一种基于改进的边缘搜索和CANNY算法的图像分割方法
基于Canny算法的自适应边缘检测方法
基于Canny算法的自适应边缘检测方法卞桂平;秦益霖【摘要】图像边缘检测是数字图像处理的重要组成部分.传统的Canny边缘检测算子存在高斯滤波函数方差和阈值选取上的缺陷,本文提出了一种基于改进canny 算子的图像边缘检测算法.首先运用复合形态学滤波取代高斯滤波,然后运用Otsu 算法进行高低双阈值的自适应选取;最后连接边缘并运用数学形态学对边缘进行细化.实验结果表明,改进算法具有良好的抗噪性能和较好的检测效果.%Image edge detection is an important part of digital image processing. The traditional Canny edge method without the adaptive ability in the variance of Gaussian filtering and threshold, this paper proposes an image edge detection algorithm based on improved Canny operator. Firstly, this method uses compound morphology smoothing replaces Gaussian filtering; then this method uses the Otsu method to calculates the optimal high and low dual-threshold; finally, connecting edge and using the morphology to thinning the image detection edge. Experimental results prove that the improved algorithm has a good anti-noise function and a good detective performance.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)010【总页数】5页(P53-56,60)【关键词】边缘检测;Canny算子;形态学;Otsu法;边缘细化【作者】卞桂平;秦益霖【作者单位】江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江 212003;常州旅游商贸高等职业技术学校江苏常州 213032【正文语种】中文【中图分类】TN911.73图像边缘是计算机理解图像的重要特征之一。
图像处理中的边缘检测算法分析与优化
图像处理中的边缘检测算法分析与优化随着数字图像处理技术的不断发展，边缘检测在计算机视觉、模式识别和图像分割等领域中扮演着重要的角色。
边缘是图像中灰度变化较大的区域，通过检测边缘，我们可以提取图像的形状和结构信息，从而实现图像分析和理解。
本文将对常用的图像处理边缘检测算法进行分析，并探讨优化策略。
一、边缘检测算法概述1.1 Sobel算法Sobel算法是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过计算图像梯度的大小和方向来确定边缘位置。
Sobel算法具有计算简单、鲁棒性较高的优点，但对噪声比较敏感，在图像边缘不够明显或存在噪声时容易引入误检。
1.2 Canny算法Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它通过多个步骤来实现高效的边缘检测。
首先，通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。
然后，计算图像的梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制，以精确地定位边缘。
最后，通过滞后阈值法来进行边缘的连接和细化。
Canny算法具有良好的边缘定位能力和抗噪能力，在实际应用中被广泛使用。
1.3 Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算子，它通过计算图像的二阶导数来检测图像中的边缘。
Laplacian算子具有对灰度变化较大的边缘敏感的优点，但对噪声比较敏感，容易产生边缘断裂和误检。
为了提高Laplacian算子的效果，常常与高斯滤波器结合使用，以减少噪声的干扰。
二、边缘检测算法优化2.1 参数选择在边缘检测算法中，参数的选择对于最终的结果具有重要的影响。
例如，对于Canny算法来说，高斯滤波器的大小和标准差的选择直接影响到边缘的平滑程度和定位精度。
因此，在优化边缘检测算法时，需要根据具体的应用场景和图像特点选择合适的参数。
2.2 非极大值抑制非极大值抑制是Canny算法中的一种重要步骤，用于精确地定位边缘位置。
然而，在进行非极大值抑制时，会产生边缘断裂和不连续的问题。
为了解决这个问题，可以考虑使用像素邻域信息进行插值，从而减少边缘的断裂，并得到更连续的边缘。
改进的Canny算法在直焊缝图像缺陷边缘检测中的应用
改进的Canny算法在直焊缝图像缺陷边缘检测中的应用郝利华;王明泉【摘要】对含有夹渣、气孔和裂纹缺陷的直焊缝X射线图像进行缺陷的边缘检测时,传统的Canny算法虽然可以检测出缺陷的边缘,但具有自适应差和容易出现伪边缘的缺点.提出了一种改进的Canny算法,对经过非极大值抑制后的梯度直方图,利用像素最值梯度和像素最值梯度方差自适应获取连接缺陷边缘所需的高、低阈值;同时也改进了计算梯度图像所需的模板.实验结果证明,改进的Canny算法不仅进一步抑制了噪声,也避免了伪边缘的出现,在保留缺陷的边缘细节方面具有良好的效果.%When defect edge detection is conducted to the X-ray image of a straight weld with clamp slag,pores and cracks,the traditional Canny algorithm,though being able to detect edge defects, is poorly adaptable and prone to false edges. An improved Canny algorithm is presented in this paper, suppressing gradient histogram of pixels by non-maximal value,and the required high and low threshold are adaptively acquired to connect defect edges by using the maximal pixel gradient and the maximal gradient variance;it also improves the template for image gradient calculation. The experimental results show that the improved Canny algorithm not only restrains the noise,but also avoids false edges,and has favorable effect on retaining details of defect edge details.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2017(042)007【总页数】4页(P52-55)【关键词】改进Canny算法;边缘检测;像素最值梯度方差【作者】郝利华;王明泉【作者单位】中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原 030051;中北大学信息与通信工程学院,太原 030051;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原 030051;中北大学信息与通信工程学院,太原 030051【正文语种】中文【中图分类】TP391随着科学技术的发展，焊接钢管已广泛应用在工业生产的各个领域，焊缝质量的检测也成为决定产品质量的关键因素。
