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Canny边缘检测算法详解(转)

2018年05月25日 技术文章 ⁄ 共 873字 ⁄ 字号 Canny边缘检测算法详解(转)已关闭评论

1.Canny边缘检测基本原理

(1)图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确定边缘的位置。

(2)根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。

(3)类似与Marr(LoG)边缘检测方法,也属于先平滑后求导数的方法。

2.Canny边缘检测算法:

step1:用高斯滤波器平滑图象;

step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向;

step3:对梯度幅值进行非极大值抑制;

step4:用双阈值算法检测和连接边缘。

算法详解

step1:高斯平滑函数

g1

step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向

g2

step3:非极大值抑制

仅仅得到全局的梯度并不足以确定边缘,因此为确定边缘,必须保留局部梯度最大的点,而抑制非极大值。(non-maxima suppression,NMS)

解决方法:利用梯度的方向。

non

step4:用双阈值算法检测和连接边缘:

对非极大值抑制图像作用两个阈值th1和th2,两者关系th1=0.4th2。我们把梯度值小于th1的像素的灰度值设为0,得到图像1。然后把梯度值小于th2的像素的灰度值设为0,得到图像2。由于图像2的阈值较高,去除大部分噪音,但同时也损失了有用的边缘信息。而图像1的阈值较低,保留了较多的信息,我们可以以图像2为基础,以图像1为补充来连结图像的边缘。

链接边缘的具体步骤如下:

对图像2进行扫描,当遇到一个非零灰度的像素p(x,y)时,跟踪以p(x,y)为开始点的轮廓线,直到轮廓线的终点q(x,y)。

考察图像1中与图像2中q(x,y)点位置对应的点s(x,y)的8邻近区域。如果在s(x,y)点的8邻近区域中有非零像素s(x,y)存在,则将其包括到图像2中,作为r(x,y)点。从r(x,y)开始,重复第一步,直到我们在图像1和图像2中都无法继续为止。

当完成对包含p(x,y)的轮廓线的连结之后,将这条轮廓线标记为已经访问。回到第一步,寻找下一条轮廓线。重复第一步、第二步、第三步,直到图像2中找不到新轮廓线为止。

至此,完成canny算子的边缘检测。

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