基于经典算子只考虑两个方向的差分,导致边缘图像丢失大量边缘细节,提出了一种多方向的各向异性边缘检测算法.首先构造4个具有各向异性的4阶差分模板,对其进行归一化处理,利用差分模板与原图像卷积,分别得到垂直、水平、45°、135°四个方向的差分图像,将四个差分图像相加并开方得到梯度图像,然后对梯度图像阈值二值化处理,得到二值化图像,最后利用形态学方法对二值化图像进行细化操作,得到边缘图像.通过多组模拟仿真实验,验证了该算法的有效性和优越性.
边缘检测 各向异性 差分模板 阈值二值化 形态学方法