计算机视觉中的目标检测与图像分割算法
计算机视觉中的目标检测与图像分割算法计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”的技术，其中目标检测和图像分割是两个重要的算法。
目标检测算法的目标是在给定的图像中定位并识别特定的目标物体，而图像分割算法则是将图像划分为若干个具有独立语义的区域。
本文将详细介绍目标检测和图像分割算法及其常用的技术方法。
一、目标检测算法1.传统目标检测算法传统目标检测算法主要包括基于特征的方法和基于统计学习的方法。
基于特征的方法通过设计特征描述子来表示目标的特征信息，如边缘、纹理等。
常用的方法有Haar特征、HOG特征等。
基于统计学习的方法则通过训练分类器来学习目标和非目标的区分特征。
常用的方法有支持向量机（SVM）、AdaBoost等。
2.深度学习目标检测算法深度学习目标检测算法是近年来兴起的一种方法，在目标检测领域取得了巨大的突破。
基于深度学习的目标检测算法主要包括基于区域的方法和基于单阶段的方法。
基于区域的方法先生成一组候选框，再通过分类器筛选出真正的目标框，如R-CNN、Fast R-CNN等。
基于单阶段的方法则直接在图像中生成目标的位置和类别信息，如YOLO、SSD等。
3.目标检测算法的评价指标常用的目标检测算法评价指标有准确率、召回率、平均精度均值（mAP）等。
准确率是指检测出的目标中真正为目标的比例，召回率是指所有真实目标中被检测出的比例。
mAP是对准确率和召回率综合考虑的指标，可以有效评估目标检测算法的性能。
二、图像分割算法1.基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单的一种方法，通过设置一个或多个阈值将图像分成不同的区域。
常用的方法有全局阈值法、自适应阈值法等。
2.基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过寻找图像中的边缘来划分物体和背景。
常用的方法有Canny边缘检测算法、Sobel算法等。
3.基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法先将图像划分为若干个具有独立语义的区域，再通过合并或分离区域来达到分割的目的。
基于canny算子的改进边缘检测算法
Gx ( x, y ) G ( x, y 1) G ( x, y 1) ， G y ( x, y ) G ( x 1, y ) G ( x 1, y ) 。
Gx ( x, y ) 、 G y ( x, y ) 分别为点 ( x, y ) 处
在 x 方向和 y 方向的一阶偏导。 (3)非极大值抑制 将边缘的梯度方向按照水平、竖 直、45°和135°四个方向，用不同的邻 近像素进行比较，确定局部极大值。若某 个像素的灰度值与梯度方向上前后两个像 素的灰度值相比不是最大，该点即为非边
1.如何保证物业系统的成功实施 项目的成功实施离不开管理层的支 持，配套推行相应的管理制度，如公司 规定：业务人员每天要将信息及时录入系 统，作为公司、集团层面分析的依据，公 司根据系统中的业务资料，作为主要分析 的依据，同时每月对业务员做量化考评。 通过管理考评体系配合管理软件在基层的 实施取得很好的效果，有效的提高出租率 和收费数据分析精密度。强调将配套的制 度和软件有机结合起来。一方面作为一套 好的管理软件中应该带有完整的管理考核 体系配套，另一方面管理制度的执行同样 也需要管理软件的支撑和实现。 合双边滤波和Canny算子的优越性，提出 一种新的Canny边缘检测算法，该算法用 滤波性能较好的双边滤波代替传统Canny 边缘检测中的高斯滤波，对含噪图像具有 更好的边缘检测效果。 双边滤波是一种非线性的2D信号滤 波方法 ，是图像的空间临近度和像素相 似度的一种折衷处理[5]，是通过像素的加 权平均而定义的，利用强度的变化来保存 图像边缘信息。设BF为双边滤波的符号， 由下式定义[6]：
1.引言 边缘检测技术是数字图像处理中的 一项重要技术，边缘检测的主要目的就是 实现对目标图像的精确定位。边缘是图像 的基本特征，是图像分割的重要依据，也 是纹理特征的重要信息源和形状特征分析 的基础，边缘检测的效果将直接影响到图 像理解和识别的性能 。经典的边缘检测 算子，如Robert、Prewitt、Log等，简 单、易于实现，但对噪声敏感、抗干扰性 能差，边缘不够精细[2]。相比这些算子， Canny算子具有更好的信噪比和检测精 度，在图像边缘检测领域中具有更加广泛 的应用范围。 但是，实际图像中，存在着许多噪 声，这时，若仍采用传统Canny算子进行 边缘检测，会将一些噪声点误作边缘点检 测，导致提取的边缘轮廓模糊、不精确， 因此，我们需要对传统Canny算子加以改 进。 本文提出了一种基于Canny算子而改 进的边缘检测算法，该算法既可以较好地 滤除噪声，又可以提高目标边缘的定位精 度、抑制虚假边缘和去除冗余弱边缘，呈 现出了一个更为清晰的图像边缘检测结 果，比传统Canny算法具有更好的性能。 2.传统canny边缘检测算法 Canny提出了边缘检测性能优劣的3 个判断准则[3]： 高信噪比准则：即输出信号的信噪 比最大，以降低边缘点判断为非边缘点 和非边缘点判为边缘点的概率。信噪比越 大，误检率越低。 高定位精度准则：好的定位性能， 即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的 中心 单边缘相应准则：即单一边缘只有 惟一响应，并且对虚假边缘响应应得到最 大抑制。 2.1 传统canny算法边缘检测步骤
医学图像处理中的边缘检测与分割算法
医学图像处理中的边缘检测与分割算法边缘检测与分割是医学图像处理中的重要部分，被广泛应用于疾病诊断、医学影像分析和手术辅助等领域。
边缘检测算法用于提取图像中的边缘信息，而分割算法则可以将图像划分为不同的区域，有助于医生对图像进行进一步分析和诊断。
一、边缘检测算法在医学图像处理中，常用的边缘检测算法包括基于梯度的方法、基于模型的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于梯度的方法基于梯度的边缘检测算法通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘位置。
常用的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel算子是一种常用的离散微分算子，通过在图像中对每个像素点应用Sobel算子矩阵，可以得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
通过计算梯度幅值和方向，可以得到边缘的位置和方向。
Prewitt算子与Sobel算子类似，也是一种基于梯度的边缘检测算子。
它通过将图像中的每个像素点与Prewitt算子矩阵进行卷积运算，得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
进一步计算梯度幅值和方向，可以确定边缘的位置和方向。
Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它采用多步骤的方法来检测边缘。
首先，对图像进行高斯滤波来减少噪声。
然后，计算图像的梯度幅值和方向，进一步剔除非最大值的梯度。
最后，通过设置双阈值来确定真正的边缘。
2. 基于模型的方法基于模型的边缘检测算法借助数学模型来描述边缘的形状和特征。
常用的算法包括基于边缘模型的Snake算法和基于边缘模型的Active Contour算法。
