信号与信号处理硕论文 基于canny和形态学的边缘检测技术研究
毕业设计(论文)-图像canny边缘检测的程序设计[管理资料]
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图像Canny边缘检测的程序设计摘要边缘检测是数字图像处理中的重要内容，边缘是图像最基本的特性。
在图像边缘检测中，微分算子可以提取出图像的细节信息，景物边缘是细节信息中最具有描述景物特征的部分,也是图像分析中的一个不可或缺的部分。
本文详细地分析了目前常用的几种算法，即：Roberts交叉微分算子、Sobel微分算子、Priwitt微分算子和Laplacian微分算子以及Canny算子，用C语言编程实现各算子的边缘检测，并根据边缘检测的有效性和定位的可靠性，得出Canny算子具备有最优边缘检测所需的特性。
关键词：图像处理，微分算子，Canny算子，边缘检测AbstractEdge detection is the important contents of digital image processing ,and the edge is the most basic characteristics of the the image edge detection ,differential operator can be used to extract the details of the images,features’edge is the most detai led information describing the characteristics of the features of the image analysis, and is also an integral part of the article gives the detailed analysis of several algorithms which is commonly used at present,such as Roberts cross-differential operator、Sobel differential operator、Priwitt differential operator、Laplacian differential operator and Canny operator,and we complete with the C language procedure to come ture edge to the effectiveness of the image detection and the reliability of the orientation,we can deduced that the Canny operator have the characteristics which the image edge has.Keywords: Image processing, Canny operator, differential operator, edge detection目录摘要 ......................................................................................................................................... Abstract .. (I)第一章绪论 0引言 0数字图像技术的概述 (1)边缘检测 (2)论文各章节的安排 (3)第二章微分算子边缘检测 (4)Roberts算子 (4)Sobel算子 (4)Priwitt算子 (5)Laplacian算子 (5)第三章Canny边缘检测 (7)Canny指标 (7)Canny算子的实现 (8)第四章程序设计与实验 (11) (11)实验结果及比较 (13)第五章结论与展望 (16)结论 (16)展望 (16)致谢 ........................................................................................................ 错误!未定义书签。
canny边缘检测分析毕业论文
Canny边缘检测分析毕业论文目录引言 (1)第一章图像分割与边缘检测 (2)1.1图像分割简介 (2)1.2图像分割定义 (2)1.3图像分割基本原理 (3)第二章基于边界的分割——边缘检测 (6)2.1边缘的类型 (6)2.2边缘的类型 (6)2.3边缘的判定 (7)第三章常见边缘检测算法的研究与分析 (9)3.1边缘检测过程概述 (9)3.2典型一阶边缘检测算子 (9)3.2.1梯度算子 (10)3.2.2 Roberts边缘算子 (10)3.2.3 Sobel算子 (11)3.2.4 Prewitt算子 (13)3.3 典型二阶边缘检测算子 (14)WORD版本.3.3.1 Laplacian算子 (14)3.3.2 LOG算子 (16)3.4 各边缘检测算子的仿真结果分析 (18)第四章 Canny边缘检测算子 (20)4.1 Canny边缘检测基本原理： (20)4.2 Canny边缘算子评价指标： (20)4.2.1 Canny提出检测三准则【5】 (20)4.2.2边缘检测滤波器对性能指标的影响【10】 (22)4.2.3 尺度对性能指标的影响【10】 (23)4.3 Canny边缘检测流程 (24)4.4 Canny边缘检测仿真结果及分析 (28)第五章 Canny算子改进 (29)5.1对传统Canny算法局限性分析 (29)5.2滤波改进 (30)5.3阈值改进——自适应的阈值 (31)5.3.1最大熵原算法过程 (31)5.3.2最大熵算法的改进 (32)5.4改进的Canny算法的仿真实验 (33)第六章本实验结果及展望 (36)6.1 本算法的实验结果 (36)WORD版本.6.2实验结果分析 (39)6.3 展望 (39)结论 (40)致谢 (41)参考文献 (42)WORD版本.WORD版本.