自适应边缘提取

边缘是图像最基本的特征之一，边缘检测的效果将直接影响到图像的分析、识别和理解。边缘提取有两种操作方式:一是直接在空间域中进行提取，另一种方式是先对图像做一变换， 在其变换域中提取边缘。自适应边缘提取就是在处理和分析过程图像边缘中，根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件，使其与所处理数据的统计分布、特征结构特征相适应，以取得最佳的提取效果。边缘是图像最基本的特征之一，边缘检测的效果将直接影响到图像的分析、识别和理解。因此，边缘检测已经成为图像处理领域中十分重要的环节，有着广泛的应用。图像的边缘提取是图像处理的传统课题，目前已经有许多边缘提取方法。总的来说，边缘提取有两种操作方式:一是直接在空间域中进行提取，如Sobel，Roberts等算子，它们在边缘的定位和检测精度上效果较好，但是对噪声敏感；另一种方式是先对图像做一变换，在其变换域中提取边缘。自适应边缘提取就是在处理和分析过程图像边缘中，根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件，使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应，以取得最佳的提取效果。