Snake算法（也称为活动轮廓模型）是一种基于曲线的边缘检测算法。
它通过将一条初始曲线沿着图像中的边缘移动，使得曲线更好地贴合真实边缘。
Snake算法考虑了边缘的连续性、平滑性和能量最小化，可以获得较为准确的边缘。
Active Contour算法是Snake算法的进一步发展，引入了图像能量函数。
通过最小化能量函数，可以得到最佳的边缘位置。
Active Contour算法可以自动调整曲线的形状和位置，适应复杂的图像边缘。
一种改进型Canny联合阈值分割的图像背景去除——在外观专利图像检索中的应用
Ｃ ｍ ｕｅ ｎ ｉｅｒ ｇａ ｄ ｐ ｌ ａｉｎ 计算机工程与应用 ｏ ｐ ｔｒ ｇｎ ｅｉ ｐ ｉ ｔ ｓ Ｅ ｎ ｎＡ ｃ ｏ
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种改进 型 Ｃ ｎ ｙ 合阈值分割 的图像背景去除 ａｎ 联
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在外观专利图像检索 中的应用
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曹 璐， 戴青云， 潘
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ｔ ｓｏ ｇ ｅｄ ｓｇ ａｔｒ ｍａ ｅｄ ｔｂ ｓ ，ｈ ｔ ｓｖ ｒｅｙ ｃ ｍｐｅ ｉ ｎ ａ ｄ ｍｉｉ ． ｒｕ ｈａ ｄ ｐ ｉｅｔｒｓ ｏｄｓｇ ｎａ ｉ ｆｉ ｅｉ ｔ ｅ ｉｎｐ ｔ ｎｉ ｇ ａａ ａｅ ｔａ ａ ｔ， ｏ ｌｘｔ ａ ｄｒｎ ｏ ｃｔ Ｔｈｏ ｇ ｎａ ａ ｔ ｅｈ ｌ ｅ ｍｅ ｔ— ｅ ｍａ ｎｈ ｅ ｉ ｉ ｙ ｙ ｖ ｈ
简述canny边缘检测方法
简述canny边缘检测方法
Canny边缘检测方法是一种广泛应用于数字图像处理领域的算法，用于检测图像中的边缘。
它是由John Canny在1986年开发的，是一种基于多级梯度计算和非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）的方法。
该算法的主要步骤包括以下几个步骤：
1. 高斯滤波：对图像进行高斯平滑滤波以去除噪声，同时模糊图像，使边缘在进行梯度计算时更平滑。
2. 梯度计算：使用Sobel等算子计算图像中每个像素点的梯度、方向和大小，从而找到边缘的位置。
3. 非极大值抑制：将检测到的梯度方向沿垂直方向上进行“压缩”，将每个像素点的位置更新为其在梯度方向上的最大值处。
4. 双重阈值：对非极大值抑制后的图像进行二值化操作，设定一个高阈值和低阈值，比较每个像素点的梯度大小是否高于高阈值或低于低阈值。
高于高阈值的点被标记为强边缘，低于低阈值的点被标记为背景，介于高低阈值之间的点被标记为弱边缘。
5. 边缘跟踪：将弱边缘与强边缘连接起来，最终得到连续的边缘。
Canny边缘检测方法具有较高的精度和鲁棒性，广泛应用于计算机视觉、机器视觉、物体检测等领域。
canny原理
canny原理Canny算法原理及应用Canny算法是一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。
它由美国工程师John Canny于1986年提出，以其高效准确的边缘检测效果而闻名。
一、Canny算法的原理Canny算法的核心思想是通过多步骤的操作来检测图像中的边缘。
整个算法包括以下几个关键步骤：1. 噪声抑制：首先，Canny算法通过使用高斯滤波器来平滑图像，以减少图像中的噪声。
高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，可以有效地去除图像中的高频噪声，使得图像更加平滑。
2. 梯度计算：接下来，Canny算法使用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向。
梯度幅值表示图像中像素灰度变化的强度，梯度方向表示灰度变化的方向。
3. 非极大值抑制：在这一步骤中，Canny算法会对图像中的每个像素点进行检查，以确定是否是边缘点。
对于每个像素点，算法会比较其梯度幅值与梯度方向上两侧的像素点的幅值，如果当前像素点的幅值最大，则将其保留为边缘点，否则将其抑制。
4. 高低阈值检测：最后，Canny算法通过使用高低阈值来确定最终的边缘。
只有当像素点的梯度幅值超过高阈值时，才会被认为是强边缘；而当像素点的梯度幅值低于低阈值时，则会被认为是弱边缘。
强边缘会被保留，而弱边缘中与强边缘相连的部分也会被保留。
其余的弱边缘则会被抑制。
二、Canny算法的应用Canny算法在图像处理领域有着广泛的应用，特别是在边缘检测、目标识别和图像分割等方面。
1. 边缘检测：Canny算法能够准确地检测图像中的边缘，这对于图像分析和物体检测非常重要。
通过检测图像中的边缘，可以提取出物体的轮廓信息，为后续的图像处理和分析提供基础。
2. 目标识别：在计算机视觉领域，目标识别是一个重要的研究方向。
Canny算法可以帮助我们找到图像中的目标边缘，从而实现目标的自动识别和定位。
3. 图像分割：图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
Canny算法可以在图像中找到显著的边缘，从而帮助我们实现图像的分割和提取。
城市设计的管控方法笔记
城市设计的管控方法笔记城市设计是以人为本，通过科学规划和布局，创造人们生活、工作和交流的良好环境。
在城市快速发展的过程中，为了维护城市的整体形象和公共利益，需要对城市设计进行管理和管控。
本文将介绍城市设计的管控方法，包括规划、建筑形态、绿化、交通、土地利用等方面。
1. 制定城市总体规划：城市总体规划是城市发展的蓝图，对城市的发展方向、空间布局和功能分区进行规划。
在制定城市总体规划时，需要考虑人口分布、经济发展状况、环境保护等因素。
2. 划定建设用地范围：通过对土地资源进行合理利用，划定城市的建设用地范围。
避免过度开发和过度密集，保护自然资源和生态环境。
二、建筑形态1. 控制建筑高度：根据城市的整体形象和功能要求，对建筑的高度进行控制。
如在历史文化风貌保护区内，要求建筑高度不得超过一定限制。
2. 统一建筑风格：通过规定建筑外观、材质、色彩等要素，使建筑具有统一的风格，营造出独特的城市形象。
举例：巴黎市的建筑风格以巴洛克和新古典主义为主，建筑外观统一，创造了浪漫的巴黎风情。
1. 保护和扩大绿地面积：绿地是城市的肺，对净化空气、调节气候、改善居民生活质量起着重要作用。
通过保护现有绿地和合理规划新的绿地，扩大绿地面积。
2. 适宜植被选择：根据城市的气候和土壤条件，选择适宜的植被进行绿化，创造多样化的植物景观。
举例：新加坡是世界上最绿化的城市之一，通过大量引进、培育各种热带植物，打造了绿意盎然的城市景观。
1. 规划合理交通网络：通过规划公共交通线路和交通设施，提高城市的交通效率，缓解交通拥堵。
2. 设置步行和自行车道：为了鼓励步行和骑行，减少机动车使用，设置步行和自行车道，并建立方便的便捷设施，如自行车停车场。
五、土地利用1. 精细化土地利用规划：根据市场需求和城市发展需要，进行细致的土地利用规划，合理布局各类用地，提高土地利用效率。
2. 控制土地利用强度：合理控制各类用地的开发强度，避免过度开发和过度利用土地资源。
Canny算子边缘检测的一种改进方法
基金项目： 重庆邮电大学博士科研启动基金 （No.A2008-15） ； 中国博士后科学基金 （No.20090450219） 。 作者简介： 王佐成 （1973-） ， 男， 博士， 副教授， 硕士研究生导师， 研究方向： 数字图像处理、 遥感与 GIS 研究； 刘晓冬 （1984-） ， 硕士研究生， 研究方向： 数字图像处理； 薛丽霞 （1976-） ， 女， 博士， 副教授， 研究方向： 数字图像处理、 遥感与 GIS 研究。 收稿日期： 2010-03-03 修回日期： 2010-07-05