引言20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。
基于Canny算子和数学形态学的细胞边缘检测方法
１ 样 本 制 作 与 采 集
欲 对 样本 图 像进 行边 缘 检 测 ， 首先 要 采集 猪 肉
收稿 日期 ： ０ ０—０ —３ ２１ ６ ０
基 金 项 日 ： 京 ， 自然 科 学基 金 资 助 项 Ｅ（０ ２ １ ） 北 ｌ ｉ ｔ ４９ ０ ２ ．
的重 要特征 属性 之一 ， 图像识 别 中抽 取 图像 特 征 是 的重 要属性 ．经 过 边 缘 检 测 的 图像 是 图像 分 割 、 特
征 提 取 、 整 细 胞 计 数 、 胞 自动 分 类 、 殊 细 胞 的 完 细 特
步 处理 或者与 其 他算 法 结 合 改善 边 缘 检测 算 法 ，
城 乡居 民的重要 食 品 ， 中猪 肉是 各 种 肉类 食 品 中 其
具 有 代 表 性 的 一 种 肉 类 ．在 肉 类 食 品 检 测 中 ， 细
胞边缘 检测 有着重 要 的地 位 和作用 ．由于图像 边缘
是一个 完整 的图像 分割 过程 ．因此边 缘 信息 需要 进
一
包含 了 图像 丰 富的 内在 信 息 ， 图像 边 缘 是数 字 图像
胞 切 片 图像 的 特 征 提 取 、 别 等 相 关研 究 奠 定 了较 好 的基 础 ． 识
关键 词 ：细胞 边缘检 测 ；Ｃ ｎ ｙ算子 ；无损检 测 ； 学形 态学 ； 品安全 ａｎ 数 食
中 图 分 类 号 ： Ｓ ０ ． ； Ｐ ９ ； ８ １２ Ｓ ５ ． Ｔ ２ ７ ３ Ｔ ３ １ ￥ ５ ． ； １７ １ 文 献标 志码 ： Ａ
Ｖ０． ８ ＮＯ １ ２ ．４
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基于Canny算子脑部CT边缘检测方法的研究
基于Canny算子脑部CT边缘检测方法的研究张喜红【期刊名称】《贵州师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(034)002【摘要】鉴于经典Canny算法在脑部CT图像应用中存在的问题和缺陷,在深入分析经典Canny算法执行步骤的基础上,提出了一种改进的边缘检测方法,即用中值滤波与高斯滤波相结合,替代传统Canny算子的单一高斯滤波;用迭代算法自动计算阈值,替代经验固定阈值.实验结果表明,改进方法比传统方法更具准确性与普适性,减少了边缘错检、漏检的情况.%In order to overcome the problems and deficiencies caused by traditional canny operator seg-mentation algorithm in the application of brain CT,an improved method of image edge detection is in-troduced in the paper. This method uses median filter in combining with Gaussian filtering after analysis of traditional canny operator segmentation algorithm. To replace the fixed threshold,interative algo-rithm is used to calculate the threshold. Experimental results show that the proposed method possesses better ability of accuracy and universal and lower rate of wrong detection and miss detection than the traditional methods.【总页数】5页(P80-83,100)【作者】张喜红【作者单位】亳州职业技术学院,安徽亳州 236800;山东大学控制科学与工程学院,山东济南 250061【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于 LVQ 神经网络脑部 CT 边缘检测方法的研究 [J], 张喜红2.基于改进Canny算子的煤矿井下物体图像边缘检测方法研究 [J], 尚长春;马宏伟;安静宇3.一种基于Canny算子的图像边缘检测方法 [J], 辛玉欣;王传洋4.基于改进Canny算子的磁共振T2加权图像边缘检测方法研究 [J], 和清源;焦青亮;蒋依芹;傅瑜;刘子龙;于坤;张朋;王永中5.基于改进RGHS和Canny算子的水下图像边缘检测方法 [J], 王慧芳;陈远明;彭荣发;洪晓斌因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进Canny_算法的图像边缘检测
