1、邊緣是圖像的最基本特征。邊緣檢測(cè)在圖像識(shí)別、圖像分割、圖像增強(qiáng)以及圖像壓縮等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，也是它們的基礎(chǔ)，一直是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)問(wèn)題。目前在邊緣檢測(cè)領(lǐng)域已經(jīng)提出了許多方法，對(duì)于基手亮度的算法，是研究時(shí)間最久，理論發(fā)展最成熟的方法，它主要是通過(guò)一些差分算子，由圖像的亮度計(jì)算其梯度的變化，從而檢測(cè)出邊緣，主要有Robert，Laplace，Sobel，Canny，LOG等算子，這些算法現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展的比較成熟了。但鑒于

2、所分析的圖像特點(diǎn)的差異，不同邊緣檢測(cè)算法的性能具有很大的互異性，目前為止尚沒(méi)有一種方法可以適合于所有圖像。尤其，實(shí)際處理的圖像一般都混有噪聲，如何消除噪聲干擾帶來(lái)的偽邊緣，并且同時(shí)保證邊緣定位的準(zhǔn)確性成為邊緣檢測(cè)需要解決的一個(gè)重要問(wèn)題。因此，需要根據(jù)具體應(yīng)用設(shè)計(jì)新的邊緣檢測(cè)方法，或者對(duì)現(xiàn)有的方法進(jìn)行改進(jìn)以得到滿意的邊緣檢測(cè)結(jié)果。 本文首先研究了經(jīng)典的圖像邊緣檢測(cè)方法，線性濾波技術(shù)及其在圖像邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用，并通過(guò)理論分析以及仿真