0 引 言

边缘检测在计算机视觉和图像分割中起着重要作用。它可以对图像进行识别与分析，由于图像边缘包含一些有用的信息和特性，该项技术成为研究者们分析图像和识别图案特征的手段。边缘检测可以分成一阶导数算子和二阶导数算子[1-2]。常用的一阶导数算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子等，而二阶算子有 LOG算子、拉普拉斯算子、Canny算子等。在实践中，Canny算子常与其他算法相融合，实现图像处理，广泛用于医学领域及车牌识别技术领域等[3-5]。

1 边缘检测技术

图1 边缘检测方框图

常规边缘检测方法的流程图如图1所示。

确定阈值：根据边缘算法计算结果，选定阈值，阈值大小会直接影响最终图片检测出的结果。例如当阈值过小时，图片中被检测出的线条也就越多，那么受噪声干扰也就越大。

在人民权利方面，“应规定一切不反对抗日的地主资本家和工人农民有同等的人权、财权、选举权和言论、集会、结社、思想、信仰的自由权”［1］768。在文化教育方面，“应以提高和普及人民大众的抗日的知识技能和民族自尊心为中心”［1］768，发展文化教育事业。这些政策的实施，调动了各方面的积极性，改善了人民的生活，为争取抗战的胜利奠定了基础。

滤波处理：利用函数图像导数进行边缘检测的算子会受到噪声干扰，需通过滤波器进行平滑处理，这样会使检测结果更加理想。

Log算子：X=edge(f，‘log’，T，sigma)。

检测边缘：一些较大图像点不一定是边缘，需要确定边缘点。而确定图片梯度中阈值是一种检测方法。

定位边缘：分析边缘位置时，需通过子像素分辨率推测位置。

2 MATLAB关键程序

在MATLAB中，函数edge用于灰度图像边缘提取，其中包括了Sobel、Prewitt、Roberts、LOG、Canny等边缘算子，每个算子检测结果都不会相同，所以对噪声抗干扰能力也不相同。

文氏桥振荡器,它是由同相放大器和RC串并联反馈网路组成。具有振荡较为稳定、波形良好、振荡频率在较宽的范围能方便地连续调节等优点[6]。在文氏桥振荡器拓扑中增加动态元件、非线性元件或者两个文氏桥电路通过非线性耦合可构成各类文氏桥混沌或超混沌振荡电路[10-14]。

X=edge(f，‘method’，parameters)，f为被检测边缘图像，method为边缘算子，parameters为另一个可调参数。

Sobel算子：X=edge(f，‘sobel’，T，dir)，其中T是阈值，dir指定检测边缘首选方向，包括both、horizontal、vertical等方向。

Prewitt算子：X=edge(f，‘prewitt’，T，dir)。

在云制造服务中，可持续制造能力的评估是一个重要的因素，制造资源的能力评估是选择最佳制造服务的前提，Zhao等[17]建立了一种考虑制造持续性的指标体系，并基于改进的“纵向和横向”方法提出一种新的动态评价模型，对数控机床的可持续制造能力进行了动态评价;Polansky等[18]从功能属性、结构信息、活动和工艺条件3个方面构建了工业机器人模型的统一可持续制造能力(Sustainable Manufacturing Capability, SMC);Yi等[19]提出了基于本体的云制造工业机器人系统的可持续制造能力模型。

增强边缘：确定各图像附近强度，使检测结果更加准确。边缘增强是通过计算梯度的大小来进行。

Canny算子：X=edge(f，‘canny’，T，sigma)。

其中，T为一个向量，T=[T1，T2]，sigma为标准偏差。如图2所示，利用imread函数读取图像，通过rgb2gray函数将原始图像进行灰度处理，再通过edge函数检测图像边缘，最终通过subplot函数来输出原始图像和该算法边缘检测图。

3 仿真分析

3.1 Roberts算子

Roberts算子是一种斜向偏差分梯度计算方法，梯度方向垂直于边缘，其大小代表了边缘强度。Roberts实际操作是求旋转度两个方向上微分，对边缘定位的精度较好，其中对图像垂直和水平方向上定位更准确。利用Roberts算子对硬币图像进行检测，运行结果如图3所示。

图3 利用Roberts算子检测边缘

由图3可以看出，Roberts算子提取的边缘较粗，边缘定位不是很准确。

3.2 Sobel算子

Sobel算子是一组定向算子，它来自图像边缘检测不同方向，与Roberts算子不同，平均后进行差分，增强中心像素在四个方向像素权重，计算结果是图片边缘。在技术上Sobel算子是离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数梯度近似值，对硬币图像进行检测，结果如图4所示。

图4 利用Sobel算子检测边缘

Prewitt算子是一种边缘样板算子，它可以利用像素点四个方位的灰度差在边缘处达到极值时检测边缘，对噪声具有平滑作用。因为边缘点像素灰度值与域点像素灰度值不同，实际应用中使用微分算子和模板匹配方法来检测图像边缘。Prewitt算子不仅可以检测边缘点，而且可以减少噪声影响，使噪声和灰度图像处理更加准确[2]。利用Prewitt算子对图像进行检测，结果如图5所示。