第 22卷第 8期2023年 8月Vol.22 No.8Aug.2023软件导刊Software Guide基于改进Canny算法的图像边缘检测窦蕾萍，吴君钦（江西理工大学信息工程学院，江西赣州 341000）摘要：针对传统Canny算法对椒盐噪声敏感，在计算梯度幅值时只考虑了水平与垂直方向、在非极大值抑制过程中仅依据梯度方向的梯度幅值，从而导致梯度计算不准确、滤波后图像边缘模糊等问题，提出一种改进的Canny边缘检测算法。
首先，结合自适应中值滤波与引导滤波的混合滤波器不仅能有效去除图像中的椒盐噪声，还能更好地保存图像边缘；然后，利用4个方向Sobel算子模板计算图像梯度；最后，在非极大值抑制过程中，采用自适应线性插值方法提升边缘检测精度。
仿真实验表明，所提算法不仅能有效滤除椒盐噪声，并且相较于传统Canny算法能检测出更多边缘细节。
关键词：图像边缘检测；Canny算法；混合滤波；4个方向Sobel算子；自适应线性插值DOI：10.11907/rjdk.222062开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）008-0216-05Image Edge Detection Based on Improved Canny AlgorithmDOU Leiping， WU Junqin（School of Information Engineering， Jiangxi University of Technology， Ganzhou 341000，China）Abstract：Aiming at the problem that the traditional Canny algorithm is sensitive to salt-and-pepper noise， only vertical and horizontal direc⁃tions are considered when calculating the gradient amplitude， and only the gradient amplitude in the gradient direction is used in the process of non maximum suppression， which leads to inaccurate gradient calculation and blurred image edges after filtering， an improved Canny edge detection algorithm is proposed. First， the hybrid filter combining adaptive median filter and guided filter can not only effectively remove salt-and-pepper noise in the image， but also better preserve the image edges； Then， use the Sobel operator template in four directions to calculate the image gradient； Finally， in the process of non maximum suppression， the adaptive linear interpolation method is used to improve the edge detection accuracy. Simulation results show that the proposed algorithm can not only effectively filter salt-and-pepper noise， but also detect more edge details than the traditional Canny algorithm.Key Words：image edge detection； Canny algorithm； hybrid filtering； sobel operator in 4 directions； adaptive linear interpolation0 引言目前，边缘检测作为图像处理中极为关键的一部分，已成功应用于航空航天探测、工业监控生产、生物医疗科学等领域［1］，大致可分为一阶微分算子（Sobel、Prewitt等）和二阶微分算子（Laplace等）［2-4］。
基于canny算子的边缘检测算法应用研究_陈蒙
100 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering图像与多媒体技术 • Image & Multimedia Technology1 引言随着图像处理技术的发展与广泛应用，现在社会中图像处理的应用领域越来越广泛，如三维重建，医学诊断，图像识别等等。
