Canny 算子的圖像邊緣檢測算法。因此，對(duì)圖像邊緣檢測方法研究有重要意義。

本文提出一種數(shù)字圖像邊緣檢測算法，首先計(jì)算含噪聲圖像梯度幅值和梯度方向，由梯度幅值矩陣的極值確定初步極值邊緣矩陣；再采用Otsu閾值對(duì)初步極值邊緣矩陣值進(jìn)行抑制，將大于Otsu閾值的初步極值邊緣矩陣值作為圖像邊緣中的點(diǎn)，其他矩陣值則刪除；邊緣延長計(jì)算時(shí)，根據(jù)邊緣延長理論，選擇初步極值邊緣矩陣中小于Otsu閾值的值，最終獲得抑制噪聲的圖像邊緣。本文的邊緣檢測算法被驗(yàn)證可行后，進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)噴嘴試驗(yàn)的燃燒火焰圖像的邊緣檢測分析，燃燒火焰的細(xì)節(jié)邊緣特征符合實(shí)際情況，為發(fā)動(dòng)機(jī)噴嘴燃燒火焰數(shù)字圖像分析提供參考。

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作者信息：

何志勇，李祎，閆松，張志偉

（西安航天動(dòng)力研究所，陜西 西安 710100）