影响到去噪和边缘保持效果， 用不同尺度的形态学滤波代替高斯滤波， 不仅能降低噪声影响， 而且可保持边缘强度和细节； 滞后 阈值的选择会影响到假边缘现象的强弱和真实边缘的连续性， 引入 Otsu 阈值法并将其推广至直方图具有多峰特点的情况， 算法 可根据图像自身特点选取阈值， 使检测出的边缘更加连续并减少假边缘的存在。 关键词： Canny 算子； 形态学滤波； Otsu 阈值法； 边缘检测 DOI： 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.34.061 文章编号： 1002-8331 （2010） 34-0202-03 文献标识码： Ａ 中图分类号： TP391
4.2
Otsu 阈值方法求取阈值
Otsu 阈值法， 即最大类间方差法 [7]， 是一种自适应的阈值
确定方法。根据图像灰度特性， 将图像分为目标和背景两部 分， 它们之间的类间方差越大， 差别就越大。当部分目标错分 为背景或者部分背景错分为目标， 两部分的类间方差就会变 小。所以， 使类间方差最大， 两部分错分的概率就最小。经典 的 Otsu 阈值算法是利用灰度直方图具有双峰性质的图像进行 讨论和研究的， 在将其引进 Canny 算法的同时将其推广到了 直方图具有多峰的复杂图像。 对于非极大值抑制后的图像 F， 有两种情况， 直方图为双 峰的简单图像和直方图为多峰的复杂图像。若直方图为双 峰， 图像一般分为目标和背景两部分， 假设它们的分割阈值为 灰度值 T， 图像的像素总数为 N， 图像中目标的像素数为 N1， 背 景的像素数为 N2； 目标和背景的像素数量占像素总数量的比 例分别为 w1 和 w2， 平均灰度值分别为 u1 和 u2， 图像总的平均灰 度值为 u。则有以下公式成立： N w1 = 1 N N w2 = 2 N w1 + w 2 = 1
图像处理中的图像分割算法的优化技巧研究
图像处理中的图像分割算法的优化技巧研究图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务。
它的目标是将一个图像划分成不同的区域，使得每个区域内的像素具有统一的特征。
图像分割在许多应用中都非常有用，如目标检测和跟踪、医学图像分析、人脸识别等。
在图像处理中，图像分割算法的优化技巧对于提高分割的准确性和效率至关重要。
下面将介绍一些常用的图像分割算法的优化技巧。
首先，基于颜色信息的图像分割算法是常用且有效的方法。
该类算法通过分析像素的颜色特征来实现分割，常用的方法包括阈值分割和区域生长。
针对颜色分布不均匀的图像，可以通过颜色空间的转换来优化算法的性能。
例如，将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，可以提取出更具有区分度的颜色特征，从而改善分割的效果。
其次，基于纹理信息的图像分割算法也得到了广泛的应用。
纹理信息能够描述图像中的细节和结构特征，对于分割复杂纹理的图像尤为重要。
常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器等。
在使用纹理特征进行分割时，可以采用多尺度的方法，即使用多个不同尺度的纹理特征进行融合，以捕捉不同层次的纹理信息。
另外，基于边缘信息的图像分割算法也是常见的方法。
边缘在图像中对目标的定位和分割具有重要作用。
常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测、Sobel算子等。
在利用边缘信息进行分割时，可以采用分水岭算法来进一步提高分割的准确性。
分水岭算法基于图像中的边缘和灰度信息，通过模拟水流的蔓延来实现区域的分割。
此外，基于形状信息的图像分割算法也备受关注。
形状信息对于分割具有独特的特征，能够明确目标的边界和轮廓。
常用的形状特征包括边界曲率、角点和外接矩形等。
在分割图像时，可以利用形状特征进行目标的定位和分割，从而提高算法的准确性。
最后，深度学习在图像分割中也取得了显著的成果。
基于深度学习的图像分割算法采用卷积神经网络（CNN）或全卷积网络（FCN）来学习图像的特征表示和分割模型。
深度学习算法能够自动提取图像中的特征，并通过训练网络来不断优化分割的结果。
改进canny算子的亚像素定位算法
改进canny算子的亚像素定位算法舒启林;山博【摘要】为了提高亚像素边缘定位精度,减小定位误差,提出了一种改进的canny 边缘检测算子用来检测图像的像素级边缘,之后基于改进的canny算子粗定位的边缘点,采用高斯拟合亚像素方法找出图像的亚像素边缘点位置.针对微小的圆形零件进行图像采集及图像处理,通过matlab实验仿真将该方法与传统的canny算子相比较,发现误定位明显减少,在保留边缘信息的同时有效的提高了边缘定位的精度,得到更准确的圆心位置及半径长度.结果表明是一种有效的边缘检测定位算法,具有一定的实用意义.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2018(000)010【总页数】4页(P165-168)【关键词】图像处理;边缘检测;Canny算子;圆心定位;亚像素【作者】舒启林;山博【作者单位】沈阳理工大学机械工程学院,辽宁沈阳 110159;沈阳理工大学机械工程学院,辽宁沈阳 110159【正文语种】中文【中图分类】TH16;TP751.11 引言在现代生产中，微小机械零件的应用越来越广泛，对于微小机械零件尺寸的测量要求也愈来越多。
经调查发现，当今国内市场上一些微小型的零件主要测量方式为传统的人工测量，传统的测量方法包括游标卡尺、千分尺、量规、百分表、千分表等测量方法，有些微小零件的测量甚至要借助显微镜进行，虽然操作起来比较直接，但测量过程中会存在一些问题，比如不易持握，测量过程中受人为因素和环境因素的影响较大，难以保证精度，更不要说速度，无法实现自动测量和非接触式测量。
图像测量技术具有非接触、动态测量范围大的特点，对于微小的被测机械零件可以通过调节摄像系统的放大倍数，方便的实现毫米量级、微米量级甚至纳米量级的参数测量。
而且只要能够保证采集图片的摄像系统有足够高的分辨率，就能通过算法实现较高的测量精度。
技术主要是通过对待加工零件的图像进行处理从而获得其尺寸及位置信息，其中，图像边缘信息检测是该技术的关键之处。
基于改进Canny算子的图像边缘检测方法
基于改进Canny算子的图像边缘检测方法作者：魏晴霞来源：《科技创新导报》 2012年第16期魏晴霞(甘肃省电力公司信息通信中心交换网络处甘肃兰州 730050)摘要:针对Canny算子在图像边缘检测中算法鲁棒性差的问题,提出了一种改进的Canny算子并将其应用于图像边缘检测,新的算子利用平滑后对图像进行灰度拉伸的预处理,利用遗传算法求阈值,从而得到较为理想的图像边缘。
仿真实验结果表明,改进后的Canny算子能有效检测到图像中的细节梯度,并去除了伪边缘和噪声边缘。
关键词:Canny算子边缘检测灰度拉伸遗传算法中图分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)06(a)-0028-01近些年来,随着一些新的数学理论及数学工具在图像处理中的新应用,由此学者们提出了一些新的边缘检测方法,例如:基于小波变换的方法、数学形态学方法、模糊理论和神经网络等边缘检测法[2-3]。
然而,就现有的图像边缘检测算子而言,Canny算子是效果最好且最具实用性的一个边缘检测算子。
然而,Canny算子也具有缺陷[4-5],主要表现在对噪声较为敏感,边缘检测鲁棒性较差,检测到的图像边缘常常含有较多的伪边缘。
为了克服这一难题,提出了一种改进的Canny边缘检测方法,与经典的Canny算子相比,新的Canny边缘检测算子具有更好的边缘检测结果和较高的鲁棒性。
1 改进后的Canny算子1.1 图像预处理图像预处理重要是对图像的滤波,其结果是可以平滑图像中的各种噪声,使图像更清晰,便于后续步骤的处理。
然而,图像滤波在平滑噪声的同时也会导致一些边缘细节变得比较模糊,从而导致在后续的图像处理过程中难以深层处理。
