边缘检测是图像处理和计算机视觉中最基础也是最重要的部分之一,它被广泛的应用在图像分割、工业监测、智能交通视频监控系统等领域。因为边缘检测结果的准确性会对图像的后续处理产生很大的影响,所以如何有效的提高边缘检测结果的准确性成为边缘检测技术的重点研究方向之一。常用的边缘检测算子属于传统的边缘检测方法,它们是基于微分形式的方法。微分算子是根据图像边缘点的灰度值在一阶导数有极大值或者二阶导数有过零点的检测原理来判断图像中边缘点的位置。从数学角度分析,考虑到微分对函数曲线的光滑度具有很高的要求,而积分对函数曲线的光滑度要求并不是太高。因此,本文从数学积分角度出发,提出了一种新的基于局部能量的边缘检测方法。首先,对本文提出的局部能量的定义进行详细的描述,并具体说明局部能量值的变化过程。通过对局部能量的描述可知,边缘点的局部能量值要比平滑区域内像素点的局部能量值大很多。因此,本文根据构造的局部能量函数,通过分析局部能量值的大小来判断图像边缘存在的位置,从而可以有效地找到边缘点。其次,对本文提出的基于局部能量的边缘检测方法进行理论分析,详细地论述了理论推导的过程。接着对本文方法积分方向的选择以及检测过程进行简单的介绍,并对检测过程中用到的边界跟踪方法进行简单的描述。最后,实验部分从两个方面出发。一方面,把本文方法得到的边缘检测结果和传统边缘检测方法得到的边缘检测结果进行直观上的视觉比较,来验证本文方法用于边缘检测是有效的。另一方面,使用BSDS数据集的图像,利用基于连通成分、品质因数、Baddeley误差度量这3种客观的评价方法来比较本文方法和其他边缘检测方法的边缘检测效果。其中,利用基于连通成分的评价方法对边缘检测结果的连续性进行衡量,利用品质因数和Baddeley误差度量这两种评价方法对边缘检测结果的准确性进行衡量。实验结果表明,本文方法在边缘检测结果的有效性和准确性方面均优于其它检测方法。