本文简要阐述了算子在边缘提取方面的应用以及原理。并对粗结果进行了线性变换，选定一定阈值加强了图像边缘提取后的显示效果。并分别实现了sobel 算子，prewitt 算子，laplace算子的边缘提取算法。
关键词：边缘提取，roberts算子， kirsch算子，sobel 算子，prewitt 算子，laplace算子，用roberts算子， kirsch算子，sobel 算子，prewitt 算子，laplace算子分别执行边缘提取算法。以为数据源，执行完毕后进行比较。
边缘是图像的最基本特征之一，可以表达物体的特征，并且对于图像的变化不敏感（何变换，灰度变换，光照方向变换，还可以为物体检测提供有用的信息，是一种典型的图像预处理过程。
边缘从本质上说是灰度构成的曲面上的陡峭区域。而突出边缘也就是锐化图像的过程，相当于图像被微分，而微分的作用是求图像的变化率。边缘提取的过程也就是这个微分的过程。
直接对整个图像进行微分分析既不可行也没有必要因此，在这里提出算子的概念对图像求局部的微分，而算子取的不同对图像的影响也不一样。
与算子的卷积相当于是将一个信号转化为另一个信号，在这里，卷积的定义是，原图像的每一个点与一个矩阵相乘将结果分配给它周围的点。
sobel算子是一个3*3的矩阵，强烈描述了某一个方向上灰度的变化，由于局限于3*3的规模，实际上能描述的方向一共只有4个，这里以距离用了↑↓，作为边缘提取算子，以他们平方和的开方为输出值。
prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，平滑噪声 。
取其laplace算子在+-1的范围内二阶导数，不光可以取边缘，与原图叠加后还有锐化过程。
它采用8个模板对图像上的每一个像素点进行卷积求导数，这8个模板代表8个方向，对图像上的8个特定边缘方向作出最大响应，运算中取最大值作为图像的边缘输出。
int ntemplate[8][9]=,3×3
用这个8个模版来计算每个边缘方向的最大响应值作为边缘特征值-边缘强度。
由于产生的导数值往往会有0~255之外的点，并且有一些无效点可以过滤掉，因而在过滤之后使用线性变换映射到0~255区间内方便bmp显示。
使用语言：c 语言
操作系统：win8
编译环境：vs2013
第一次作业关于bmp的读写函数以及包括图像线性变换在内的函数。
各种边缘提取的函数。
#ifndef include_margin_h
#define include_margin_h
#include ""
extern const int sobel_h[3][3];
extern const int sobel_v[3][3];
extern const int laplace[3][3];
extern const int p_h[3][3];
extern const int p_v[3][3];
extern int kirsch[8][3][3];/各个算子。
extern void sobel_margin(bmp * src, bmp * tgt);
extern void laplace_margin(bmp * src, bmp * tgt);
extern void prewitt_margin(bmp * src, bmp * tgt);
extern void kirsch_margin(bmp * src, bmp *tgt);
/各个算子函数。
extern void kirsch_init();
extern void inner_kirsch_margin(bmp * src, bmp *tgt,int num);
#endif
原始图像。sobel
laplace
prewitt
kirsch
1.与prewitt算子相比，sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，可以降低边缘模糊程度，因此效果更好。但对于噪声的处理则没有prewitt算子优秀。
两个垂直方向的平方和感受到了所有方向的变化量。另外其提取的边缘宽度较大并不理想。
2. laplacian 算子对噪声比较敏感，可由图中所见有大量受到噪声干扰形成的边缘。
3. prewitt算法产生的边缘较细，对于噪声也不那么敏感，但在边缘的划分上出现了一些间断点，虽然没有出现莫名其妙的边但出现了一系列噪点，可以通过再次过滤进一步滤除。
4. kirsch算法在图像的各个方向的边缘都有很好的划分，锐度也比其它图像更大一些，减小了平均性对算法的影响。
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