基于该原因,在图像滤波后,我们需要对图像进行灰度拉伸处理,以使图像的灰度分布范围变宽,从而增强图像对比度和边缘变化速率。
具体处理如公式1:其中,Mg=Mf=255。
u和V均为常数。
1.2 遗传算法求取阈值由于经典的边缘检测算子中Canny算子是性能最好的,然而,该算子性能受参数H处和阈值Hth、Lth的影响。
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法计算机图像处理是人工智能领域的一个重要分支，涉及到对图像进行分析、处理和理解的技术和方法。
在图像处理中，特征提取和图像分割算法是两个关键的步骤。
本文将介绍计算机图像处理中的特征提取和图像分割算法，并讨论它们的应用和局限性。
一、特征提取特征提取是指从原始图像中选择并提取出能够描述图像内容的关键信息。
计算机视觉领域中常用的特征包括边缘、角点、纹理、颜色等。
下面将介绍几种常见的特征提取算法。
1. 边缘检测算法边缘是图像中灰度或颜色变化显著的区域，常用于图像分割和对象检测。
边缘检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出边缘信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
2. 角点检测算法角点是图像中具有显著角度变化的点，常用于图像匹配和物体追踪。
角点检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出角点信息。
常用的角点检测算法包括Harris角点检测算法、FAST角点检测算法等。
3. 纹理分析算法纹理是图像中的重要特征，用于描述图像中的细节信息。
纹理分析算法可以通过提取图像中的统计特征、频域特征或结构特征等来描述图像的纹理信息。
常用的纹理分析算法包括灰度共生矩阵、小波变换等。
4. 颜色特征提取算法颜色是图像中的一种重要视觉特征，可以用于图像分割、物体识别等任务。
颜色特征提取算法可以通过提取图像中的色彩分布、颜色矩等来描述图像的颜色信息。
常用的颜色特征提取算法包括颜色直方图、颜色矩等。
二、图像分割图像分割是指将图像划分为若干个具有独立语意的区域的过程。
图像分割在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，如目标检测、图像增强和医学图像分析等。
1. 基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是一种简单而有效的图像分割方法。
该方法根据像素值的灰度或颜色与设定的阈值进行比较，将图像分割为前景和背景两部分。
常用的基于阈值的分割算法包括全局阈值法、自适应阈值法等。
医学影像处理中的图像分割教程
医学影像处理中的图像分割教程图像分割是医学影像处理中的重要任务之一。
它指的是将一幅图像分割成若干个组成部分的过程，每个部分代表一种不同的结构或对象。
图像分割在医学诊断、手术规划和治疗等方面有着广泛的应用，为医生提供了重要的帮助和支持。
本文将介绍医学影像处理中常用的图像分割方法及其实现。
1. 阈值分割阈值分割是最简单且常用的图像分割方法之一。
它基于像素的灰度值，将图像分成两个区域：灰度值大于某个阈值的像素属于一个区域，灰度值小于等于阈值的像素属于另一个区域。
阈值的选择对图像分割的结果有着重要影响，通常需要根据具体的应用场景进行调整。
2. 区域生长区域生长是一种基于像素的生长方法，其原理是从一个或多个种子点开始，通过迭代地选择与当前区域相连且与它们灰度值相似的像素进行合并，最终形成一些连通的区域。
区域生长方法相对于阈值分割方法更加灵活，能够得到更好的分割结果。
然而，它在处理边界模糊的图像时容易受到噪声的干扰，因此需要采取一些预处理或后处理的措施来提高分割的准确性。
3. 边缘检测边缘检测是指识别图像中各个物体之间的边界或轮廓。
医学图像中的边缘信息对于诊断和治疗非常关键。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Canny算子和Laplacian算子等。
这些算子基于图像的灰度梯度信息，能够有效地检测出图像中的边缘特征。
然而，在医学影像处理中，由于噪声和图像质量等因素的影响，边缘检测常常需要采用多种方法的组合，并进行后处理来提高分割效果。
4. 活动轮廓模型活动轮廓模型（Active Contour Model），也称为Snakes算法，是一种基于能量最小化的图像分割方法。
它通过定义一个概率能量函数，将轮廓视为画在图像上的一条曲线，并通过最小化能量函数来达到分割图像的目的。
活动轮廓模型在医学影像处理中得到了广泛的应用，尤其在分割复杂的器官和病灶方面具有独特的优势。
5. 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种深度学习方法，在医学影像处理中取得了极大的成功。
基于改进Canny算法的实时边缘检测系统设计与硬件实现
基于改进Canny算法的实时边缘检测系统设计与硬件实现赵安才;周强【摘要】针对传统Canny边缘检测算法中的边缘连接是通过设定固定阈值完成的,无法自动适应外界检测环境变化的问题,在FPGA上设计实现了一种基于改进Canny算法的实时边缘检测系统.该系统利用OSTU算法(最大类间方差法)自动选取合适的双阈值,能够对摄像头模块采集的视频图像进行实时处理,提取出每一帧图像的边缘,并在显示器上显示.实验结果表明,该系统能在在外界环境发生变化时,不需要做出调整,仍然能够很好的检测到图像的边缘.%In traditional Canny edge detection algorithm,the edge connection is completed by a fixed threshold,which cannot automatically adapt to changes in the external detection environment.So a realtime edge detection system based on improved Canny algorithm is designed and implemented on the FPGA,in which the OSTU algorithm (maximum interclass variance method) is used to automatically select the appropriate double threshold.The system can process the video images collected by the camera module in real-time,get the edge of every frame and then display it in monitor.The experiment result show that when the external environment changes,the system can still detect the edge of images very well without adjustment.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2018(026)007【总页数】5页(P189-193)【关键词】Canny;FPGA;OSTU;自适应【作者】赵安才;周强【作者单位】北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191【正文语种】中文【中图分类】TP391图像的边缘通俗讲是指图像中前景与背景之间的分割界线，这些分割界线是由一系列的像素点构成的，且其有一个共同点，即其领域内的颜色灰度存在阶跃变化。
基于改进Canny算法的服装图像边缘检测
