Kirsch边缘检测算子MATLAB怎么调用

I = imread('Lenabmp');

imshow(I),title('原图');

BW5 = edge(I,'kirsch');

figure;

imshow(BW5,[]),title('kirsch算子边缘检测');

程序如上，直接调用就可以

Soble算子对噪声有抑制作用，因此不会出现很多孤立的边缘像素点。Sobel算子对边缘的定位不是很准确，图像的边界宽度往往不止一个像素，不适合于对边缘定位的准确性要求很高的应用。Prewitt算子：对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均，但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。该算子与Sobel算子类似，只是权值有所变化，但两者实现起来功能还是有差距的，据网上查阅资料得知Sobel要比Prewitt更能准确检测图像边缘。

1、图像锐化和边缘检测的基本概念，微分梯度已经差分的定义

2、锐化和边缘检测的像素处理方式（3种）

3、单方向一阶微分锐化，包括：

水平方向

垂直方向

Kirsch算子

4、无方向微分锐化，包括：

Roberts算子

Sobel算子

Prewitt算子

Laplacian算子（二阶微分）

LOG算子（二阶微分

5、二阶微分

6、实验结果对比

在图像增强过程中，通常利用各类图像平滑算法消除噪声，图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。微分运算是求信号的变化率，由傅立叶变换的微分性质可知，微分运算具有较强高频分量作用。从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。但要注意能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比，否则锐化后图像性噪比反而更低，从而使得噪声增加的比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。

图像锐化的方法分为高通滤波和空域微分法。图像的边缘或线条的细节（边缘）部分 与图像频谱的高频分量相对应，因此采用高通滤波让高频分量顺利通过，并适当抑制中低频分量，是图像的细节变得清楚，实现图像的锐化，由于高通滤波我们在前面频域滤波已经讲过，所以这里主要讲空域的方法——微分法。

一阶微分运算一阶微分主要指梯度模运算，图像的梯度模值包含了边界及细节信息。梯度模算子用于计算梯度模值，通常认为它是边界提取算子，具有极值性、位移不变性和旋转不变性。

根据你的描述：

Kirsch边缘检测算子在医学图像处理中有重要应用,它在保持细节和抗噪声方面都有较好的效果但Kirsch算子得到的图像边缘仍存在连续性较差的问题本文利用边缘连接算法对Kirsch边缘检测方法进行了改进,获得较好的检测结果

一阶:：Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子， Kirsch算子，罗盘算子；

二阶： Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点，Canny算子，Laplacian算子。

Canny算子（或者这个算子的变体）是最常用的边缘检测方法。 在 Canny 创造性的工作中，他研究了设计一个用于边缘检测最优预平滑滤波器中的问题，后来他说明这个滤波器能够很好地被一阶高斯导数核优化。另外 Canny 引入了非最大抑制概念，它是说边缘定义为在梯度方向具有最大梯度值的点。

在一个离散矩阵中，非最大抑制阶梯能够通过一种方法来实现，首先预测一阶导数方向、然后把它近似到45度的倍数、最后在预测的梯度方向比较梯度幅度。

一个获得亚点精度边缘的改进实现是通过检测梯度方向上二阶方向梯度的过零点来实现的:

它在梯度方向的三阶方向梯度满足符号条件

其中 Lx, Ly Lyyy 表示从使用高斯核平滑原始图像得到的尺度空间表示 L 计算出的偏微分。

按照这种方法，能够自动得到亚点精度的连续曲线边缘。滞后门槛也可以用在这些差分边缘片断。

罗盘算子是斯坦福大学的Ruzon在1999年提出的一个新的算子，据实验以及报道，性能超过Canny算子。

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