实际进行电子内窥镜孔探检测时，+由于光照强度、背景、焦距、噪声等影响因素存在，获取的孔探图像质量会有所不同，为了更好的提取有用特征，针对不同质量的孔探图像应灵活采取不同的图像处理方法。
电子内窥镜孔探图像一般都含有噪声，采用中值滤波能较好的过滤噪声并保护边缘信息．如果边缘较明显，可以不经过锐化而进行后续的图像处理．如果实际的孔探图像噪声较小，背景与目标区别明显，就可以不经分割处理而直接提取边缘．在边缘提取方面，由于Roberts边缘检测算子采用对角线方向相邻两像素之差进行梯度幅值检测，其检测水平、垂直方向边缘的性能要好于斜线方向边缘，并且检测定位精度比较高，但对噪声敏感，不适合于噪声较大的情况．
Sobel边缘检测算子不但可以产生较好的边缘效果，而且对噪声具有平滑作用，减小了对噪声的敏感性．但是，Sobel边缘检测算子会检测出_些伪边缘，使得边缘比较粗，降低了检测定位精度。在检测定位精度要求不是很高的情况下，可以选择Sobel算子。Prewitt边缘检测算子对噪声有平滑作用，但是它与Sobcl边缘检测算子一样，它检测出的边缘比较粗，定位精度比较低，容易损失如角点这样的边缘信息，由于Prewitt边缘检测算子是通过八个方向算子对图像进行卷积运算，其运算量比较大，一般较少采用．Canny边缘检测算子检测出的边缘图像与前面几种方法检测出的边缘相比，边缘定位精准、连续，对于真实边缘漏检的概率较小．但如果噪声太大，检测出来的虚假边缘也随之增多，使边缘图像显得复杂． |