基于改进Canny算法的服装图像边缘检测罗敏;刘洞波;陈鑫海;王宁【摘要】针对传统Canny算法在噪声去除与高低阈值选取方面存在的问题,提出一种改进的Canny算法应用于服装图像边缘检测上,首先使用改进中值滤波取代高斯滤波进行服装图像去噪,然后采取在像素八邻域内计算梯度幅值的方法计算梯度的幅值和方向并获取非极值抑制后的图像数据阵列,最后利用Otsu算法计算高低阈值并连接边缘.实验结果表明,改进算法能够有效的抑制噪声并检测出较完整清晰的服装边缘.【期刊名称】《湖南工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(028)003【总页数】6页(P39-44)【关键词】服装图像边缘检测;改进Canny;改进中值滤波;Otsu【作者】罗敏;刘洞波;陈鑫海;王宁【作者单位】湖南工程学院计算机与通信学院,湘潭411104;湖南工程学院计算机与通信学院,湘潭411104;湖南工程学院计算机与通信学院,湘潭411104;湖南工程学院计算机与通信学院,湘潭411104【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着互联网时代的高速发展，网络购物成为一种常见的购物方式，人们对于服装的需求日益增长.图像处理与边缘检测技术在服装电子商务领域中起着很大的作用，因此从服装图像中提取出有效的服装信息变得尤其重要.提出一种检测效果较好的服装图像边缘检测方法是本文研究的核心.图像边缘[1，2]是重要的图像特征.在一幅数字图像中，边缘包含了大量的信息，因此，边缘检测一直是图像处理与模式识别领域中的研究热点.边缘是指图像区域属性发生突变的地方，但检测时由于噪声、光照强度等多种因素的干扰，很容易形成虚假边缘与不完整边缘的情形.由于边缘特征是服装图像的重要部分，因此对服装图像边缘特征的分割与提取意义重大.传统的边缘检测算法如：Sobel算法、Prewitt算法、Roberts算法、Krisch算法和Laplacian算法等，这些算法容易实现、实时性强，但由于其极易受到噪声影响，检测结果易出现虚假边缘或边缘不完整等不理想的效果.近年来，出现了很多改进的边缘检测方法，如小波变换法、曲面拟合法等等.尽管如此，由于Canny算法[3]具有较好的信噪比与检测精度，依然是主要的边缘检测方法.Canny提出边缘检测算法应满足信噪比准则、定位精度准则与单边缘响应准则，由此推导出Canny算法，并在边缘检测上取得了很好的效果.近年来，广大学者提出了很多基于Canny算法的改进算法[4-5].由于光照强度、噪声、图像色彩差异和模糊的边缘等因素的影响，如果盲目的使用传统Canny算法进行边缘检测，不仅无法减少噪声等其他因素的干扰，而且很难设定Canny算法中的高低阈值，容易检测出虚假边缘和边缘缺失的结果.为此，提出一种基于传统Canny思想的改进边缘检测算法，对服装图像的边缘特征进行检测与提取，其使用改进中值滤波平滑图像，通过改进的梯度幅值计算方法计算梯度幅值，并采用Otsu算法自适应确定高低阈值，实现自适应的服装边缘检测，实验结果表明该算法能够有效的抑制噪声并检测出较完整清晰的服装边缘.1 传统Canny边缘检测算法1.1 平滑图像Canny算法用二维高斯函数的一阶导数处理图像来降低噪声影响，二维高斯函数为：(1)经过平滑处理后的图像为：I(x,y)=G(x,y)*f(x,y)(2)其中，f(x,y)为原图像函数，I(x,y)为平滑处理后的图像函数，G(x,y)为高斯滤波器，“*”表示卷积运算，标准差σ的大小决定图像的平滑程度，需要人为根据实际情况选取σ值.1.2 计算梯度的幅值和方向Canny算法采用2×2邻域求有限差分均值来计算平滑后的图像函数I(x,y)的梯度幅值和梯度方向，其中，x和y方向偏导数Px[i,j]和Py[i,j]分别为：Px[i,j]=(3)Py[i,j]=(4)计算梯度幅值为：(5)梯度方向为：θ[i,j]=arctan(Py[i,j]/Px[i,j])(6)1.3 对梯度幅值进行非极大值抑制为细化幅值图像中的屋脊带，保留像素点幅值局部变化最剧烈的像素点，Canny 算法使用在3×3范围内，共八个方向的邻域信息对梯度幅值函数A[i,j]的全部像素顺梯度方向进行梯度幅值的插值.如果梯度方向上的两个像素点的梯度幅值大于邻域中心点的梯度幅值a[i,j]，则将该像素点标记为非边缘点；否则，将该像素点标记为可能的边缘点，最终得到图像N[i,j].1.4 双阈值算法检测和连接边缘Canny算法使用高阈值rh和低阈值rl，如果像素点的梯度幅值比高阈值rh大，则该点被认定是边缘点；如果像素点的梯度幅值比低阈值rl小，则该点被认定不是边缘点；如果像素点的梯度幅值处于高低阈值之内，则该点可能是边缘点，需要进一步处理；用双阈值对处理后的图像N[i,j]分割得到图像Mh[i,j]和Ml[i,j].由于图像Mh[i,j]为高阈值rh分割得到的图像，因此边缘轮廓可能不完整，双阈值算法需要在Mh[i,j]中将不完整边缘连接成轮廓.当到达轮廓端点时，在图像Ml[i,j]对应像素点的八邻域位置寻找可以连接到轮廓上的边缘点，不断跟踪Ml[i,j]并搜集边缘，将图像Mh[i,j]中的不完整的边缘轮廓部分连接起来[6].1.5 Canny算法的缺陷(1)传统Canny算法使用高斯函数平滑图像来达到去噪的目的，图像的平滑程度取决于高斯函数标准差σ值的大小，但σ值需要人为确定，σ值越大，平滑作用越好，但同时会丢失一部分真实边缘；σ值越小，边缘定位精度越高，但会因为平滑程度低而导致过多的虚假边缘.因此高斯滤波器很难在平滑图像与保留边缘细节上取得较好的平衡.(2)传统Canny算法使用在2×2邻域内求有限差分来计算梯度幅值的算法，虽然边缘定位精确，但很容易受到噪声的影响，导致检测结果出现虚假边缘或丢失真实边缘的细节部分，实际效果不理想.(3)传统Canny算法使用的双阈值检测和连接边缘的算法，使用人为给定的高、低阈值进行图像分割，而不是基于图像的边缘信息自适应确定阈值[7-9].不仅受噪声干扰大，而且当高阈值设置过高时，会丢失重要的真实边缘；当低阈值设置过低时，会获得过多的虚假边缘，使结果受到影响.本文提出的改进Canny算法针对传统Canny算法的三个缺陷进行改进，并运用该算法对服装图像的边缘特征进行检测，取得了较好的检测结果.2 改进Canny算法2.1 改进中值滤波去噪针对传统Canny在平滑图像时需要人为设定高斯函数标准差σ值的缺陷，本文提出使用改进中值滤波(Improved Median Filter)取代高斯滤波，IMF能够很好的抑制噪声并保护图像的边缘信息.中值滤波器[10-11]是经典的滤除噪声的非线性平滑滤波方法，对噪声有很好的抑制作用，在滤波的同时保护图像的边缘信息，使之不被模糊.而线性滤波方法则不具备这些优点.1)一维中值滤波原理中值滤波的基本思想为：选择一个像素的模板窗口W，窗口内的各像素按照灰度值的大小排序后用窗口中间的灰度值代替原f(x,y)的灰度值成为窗口中心的灰度值G(x,y).即：G(x,y)=Med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}(7)其中:W为选定的窗口的尺寸，f(x-k,y-l)为窗口W像素的灰度值.窗口W内的像素数为奇数时，中值取为中间像素值；若窗口内的像素数为偶数时，中值取为窗口中间两像素值的平均值.如式(8)所示：M=Med{f1,f2,…,fn}=(8)中值滤波的滤波步骤为：(1)将滤波模板移动到图像函数中的某个像素位置并读取周围对应滤波模板窗口的像素的灰度值.(2)将模板对应的像素灰度值按从小到大的顺序进行排序.(3)将该像素的灰度值更改为模板中间像素的灰度值.2)二维中值滤波原理二维中值滤波可以用式(9)来表示：(9)其中：W为滤波模板，{f(i,j)}为二维数据函数.模板的形状与大小会极大程度的影响二维中值滤波的效果.