摘要：在每一个实际的图像问题处理中，边缘检测作为一种基本的方法，经常地用于图像处理高等的层次中。因此边缘检测这种图像处理方法广泛的应用于图像的识别、分割、增强等。
因为图像的边缘至今没有一种严格的定义，因此图像的边缘检测方法多种多样。图像的边缘具有描述图像大小、位置、轮廓特征的作用，并应用于图像的分割、增强、复原、压缩等多个方面。寻找一种合理有效地图像边缘检测方法，一直是图像处理技术中要克服的难题。
本文首先通过研究一些经典的边缘检测方法如：Roberts、Sobel、Prewitt。
得知这些经典的边缘检测方法噪声抗性方面比较差，但通过选取合适的阈值可以很好地降低噪声,所以选取合适的阈值成为重中之重。接着本文通过模糊化处理来分析计算图像边缘信息。并对以上内容进行一系列的仿真实验。
本文主要目的是对图像边缘检测方法的改进研究，通过一系列的实验结果表明，对边缘检测的改进算法对图像的边缘检测更加精细。
关键词：图像处理； Matlab； Sobel；模糊检测
目录
摘要
ABSTRACT
1 绪论-1
1.1 研究的背景与意义-1
1.2 图像边缘检测方法-2
1.3 本文的研究内容-3
1.4 本文的组织结构-3
2 边缘检测经典算法分类以及性能简介-4
2.1 一阶微分算法算子-4
2.2 二阶微分算法算子-5
2.3 SOBEL算子边缘检测以及改进-8
2.4基于模糊集理论的现有算法的研究和改进-11
3 基于Matlab的实验结果与分析-16
3.1 MATLAB简介-16
3.2 实验结果以及分析-16
4 结论与展望-23
4.1 结论-23
4.2 展望-23
致谢-25
参考文献-26
