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[導讀]   Canny算子Canny邊緣檢測算子是John F. Canny于 1986 年開發(fā)出來的一個多級邊緣檢測算法。更為重要的是 Canny 創(chuàng)立了邊緣檢測計算理論(ComputaTIonal

  Canny算子Canny邊緣檢測算子是John F. Canny于 1986 年開發(fā)出來的一個多級邊緣檢測算法。更為重要的是 Canny 創(chuàng)立了邊緣檢測計算理論(ComputaTIonal theory of edge detecTIon)解釋這項技術如何工作。

  Canny 算法包含許多可以調整的參數(shù),它們將影響到算法的計算的時間與實效。

  高斯濾波器的大?。旱谝徊剿玫钠交瑸V波器將會直接影響 Canny 算法的結果。較小的濾波器產(chǎn)生的模糊效果也較少,這樣就可以檢測較小、變化明顯的細線。較大的濾波器產(chǎn)生的模糊效果也較多,將較大的一塊圖像區(qū)域涂成一個特定點的顏色值。這樣帶來的結果就是對于檢測較大、平滑的邊緣更加有用,例如彩虹的邊緣。

  閾值:使用兩個閾值比使用一個閾值更加靈活,但是它還是有閾值存在的共性問題。設置的閾值過高,可能會漏掉重要信息;閾值過低,將會把枝節(jié)信息看得很重要。很難給出一個適用于所有圖像的通用閾值。目前還沒有一個經(jīng)過驗證的實現(xiàn)方法。

  Canny 算法適用于不同的場合。它的參數(shù)允許根據(jù)不同實現(xiàn)的特定要求進行調整以識別不同的邊緣特性。對于PC上的實時圖像處理來說可能慢得無法使用,尤其是在使用大的高斯濾波器的情況下。但是,我們討論計算能力的時候,也要考慮到隨著處理器速度不斷提升,有望在未來幾年使得這不再成為一個問題。

  canny算子的語法原理分析

  1. Canny邊緣檢測基本原理

  (1)圖象邊緣檢測必須滿足兩個條件:一能有效地抑制噪聲;二必須盡量精確確定邊緣的位置。

 ?。?)根據(jù)對信噪比與定位乘積進行測度,得到最優(yōu)化逼近算子。這就是Canny邊緣檢測算子。

  (3)類似與Marr(LoG)邊緣檢測方法,也屬于先平滑后求導數(shù)的方法。

  2. Canny邊緣檢測算法:

  step1:用高斯濾波器平滑圖象;

  step2:用一階偏導的有限差分來計算梯度的幅值和方向;

  step3:對梯度幅值進行非極大值抑制;

  step4:用雙閾值算法檢測和連接邊緣。

  step1:高斯平滑函數(shù)

  

 ?。梢岳斫庀戮S基百科上關于卷積函數(shù)的定義,如下圖移動的紅色窗口代表我們的高斯和函數(shù),藍色為圖像灰度函數(shù))

  

  

  

  通過高斯函數(shù)產(chǎn)生k*k的模板如3*3

  

  用這個模板對每個像素進行加權平均

  Step2:一階微分卷積模板

  

  step3:對梯度幅值進行非極大值抑制

  僅僅得到全局的梯度并不足以確定邊緣,因此為確定邊緣,必須保留局部梯度最大的點,而抑制非極大值。(non-maxima suppression,NMS)

  解決方法:利用梯度的方向。

  

  圖1非極大值抑制

  四個扇區(qū)的標號為0到3,對應3*3鄰域的四種可能組合。在每一點上,鄰域的中心象素M與沿著梯度線的兩個象素相比。如果M的梯度值不比沿梯度線的兩個相鄰象素梯度值大,則令M=0。

  即:

  

  Step4:用雙閾值算法檢測和連接邊緣:

  對非極大值抑制圖像作用兩個閾值th1和th2,兩者關系th1=0.4th2 。我們把梯度值小于th1的像素的灰度值設為0,得到圖像1。然后把梯度值小于th2的像素的灰度值設為0,得到圖像2。由于圖像2的閾值較高,去除大部分噪音,但同時也損失了有用的邊緣信息。而圖像1的閾值較低,保留了較多的信息,我們可以以圖像2為基礎,以圖像1為補充來連結圖像的邊緣。

  鏈接邊緣的具體步驟如下:

  對圖像2進行掃描,當遇到一個非零灰度的像素p(x,y)時,跟蹤以p(x,y)為開始點的輪廓線,直到輪廓線的終點q(x,y)。

  考察圖像1中與圖像2中q(x,y)點位置對應的點s(x,y)的8鄰近區(qū)域。如果在s(x,y)點的8鄰近區(qū)域中有非零像素s(x,y)存在,則將其包括到圖像2中,作為r(x,y)點。從r(x,y)開始,重復第一步,直到我們在圖像1和圖像2中都無法繼續(xù)為止。

  當完成對包含p(x,y)的輪廓線的連結之后,將這條輪廓線標記為已經(jīng)訪問。回到第一步,尋找下一條輪廓線。重復第一步、第二步、第三步,直到圖像2中找不到新輪廓線為止。

  3. canny算法程序實現(xiàn)

  Canny算法程序中將上述的4個步驟再加以細分,分成以下7步:

  l 生成高斯濾波系數(shù);

  l 用生成的高斯濾波系數(shù)對原圖像進行平滑;

  l 求濾波后圖像的梯度;

  l 進行非最大抑制;

  l 統(tǒng)計圖像的直方圖,對閾值進行判定;

  l 利用函數(shù)尋找邊界起點;

  l 根據(jù)第6步執(zhí)行的結果,從一個像素點開始搜索,搜索以該像素點為邊界起點的一條邊界的一條邊界的所有邊界點;

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