亚像素边缘检测算法综述及性能比较

视觉检测系统中的亚像素边缘检测技术是一项关键的图像处理技术，它在提升检测精度方面起着重要作用。随着科技的进步，传统的像素级边缘检测已不足以满足高精度需求，因此亚像素检测技术应运而生。本文由付鹏和高晓蓉两位作者在西南交通大学光电工程研究所开展的研究，对现有的亚像素边缘检测算法进行了深入探讨。 文章首先概述了像素级检测技术的发展现状，强调了亚像素检测在提高检测精度方面的优势，尤其是在0.1到0.5像素级别上。常见的亚像素边缘检测算法包括矩方法、拟合法、插值法、切线法、一阶微分期望法、小波变换法以及其他创新方法。其中，矩方法和拟合法因其在实际应用中的优越性，成为了主流算法。 矩方法，作为计算机视觉和模式识别中的基础手段，利用图像对象在成像前后矩特性的不变性来实现亚像素边缘定位。灰度矩算法利用前三阶灰度矩来定位边缘，假设实际边缘与理想阶跃边缘模型的灰度矩匹配，以此保持灰度不变性，从而精确确定边缘位置。这种方法具有严格的形式化表达，无需复杂的插值或迭代过程，且对灰度数据的加性和乘性因素不敏感，重复性精度高，对图像的灰度平移和缩放具有不变性。 此外，文章还对其他类型的亚像素算法进行了性能研究和比较，特别是针对矩方法中的几种具体实现，如空间矩和Zernike矩。通过模拟三阶边缘图像的处理，作者展示了这些方法在实际应用中的性能，并为选择合适的亚像素边缘检测算法提供了实用参考。 总结来说，本文通过对不同亚像素边缘检测算法的详细分析和性能评估，为视觉检测系统的优化设计提供了有价值的理论依据和技术指导，对于提高图像处理系统的精确度和实用性具有重要意义。