需要根据实际情况采取不同的模板形状和大小.3)改进中值滤波原理IMF在二维中值滤波的思想上进行改进，对模板窗口的像素中心I(i,j)的3×3邻域信息进行处理，如果像素点I(i,j)是噪声点，则将邻域像素点的中值Imed赋值给I(i,j)；否则，I(i,j)保持不变，具体内容如公式(10)所示：I(i,j)=(10)其中，Imax为模板窗口像素的最大值，Imin为模板窗口像素的最小值，对I(i,j)像素点的灰度值的大小进行判断并作出相应处理，达到平滑图像的效果.2.2 改进的梯度幅值计算方法为了减小传统Canny算法在梯度幅值计算上的误差，在传统的梯度幅值计算方法的基础上，提出在像素八领域内，通过计算x方向、y方向、45°方向与135°方向一阶偏导的有限差分来计算梯度幅值的方法，该方法能够精准的定位边缘并有效的抑制噪声，取得了较好的实际效果.具体内容如下：x方向偏导数：Px[i,j]=I[i+1,j]-I[i-1,j](11)y方向偏导数：Py[i,j]=I[i,j+1]-I[i,j-1](12)45°方向偏导数：p45°[i,j]=I[i-1,j+1]-I[i+1,j-1](13)135°方向偏导数：p135°[i,j]=I[i+1,j+1]-I[i-1,j-1](14)计算梯度幅值为：A[i,j]=(15)梯度方向为：θ[i,j]=arctan(Py[i,j]/Px[i,j])(16)2.3 自适应双阈值分割为了弥补传统Canny算法在高低阈值上需要人为选取的缺陷，提出使用最大类间方差法(Otsu算法[12-13])自适应选取高低阈值.单阈值Otsu算法基本原理为：设f(i,j)为N[i,j]图像在点(i,j)处的灰度值，图像尺寸为M×N，灰度级为m，则f(i,j)∈[0,m-1].归一化直方图中的分量Pk即为k灰度值在图像数据阵列中出现的概率.(17)前景与背景图像的分割是基于阈值t与图像的灰度信息，前景图像为图像中灰度值大于t的部分，背景图像为图像中灰度值小于t的部分，则前景部分所占比例为：(18)前景部分点数为：N0=MN×ω0(t)(19)前景均值为：(20)则背景部分所占比例为：(21)背景部分点数：N1=MN×ω1(t)(22)背景均值为：(23)总均值为：(24)因此，可以得出阈值计算公式见式(25)：(25)其含义为：在[0,m-1]区间上选择能使图像背景与前景之间的类间方差达到最大的阈值t.单阈值Otsu算法能够对不同的图像直方图选择容错率最低的阈值，得到较满意的结果.双阈值Otsu算法基本原理为：将非极值抑制后的图像N[i,j]分为H0、H1、H2三部分，梯度幅值分为l级.N为图像的总像素，梯度幅值为i的像素数目为ni，占整幅图像比例Pi为：(26)定义P(k)、P(k,m)、P(m)为：(27)令H0包含幅值[0,…,k]级的像素，表示图像的非边缘像素部分，H1包含幅值[k+1,…,m]级的像素，表示图像的可能的边缘像素部分，H2包含幅值[m+1,…,l-1]级的像素，表示图像的边缘点像素部分.设μG为图像的总梯度幅值均值，对应H0、H1、H2的梯度幅值均值为：(28)(29)则类间方差为：σ2(k,m)=·P(k)+·P(k,m)+·P(m)(30)定义两个高低最佳阈值为：kh和ml，即使σ2(k,m)最大的值.如式(31)所示：(31)使σ2(k,m)达到最大时的kh、ml分别为H0、H1、H2区间像素的分界点，即为Canny算法的低阈值和高阈值.2.4 本文算法检测服装图像边缘的步骤(1)读取待检测图像.(2)使用改进中值滤波平滑图像.(3)使用改进的梯度幅值计算方法计算梯度幅值.(4)获取对梯度幅值进行非极值抑制后的图像数据阵列.(5)自适应双阈值求取高低阈值.(6)检测并连接图像边缘.3 实验结果与分析实验在windows10系统下使用matlabR2016a编程实现.为了检验本文算法对服装图像进行边缘检测的效果，进行了大量的实验，对边缘信息丰富程度不同的服装图像，分别用传统Canny算法和改进Canny算法进行边缘检测，并与传统Canny算法检测结果进行比较，几种服装图像实验结果如下：服装一为唐老鸭图案的黑色服装图像，对它进行边缘检测的结果如图1所示.服装二为蛇形图案的白色服装重影图像，对它进行边缘检测的结果如图2所示.服装三为线条图案的黑色服装图像，对它进行边缘检测的结果如图3所示.图(a)是原始图像；图(b)是采用传统Canny算法的边缘检测结果；图(c)是采用本文改进Canny算法的边缘检测结果.从图1可以看出，图1(b)中检测出了过多的虚假边缘，检测效果不理想.相比之下，图1(c)的边缘清晰，虚假边缘少.从图2可以看出，在图2(b)中，噪声与衣服重影严重影响了边缘检测结果，出现了过多的虚假边缘，检测效果不理想.相比之下，图2(c)基本不受噪声与衣服重影干扰，虽然丢失了衣领部分的真实边缘，但是并未丢失主要的边缘信息，检测效果更理想.图1 服装一边缘检测效果图图2 服装二边缘检测效果图图3 服装三边缘检测效果图从图3可以看出，图3(b)中衣服的褶皱导致检测结果出现了大量的虚假边缘，严重制约了图像检测质量.图3(c)基本不受衣服的褶皱干扰，检测出了清晰的边缘图像，虽然未检测出衣领，但总体来说效果好于传统Canny算法.4 结语针对传统Canny算法在服装图像边缘检测上存在的缺陷，本文对Canny算法的滤波、梯度的幅值计算方法以及双阈值的确定进行改进，利用改进的中值滤波替代传统Canny算法中的高斯滤波，使用改进的Canny的梯度幅值计算方法计算梯度幅值，并使用Otsu算法自适应确定高低阈值.实验结果表明，相比于传统的Canny 算法，本文的改进算法在滤除噪声、边缘清晰度以及边缘获取方面更良好，检测出了较清晰、完整的服装图像边缘.参考文献【相关文献】[1] 厉丹, 钱建生, 芦楠楠, 等. 图像边缘检测技术的改进[J]. 计算机工程与应用,2010,46 (18): 164-166.[2] 罗敏，刘洞波，王宁，等.改进核模糊C均值聚美算法在服装图像分割中的研究[J].湖南工程学院学报，2018，28(2)：40-43.[3] Canny J. 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一种基于改进的边缘搜索和CANNY算法的图像分割方法王 珏1 徐利兵21(重庆大学I CT研究中心 重庆 400044) 2(重庆大学自动化学院 重庆 400044)摘要 提出了一种基于边缘搜索和CANN Y算法相结合的简捷而有效的图像分割方法。
该算法中使用了ROBER T法来检测边缘,再用改进的带权启发式边缘搜索法来搜索所有的边缘信息,最后用CANN Y算法自增强边缘。
将该算法应用于I CT图像自动分割中,获得了边缘清晰、平滑、定位精确的分割图像。
关键词 I CT 图像分割 边缘搜索 边缘提取A Segm en ta tion A lgor ithm of I mages Ba sed on Com b i na tion of theadvaced M ethodology of Edge-search i ng and CANNYW ang Jue1 Xu L ib ing21(ICT R eseach ing Cen ter,Chong qing U n iverscity,Chong qing,400044,Ch ina)2(S chool of A u to m a tion,Chong qing U n ivercity,Chong qing400044,Ch ina)Abstract It p resents a si m p le and effective m ethodo logy of segm entati on of I CT i m ages,based on com binati on of the m ethodo logy of edge2search ing and CANN Y.In th is algo rithm,the m ethodo logy of Robert is used fo r edge detecti on,and advanced edge2search ing2w ith2w eigh t fo r search ing all i m fo rm ati on of edges,and CANN Y fo r en2 hancing2edge2itself.T h is algo rithm is used in the autom atic segm entati on of I CT i m ages,and get p refect i m ages w ith distinct,s moo th and p recise locati on edges.Key words I CT I m age segm entati on Edge2searth ing Edge2extracting1 引 言图像分割是一种重要的图像分析技术,它受到人们的高度重视,并在实际中得到了广泛的应用。
