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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利基于自适应扩张状态观测器的图像边缘检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119006504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411471208.1，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权基于自适应扩张状态观测器的图像边缘检测方法是由李向阳;伍炽荣设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应扩张状态观测器的图像边缘检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应扩张状态观测器的图像边缘检测方法，将ESO同时作为图像噪声滤波算子（滤波器）和微分算子（微分器），具有更高的检测精度和更好的抗噪声能力。采用优化的极点配置方法来选择ESO的增益系数，更有利于保证数值稳定性，更适合滤除图像中的噪声和提高图像边缘检测能力。引入了自适应学习机制，根据梯度大小来调节ESO带宽，根据噪声估计值大小确定噪声点的位置，实现不同噪声强度条件下都能获得良好的边缘检测性。针对图像边缘的形状可能不规则的问题，从多个方位进行边缘检测以获取多方位边缘信息；针对单向微分出现的相位滞后问题，采用双向微分取平均的方法抵消相位滞后的影响，从而提高检测精度。

本发明授权基于自适应扩张状态观测器的图像边缘检测方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应扩张状态观测器的图像边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过ESO获得的一阶微分信号来计算待边缘检测图像的梯度，根据梯度来改变ESO的带宽，通过三阶ESO估计的图像灰度变化率的实时值来调整ESO的带宽大小；通过ESO获得的二阶微分信号来估计图像的噪声强度，确定极端的噪声点位置；应用上述ESO从多个方向计算图像像素点的微分，以减少初始方向对边缘位置的影响，通过正反向多方位综合得到图形的梯度，并根据噪声点的位置对图像进行滤波；采用非极大值抑制方法精确定位边缘点，使用双阈值法确定边缘的连线，从而得到最终的边缘图像；从水平、45°、垂直和135°四个方位的双向提取待边缘检测图像的一阶微分信号，并对双向的一阶微分信号取平均，通过三阶ESO提取一阶微分信号，三阶ESO的离散形式为： （1）；其中非线性函数、定义如下： （2）； （3）；式中，和分别为当前时刻像素点和下一时刻像素点，为积分步长；为信号的输入，即图像中某一方向上的像素点的灰度值；为当前时刻像素点的灰度跟踪输出，为下一时刻像素点的灰度跟踪输出，为当前时刻像素点的灰度的一阶微分输出，为下一时刻像素点的灰度的一阶微分输出，为当前时刻像素点的灰度的二阶微分输出，为下一时刻像素点的灰度的二阶微分输出；为输入控制量，作为图像处理的微分器，为控制增益，由于为0，后续计算不需要考虑该控制增益；是ESO的跟踪误差，即ESO估计的灰度值与实际图像灰度值之差；非线性函数、为快速控制最优综合函数，、、是ESO的增益系数；、代表误差指数变化的参数；代表观测误差的线性变化区域的大小，取值范围为； 、、的取值对ESO的观测能力和估计扰动的能力起关键作用，采用优化的极点配置方法来选择ESO的增益系数、和，降低图像高频噪声的干扰，提高图像边缘检测精度；三阶ESO的观测误差矩阵的特征多项式，表示为： （4）；式中，为拉普拉斯变换算子，通过实验得到优化的极点为，，，即有： （5）；由公式（4）与公式（5）得ESO的增益系数为： （6）；式中，是ESO的带宽，决定了ESO的跟踪速度和抗噪声能力。

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