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基于MATLAB数字图像的边缘检测探究
摘要：随着MATLAB数字图像的边缘检测技术不断发
展，其已广泛用于国内外工程技术、遥感、林业、医学等各
个领域。基于此，本文首先介绍了MATLAB软件的特点，并
对基于MATLAB数字图像的边缘检测的功能、算法及其图像
的处理过程进行相关探究。
关键词：MATLAB；数字图像；边缘检测
中图分类号：TP391文献标识码：A
一般来说，数字图像的边缘信息是极其重要的，该信息
是提取一个图像特征的重要属性，同时可更加方便地对数字
图像的边缘信息进行比较和量化，适合对图像中各物体的
体位置进行检测和确定。因此，对基于MATLAB数字图像的
边缘检测进行相关的探究是有必要的，有利于我们提取更好、
更为精确的图像特征。
1MATLAB技术特点
MATLAB是由MathWorks公司开发出的一种用于可视化
图形处理和数值计算的程序化设计语言，这种编程语言操作
简单、高效，且功能强大。MATLAB软件是一种将矩阵运算、
数值分析、信号处理、图形图像处理和仿真集于一体的软件，
也是国际上公认的一种优秀的数学应用软件。在MATLAB软
件中有功能性工具箱和学科性工具箱，它的功能性工具箱主
要是用来扩充其图示建模仿真功能、符号计算功能、文字处
理功能等内容；而它的学科性工具箱具有较强的专业性，如
统计工具箱、优化工具箱、控制工具箱、图像处理工具箱、
小波工具箱及通信工具箱等。
2图像边缘检测的功能与算法
在MATLAB软件中，函数一阶导数的极值点会与函数二
阶导数的拐点和零交叉点的平滑信号相对应。目前，常用的
图像边缘检测算法主要有高斯-拉普拉斯（LOG）算子、Sobel
算子、Canny算子等。
2.1高斯-拉普拉斯（LOG）算子
高斯-拉普拉斯（LOG）算子是一种既具有图像平滑功能，
又具有边缘增强功能的二阶微分算法。该方法先利用二维的
高斯算子对数字图像进行最佳的平滑处理，而后再利用二维
拉普拉斯算子找出平滑图像的陡峭边缘，对平滑数字图像的
边缘进行增强处理。高斯算子是利用高斯函数的形状对模版
权值进行选择的线性平滑的滤波处理方法；拉普拉斯算子则
是利用一种二阶微分算子，找出数字图像的陡峭边缘，结合
高斯算子平滑处理的图像，利用零灰度值进行二值化，进而
产生连通、闭合的图像边缘。
2.2Sobel算子
Sobel算子主要是利用一阶导数对数字图像求梯度，并
以导数的极值设定图像的边界，突出数字图像的边缘，如图
1所示。众所周知，数字图像梯度是有方向的，且与数字图
像边沿方向总是呈现正交状态。在边缘检测中，Sobel算子
一般分为两种，一种是用来检测图像水平边沿，而另一种则
是用来检测图像垂直边沿。在使用Sobel算子算法对图像进
行边缘检测时，可对图像上下左右四个邻近像素进行加权平
均来提高边缘检测的效果。
2.3Canny算子
Canny算子的算法是利用高斯平滑滤波器对图像进行平
滑，除去噪声，然后再采用一阶偏导的有限差分来计算图像
梯度的方向和幅度值，在对极大值采取抑制的过程后，采用
两个阀值来连接图像的边缘，以达到边缘检测的目的。
3基于MATLAB的数字图像处理过程
3.1图像类型的转换
MATLAB软件可支持多种不同类型的图像，如灰度图像、
索引图像、二进制图像等，在对一些图像进行处理操作过的
程中，对图像的处理具有各种不同的要求，故在处理过程中
难免会涉及不同类型图像的转换。在MATLAB软件图像处理
的工具箱中，提供了各种不同的图像类型的转换函数供用户
选择使用，如rgb2gray（）函数，该函数可将彩色图像转换
为灰度图像，而利用gray2ind（）函数可将二值图像或灰度
图像转换为索引图像。在利用MATLAB软件对图像的类型进
行转换时，常出现数据类型不匹配的情况，对此，MATLAB
软件在其工具箱中又提供了各种可对数据类型进行转换的
函数，如double（）函数，该函数可将源数据转换为双精度
类型的函数。
3.2图像增强
图像的增强主要是为了在突出数字图像中的重要信息
的同时对无关的信息进行减弱或消除。图像增强技术可不考
虑数字图像降