目前,图像分割的方法主要有以下几种:经典方法、统计方法、模糊方法、神经网络法、多尺度方法等等。
但是经典分割方法对噪声敏感,从而造成了不能产生连续的边界区域的情况,而统计法、多尺度法等又不能较好的解决边界模糊现象。
在工业CT图像的测量中,通常是使用图像分割方法将目标区域边缘提取出来,因此分割的精确与否直接影响工业CT图像测量精度。
由于工业CT图像测量精度要求高,而工业CT图像又具有边缘尖锐、结构复杂、伪影干扰等特点,因此在已存在的方法中难以找到一种通用性强、边缘定位准、实用有效的图像分割方法。
这里针对以上问题,结合工业CT图像特点提出一种基于改进的边缘搜索和CANN Y算法的图像自动分割方法。
2 边缘自增强搜索方法经典边缘提取方法能够作到精确的边缘定位,启发式边缘搜索方法能结合全局信息消除噪声干扰,从而弥补经典边缘提取方法的不足。
鉴于以上两种方法的优点和不足,提出了更具有普遍性和适用性的边缘自增强方法。
边缘自增强搜索方法在进行边缘搜索的过程中,重视以下几个问题:第一,起始点的选择的正确与否直第25卷第4期增刊仪 器 仪 表 学 报2004年8月接会影响以后边缘搜索的正确性,所以起始点的选择必须进图像的真实边缘。
第二,扩展点的选择必须具有很强的克服噪声的能力和随机适应能力。
第三,边缘的搜索必须要有自增强能力,抑制边缘模糊带的影响。
第四,边缘的搜索必须有普遍性。
自增强边缘搜索方法的实现流程如下:图1 自增强边缘搜索方法流程方框图(左)和带权启发式搜索边界轨迹流程图(右)该算法的输入是原始图像。
输出是增强后提取的边界图像。
算法主要由五个部分组成。
第一部分是边界检测,该部分为后面的边界搜索提供引导信息;第二部分是有的放矢的启发式搜索,由它提供边界曲线的轨迹;第三部分利用边缘累积思想得到有意义的搜索轨迹。
第四部分利用CANN Y 边缘提取思想自增强真实的边;第五部分利用相关性原理连接整副图像的边缘。
以下是对每一部分内容的讨论。
第一部分,边界检测,其功能是为后面的启发式搜索提供引导度量信息,启发式搜索能否成功很大程度取决于这部分提供信息好坏,好的引导度量应该充分考虑上下文的信息,即是既要考虑全局信息,又要兼顾局部信息,此外,还应该具有一定的普遍性。
因为边界上的点在局部区域具有一致的相位,而且边界点的幅度往往较大,从这两点出发我们选取像素点的相位和幅度信息作为引导度量。
也就是说边界检测后的图像既包括像素的相位信息也包括幅度信息。
第二部分,有的放矢的启发式搜索,目的是从真实边缘点出发追迹可能的边界,为以后的处理提供边界轨迹。
所采用的启发式搜索是有的放矢的启发式搜索,搜索轨迹是采用从真实边缘点出发搜索此条边缘上的所有点。
搜索要单向遍历全图,以获得所有的搜索轨迹,每次搜索的结果对最终结果来说只是图像边缘信息的一部分。
所使用的引导度量是像素点的相位和幅度两信息相结合构成的权值算子(权值=梯度比率×当前梯度+相位比率×360÷ 当前相位-先前相位 )。
它可以适用于多种情况。
如图2分别所示的包括强弱两部分的边界、高噪声、相交边界、边界拐角的情况[1]。
分别进行分析,看引导度量如何来正确引导进行搜索。
图2 四种特殊情况对于(a )情况搜索到强弱交接处,搜索将按照同一边界权值的相近,正确选择扩散点。
对于(b )情况,搜索是利用同一边界的相位具有一致性,而噪声相位具有随机性这一信息,再通过权值计算抑制噪声,从而选择正确的扩展点。
对于(c )情况,在相交处,相位信息不准确,则可以利用权值算子中的幅度信息选择扩展点,当搜索过交点时可继续使用权值算子中的相位信息。
对于(d )情况,同样在拐角点处,相位信息不准,则使用幅度信息。
(c )、(d )两种情况比较复杂,有时仅仅依靠引导度量无法得到连续的图像。
但是搜索还可以由后面的曲率一致性等措施来进行弥补。
第三部分,利用边缘累积思想得到有意义的搜索轨迹。
要求一次搜索的轨迹就精确地与完整边界吻合是非常困难的,这也是不必要的,因为一条完整的边界可分成不同的部分。
方法是以每一个具有边缘满足条件的点为起点进行搜索,得到部分边缘,不同搜索轨迹的积累就能组合成完整的曲线(如图3所示)。
这种统计方法明显地放松了对一次搜索的要求,不必考虑边界结构和搜索过程中的任何特殊或偶然的情况。
例如无须考虑相切和封闭的边界结构,搜索的起始点和终止点的位置确定变得相对次要。
通过起始点不固定的反复搜索和积累组合完整的边界,就可以很好的解决(c )、(d )两种情况。
图3 一条完整边界a 可由对它的各部分搜索进行累计而获得注意到许多学者采用预先估计边界的位置的方法774 第4期增刊 一种基于改进的边缘搜索和CANN Y 算法的图像分割方法来引导搜索,并且按照估计的边界位置来分块搜索,正如前面所分析的,这样带来的后果是无法处理复杂图像,容易形成由迭代引起的连锁性误判和边缘提取的特殊化。
因此,通过结合局部和全局的引导度量权值算子来进行边缘搜索,增强了算法的灵活性和随机适应性,同时也就具有了很高的准确性和很强的普遍性。
第四部分,利用CANN Y 边缘提取思想自增强真实的边缘。
此部分是与边缘搜索同步进行的。
当边缘搜索检测到该点确实为满足条件的边缘点时,则利用下面的CANN Y 边缘提取思想进行边缘自增强,即削弱边缘模糊带的影响。
根据坎尼的定义[2],中心边缘点为某一卷积在边缘梯度方向上的最大值,这样就可以在每一个点的梯度方向上判断此点强度是否为其邻域的最大值来确定该点是否是边缘点。
当一个像素满足以下三个条件时,则被认为是图像的边缘点:(1)该点的边缘强度大于沿该点梯度方向的两个相邻像素点的边缘强度;(2)与该点的梯度方向上相邻两点的方向小于Π 4;(3)该点为中心的333邻域中的边缘强度极大值小于某个阈值。
第五部分,利用相关性原理连接整幅图像的边缘。
此部分为边缘自增强算法的弥补部分。
当在图像中出现相邻边缘点的曲率相差小于给定阈值时,就认为两点的曲率相同,证明这两点分别所处的线段本应属于同一条曲线,因此,可以相连接,从而得到一条更长的边缘图像。
图4 (a )为原始图像(b )为CANN Y 算法边缘图(c )为启发式搜索方法边缘图3 边缘自增强算法的实验结果比较从图4中可以看出CANN Y 算法抗干扰能力不强,启发式搜索方法虽然抗噪声能力加强,但不能有效的消除伪影带的影响。
而这里的方法对于工业CT 图像具有较强的抗噪声能力,且消除了伪影带的影响,得到了清晰、噪声低、单像素宽度的闭合连续边缘,如图5所示。
图5 (a )为原始图(b )为自增强边缘图(c )为原始图像;(d )自增强边缘图文中方法对一个摩托车齿轮箱盖的CT 图像进行边缘提取得到如图6右所示的图像,图像具有清晰的边缘。
图6 全局边缘提取图.(左图为原始灰度图,右为自增强边缘提取图)4 结 论所采用的这种边缘自增强算法,结合了经典和现代的一些算法,发扬了它们各自的优点,简洁有效地应用于I CT 图像的分割中,实验结果表明这种方法在I CT 图像的边缘提取中是很有效的。
但是在实践的过程中,仍发现一些问题,比如:对于伪影现象的实时纠正,对于灰度变化很小的损伤区域进行更为精确的图像分割等。
这些问题尚待在以后的工作中继续努力,并加以解决。
参考文献1 韩军伟,郭雷.景物图像边缘提取方法:[硕士学位毕业论文],西北工业大学,2001.2 钟志光,卢军,刘伟荣.V isual C ++.N ET 数字图像处理实例与解析.清华大学出版社.(下转第482页)图8 口腔二维CT图9 重建的三维形体3 应用实例运用该系统,笔者对一组口腔CT 数据进行了重建试验,通过重建出的三维图像,为牙种植手术提供精确定位和方向等理论参数。
图8和图9分别为系统显示的二维和三维图像。