2 原理分析

计算机图像处理目的是产生更适合人观察和识别的图像，以及自动识别和理解图像。图像处理中关键的一步就是对包含有大量各式各样景物信息的图像进行分解，将图像被分解成一些具有某种特征的最小成分，成为图像的基元，使其更容易被快速处理。

图像的边缘是图像的最基本特征。所谓边缘(或边沿)是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间，它是图像分割所依赖的重要特征。

物体的边缘往往灰度不连续，传统的边缘提取方法是考察图像的每个像素在邻域内灰度的变化，利用边缘一阶或二阶方向导数变化规律，用该方法检测边缘。这种方法称为局部算子法。

图象的很多特征都是与边缘和区域有关，边缘具有方向和幅度两个特征。沿边缘走向,像素值变化比较平缓；而垂直边缘的走向,则像素值变化很剧烈并呈现阶跃状, 称为阶跃性边缘。边缘处于灰度值从增到减的变化转折点，两边的像素的灰度值有着显著的不同，可能呈现斜坡状，称为屋顶状边缘。在理论上边缘像素值的一阶导数很大而二阶导数为零,呈现零交叉。我们利用这个特点进行边缘检测。