相干激光雷达正逐步向面阵、快速和远距离成像发展,其分辨率高、抗干扰能力强、能同时成距离像和强度像,可用于许多领域。相干激光雷达图像处理中,边缘检测能为图像分割、形状提取及目标识别提供数据;是后续处理的基础,直接影响整个激光雷达系统的精度和性能。因此有必要研究适用于检测相干激光雷达图像边缘的算法和边缘检测效果评价方法。论文融合均值比算法(ROA)和参数形态边缘检测算法,提出适用于检测相干激光雷达强度像边缘的ROA形态算法。ROA算法计算简单,但检测到的边缘通常为多像素宽度。参数形态算法已被证实可较好的检测含散斑噪声的相干激光雷达强度像,能得到单像素宽度边缘,但计算相对复杂,耗时长。ROA形态算法既可以检测到与参数形态算法类似的单像素宽度边缘,同时也大大缩短图像处理时间。论文使用置信水平参数评价ROA形态和参数形态的检测结果,比较两种算法边缘检测的性能。同时也使用置信水平评价参数形态算法检测不同宽度矩形的效果,以考察其对阶跃边缘和屋顶边缘的检测效果。论文在Abdou品质因数基础上得出一组性能系数,该系数计算所有实际检测到的边缘点对真实边缘定位的贡献总和,实现客观评价边缘检测算法。实验中使用仿真相干激光雷达强度像,目标载噪比区间为14dB至4.23dB,以考察加入不同程度噪声时,各个算法的性能变化。图像类型分为单目标,多目标简单背景和多目标复杂背景,分别模仿理想情况及真实环境获取的雷达图像。被评价的算法包括ROA算法、ROA-MSP算法、ROA形态算法、参数算法和参数形态算法等针对雷达图像提出的算法;也包括Sobel算法、Log算法和Canny算法三种经典梯度边缘检测算法。论文计算了以上几种边缘算法检测仿真相干激光雷达强度像的性能系数,分析算法在不同条件下的相应性能。论文也分析了置信水平和性能系数两种评价方法的优缺点。