摘 要
边缘检测技术是图像处理中的一项基础技术。所谓边缘，就是指图像灰度发生突变的位置，它是图像不同区块的分界处。我们可以通过图像的边缘来对图像的区域进行划分，从而实现各类后续操作。图像的边缘检测技术，一直以来都是研究的热点。
在本文中，研究了基于RGB颜色空间的边缘检测算法，并介绍了研究的背景和意义。阐述了RGB颜色空间的基本概念以及彩色图像分割的基本原理。通过研究彩色图像的相关概念，得到了RGB色彩空间的定义和功能。 使用MATLAB设计和调试算法的具体流程，并对仿真结果进行了分析。
关键词 ：图像处理；边缘检测；算法；仿真；MATLAB
ABSTRACT
Edge detection is a basic technique in image processing. The so-called edge, refers to the sudden change in the location of the image gray, it is the image of different blocks at the boundaries. We can divide the area of the image by the edge of the image, so as to realize the following operations. Image edge detection technology has been the focus of research.
In this paper, the edge detection technology is studied, and the background and significance of edge detection are introduced. Based on the research of the related concepts of the edge features in the image, the paper analyzes and compares the steps and the roof edge, and introduces the application of edge detection. The Roberts operator, Prewitt operator, Sobel operator, Kirsch operator, Laplacian operator, LoG operator and Canny algorithm are studied. Using MATLAB to design and debug the specific process of the algorithm, using the actual image of these algorithms are verified by simulation, and the simulation results are analyzed.
Key words ：Image processing; edge detection; algorithm; simulation; MATLAB
视觉对于人类有着不可替代的重要作用，它是人类感官当中极为重要的方面。据统计，人类获取的所有信息当中，有70%都是通过视觉渠道获取的。正因为如此，人们对于视觉信息的认知和理解，也是比较直观和深刻的，在生产生活的各个领域，人们都追求眼见为实，寻求各类图像信息的获取。为了方便人们通过视觉信息来观察和处理各类问题，图像技术就应运而生了。在计算机当中，系统通过数字化的图像信息，将采集或者生成的视觉信息处理为数字图像，然后通过显示设备，展现给观看者。
数字图像的处理与应用技术由计算机科技的发展而产生，起源于20世纪中期。在图像技术发展的早期，计算机性能不足以处理如此多的信息，因而发展较为缓慢。后来计算机性能有了突飞猛进的提升后，数字图像的相关技术也随之发展了起来，而它的应用也变得更为广泛了。在很多现代化的科学技术领域，以及一些信息化程度比较高的应用当中，例如医学影像、地理勘测、工业探伤等方面，图像的处理识别技术都发挥着不可替代的作用。
在图像的处理与识别的过程当中，有一项最为基础，也是最为重要的技术手段，这就是图像的边缘检测相关技术。所谓边缘，就是指图像灰度发生突变的位置，它是图像不同区块的分界处。对于一个图像来说，边缘信息就是该图像最为重要的信息之一。我们可以通过图像的边缘来对图像的区域进行划分，从而实现各类后续操作。也可以从图像的边缘信息当中，对图像的内容和结构进行分析，从而实现对图像的理解和后续处理。此外，边缘信息的提取，能够有效地排除很多次要因素的干扰，使得我们能够更加方便地使用计算机程序来对图像进行各种处理。因此，图像的边缘检测技术，一直以来都是研究的热点。然而，在现有的技术手段之下，对于边缘信息的检测工作，还有许多不尽如人意的地方，例如抗干扰性能不够强，只能提取某种特定的边缘，对边缘信息的重复或者遗漏等。正因为如此，我们需要对图像边缘检测的原理和技术手段，展开进一步的研究工作。
在20世纪60年代，Roberts最早研究了边缘检测的相关内容，并提出了Roberts算子，以供边缘检测的实现。后来，Prewitt在此基础上提出了Prewitt算子，Sobel提出了Sobel算子，改善了使用算子的边缘检测手段。紧接着，Kirsch按照检测方向的不同，提出了Kirsch算子，实现了不同方向边缘的分别检测。在这之后，Marr和Hildereth在相关研究的基础上，提出了LoG算子，实现了对不同类型边缘的检测。Canny在上述研究的基础上进行总结和创新，制定出了评价边缘检测好坏的Canny准则，并依据该准则提出了Canny算法，实现了对边缘的有效检测。后来Shen Jun提出了基于指数滤波器的Shen Jun算子。
随着研究的不断深入，小波变换由于其优越的空域和频域特性，逐渐受到越来越多的人的重视。对边缘的检测方式，也从简单的空域滤波模板，向着小波分析的方向前进。L. FENG等人（2011）提出了提出了一种基于小波分解和重构的文档图像边缘特征检测方法，能够实现对图像边缘的快速检测。M Tello Alonso等人（2011）提出了一种使用了多尺度下的小波变换来进行边缘检测的方法，并将其应用于合成孔径雷达图像，提升了雷达的作战能力。RD Silva等人（2013）提出了一种保留边缘的自适应小波去噪算法，能够很好地去除图像中的高斯噪声。
然而这些方法还不足以满足对边缘检测的更高要求，为了实现对图像边缘更快速、更精准的检测，人们继续寻找更为有效的算法，比如利用分形学、数理统计、神经网络、遗传算法等理论，来对图像边缘进行处理。H Li等人（2011）提出了一种基于细胞神经网络（CNN）和线性矩阵不等式（LMI）的边缘检测方法，仅使用一次迭代，就能够实现对图像边缘的快速检测。P Dollár在2013年提出了一种基于随机决策森林的边缘检测算法，比传统算法的速度快了几个数量级。更多的边缘检测方法不断被发掘出来，给了这个基础而又重要的技术以旺盛的生命力。
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