对宽带IP网络的全部流量进行采集，考虑到每个城市有多个区县，所有业务流量均要经过城市出口路由器，建议将采集系统设置在城市出口路由器侧，如下图：

3.3 Prewitt算子

图3与图4对比，可以看出Sobel的边缘提取效果略好于Roberts，图中利用Sobel提取的硬币边缘比Roberts提取的结果更清晰。

创新意味着突破传统，走不同寻常的道路，与创新相伴左右的便是风险，风险管理是考量一个新创企业面对市场环境的动荡所体现出来的能力，风险管理即营销职能寻求降低企业对外部环境的脆弱性和依赖性，通过协同营销方案提高企业的灵活性。“三只松鼠”已经走过了6个年头，取得了巨大的成就，成为中国互联网休闲食品的第一品牌，但在其成长过程中面临着众多风险与挑战，如食品质量问题、来自于同行的模仿、资金链运转等，其中章燎原认为“三只松鼠”最大的风险是食品安全。为了将风险控制到最低程度，“三只松鼠”利用互联网信息化、数据综合处理等手段，制定未来发展的四大战略：大健康、大娱乐、大品类、大消费，这构成了松鼠未来新消费主义。

Roberts算子：X=edge(f，‘roberts’，T，dir)。

图5 利用Prewitt算子检测边缘

由图5可看出，Prewitt对硬币边缘提取较好，但原图中的一些阴影轮廓在Prewitt的提取中没有显现出来。

3.4 LOG算子

LOG算法也被叫做拉普拉斯高斯算法，这是因为它是由拉普拉斯和高斯算法结合形成。LOG算子是由拉普拉斯算子改进而成，它需要考虑处理领域，从而得到较好检测效果。Laplacian算子对噪声非常敏感，因此LOG算子引入了平滑滤波，有效的去除了服从正态分布的噪声，从而使边缘检测的效果更好。利用不同标准偏差的LOG算子对图像进行检测，结果如图6所示。

计算机网络信息技术犹如一把双刃剑，它既有自己的优势，但是也有自己的劣势，在方便人们工作和生活的同时也会造成相应的困难。计算机网络信息系统自身也具有一定的安全缺陷，并且有些安全问题是人们在日常的工作中很难发现或是进行排除的。所以如果计算机网络系统自身的安全措施没有管理到位，那么就会给计算机埋下严重的安全隐患。除此之外，相关的应用程序当中也存在一定的使用漏洞，如果漏洞没有进行及时有效的补救措施，也会给计算机带来严重的危害。所以财政部门要想有效加强财政信息数据的安全，就必须加强计算机网络系统安全的开发程度，最大限度地减少计算机受到的危害。

图6 利用LOG算子检测图像边缘

图6是用sigma进行边缘提取的结果，从图中对比可以看出， sigma值在一定范围取值较小时，提取结果更准确。

3.5 Canny算子

Canny算子有3个准则：信噪比准则、定位精准度准则，单边缘响应准则。基于以上标准，利用泛函数求导的方法可导出坎尼边缘检测器是信噪比与定位之乘积的最优逼近算子，表达式近似于高斯函数的一阶导数。利用Canny算子对图像进行检测，Canny算子提取的边缘效果相对其他算子而言提取效果最好，但对复杂图片的边缘提取还有待进一步提高。

4 结 论

笔者详细介绍了五种经典边缘提取算子，并使用MATLAB对一些图像边缘进行提取检测，通过仿真分析五种算子的优缺点：Roberts算子，虽然定位精度很高，但因为对噪声十分敏感，不能抑制噪声影响，会使提取效果不理想；Sobel算子优点是简单易算，缺点是提取的图像轮廓有时并不能令人满意；Prewitt算子和Sobel算子很相似，但功能不同。LOG算子边缘定位精度与抗噪声能力存在对立关系，Canny算子提取出来的边缘轮廓十分清晰，封闭性好，误差影响小，也存在局限性，需要确定好阈值大小来检测出边缘。Canny算子经常与其他算法相结合，被用于图像处理，实现目标区域提取轮廓。

多年来，集团公司成品油销售业务因不同时期战略的变化错失了低成本发展机遇，加之新建加油站成本大幅提高、大面积租赁站退租等因素，加油站基本维持在两万座左右，并且相当比例加油站位置偏远、纯枪量小、效益低下。零售能力仅8000万吨左右，每年有2000 万吨成品油需在国内市场批发销售，形成巨额亏损。随着国内加油站价格战硝烟四起，目前的零售业务盈利能力也直线下滑。

[参考文献]

[1] 黄锋华，刘琪芳，冀金凤.基于matlab数字图像处理边缘检测算子的研究[J].机械工程与自动化, 2011 (4).

[2] 曾俊.图像边缘检测技术及其应用研究[D].武汉:华中科技大学, 2011.

[3] 张秀兰.基于MATLAB的数字图像的边缘检测[J].吉林化工学院学报, 2010(2).

[4] 刘海玲, 裴连群.基于遗传算法的医学图像配准方法改进[J].自动化与仪器仪表, 2016(9).

[5] 惠人杰,孙美,施佺,等.一种改进的车牌识别算法设计与实现[J].南通大学学报(自然科学版),2015(4).