而图像处理过程中，最重要的一项预处理技术即为边缘检测技术。
图像的边缘是图像特征识别中的重要组成部分。
我们一般认为边缘是图像中周围像素有不连续变化或屋脊变化的像素的集合。
在一幅图像中，边缘特征所表达的信息量在整张图片的特征信息中占有主导地位，对图像特征的识别、分析十分重要。
边缘信息主要从像素值幅度和走向两个方面来表示。
一般来说，沿着边缘走向的像素点灰度值呈连续性变化特征，而垂直于边缘走向的像素点灰度值则呈跳跃性或阶跃性变化特征。
边缘检测技术即为通过一定的算法将图像中的边缘尽可能真实地提取或表示出来的技术。
边缘检测技术发展到目前已有很多类提取算法，但主要的计算原则就借助于类似高斯平滑、傅里叶变换等的数学函数与图像的灰度矩阵进行卷积计算,从而得到横、纵两个方向上的梯度图像和模图像,然后根据基于canny 算子的边缘检测算法应用研究文/陈蒙【关键词】canny 边缘检测（Edge Detection）高斯平滑（Gausscian Blur）canny, Edge Detection, Gausscian Blur 梯度方向来进行模的极大值提取,获得需要的图像特征边缘。
本文主要研究的是以canny 算子为检测手段的边缘检测算法。
2 canny边缘检测算法任何一个边缘检测算法的原则都是真实、详尽地标识出原图像的实际边缘，同时又尽可能避免图像中的噪点、伪边缘等噪声的干扰，找到一个最优的图像边缘。
Canny 边缘检测算法也是如此，一般由抑制噪声、寻找梯度亮度、非极大值抑制、确定和连接边缘这四步完成的。
基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法
基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法赵洁;李玮;郝志鹏;彭慧卿【摘要】传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2011(030)010【总页数】4页(P44-47)【关键词】Canny算子;图像形态学;边缘检测;图像融合【作者】赵洁;李玮;郝志鹏;彭慧卿【作者单位】天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384;天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384;天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384;天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384【正文语种】中文【中图分类】TP301.6边缘检测是图像分割、目标区域识别和特征提取等数字图像分析领域中的重要技术，目前已经成为机器视觉研究领域最活跃的热点课题之一。
传统边缘检测方法包括Roberts算子、Sobel算子等一阶微分算子,以及Laplacian算子、LOG算子等二阶微分算子[1]。
这类算法以满足一阶导数极大值点或者二阶导数过零点作为图像的候选边缘点，通过人为设定的全局阈值作为评价标准去除噪声与弱边缘点，将梯度值小于阈值的候选边缘点删除。
由于微分运算对噪声比较敏感，抗噪声性能差，提取的边缘不够精细,因此在实际应用中受到了限制[2]。
对于边缘检测算子性能优劣，Canny提出了三个评价准则[2]：高信噪比准则、定位精准准则和单一边缘唯一响应准则，并据此提出了Canny边缘检测算子。
基于改进Canny算法的边缘检测技术应用及发展趋势
基于改进Canny算法的边缘检测技术应用及发展趋势边缘检测是计算机视觉中一项重要的任务，它在图像处理、物体识别和特征提取等领域具有广泛的应用。
Canny算法是一种经典的边缘检测算法，但其在保持边缘连续性和准确度方面存在一定的限制。
本文将讨论基于改进Canny算法的边缘检测技术的应用及发展趋势。
一、改进Canny算法的原理及优点改进Canny算法是对传统Canny算法的改进和优化。
传统Canny算法主要包括以下几个步骤：高斯滤波、计算梯度强度和方向、非极大值抑制和双阈值处理。
改进Canny算法通过对这些步骤的改进，提高了边缘检测的准确性和性能。
改进Canny算法的优点主要包括：1.减少了边缘的丢失：传统Canny算法在高斯滤波和非极大值抑制过程中可能会造成边缘的模糊或丢失。
改进Canny算法通过优化参数和增加边缘细化步骤，减少了这种问题的发生。
2.增强了边缘的连续性：传统Canny算法在边缘连接方面存在一定的局限性。
改进Canny算法通过引入更复杂的边缘连接策略，提高了边缘连接的准确性和连续性。
3.降低了计算复杂度：改进Canny算法通过优化计算步骤和算法结构，降低了算法的复杂度。
这使得改进Canny算法更适合于实时边缘检测应用。
二、基于改进Canny算法的边缘检测技术应用基于改进Canny算法的边缘检测技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用案例：1.医学图像处理：医学图像中的边缘信息对于病理分析和疾病诊断具有重要意义。
基于改进Canny算法的边缘检测技术可以有效地提取出图像中的器官边缘、病变区域等信息，为医生提供更准确的诊断依据。
2.工业质检：在工业生产中，边缘检测用于检测产品的质量以及表面缺陷。
基于改进Canny算法的边缘检测技术可以对产品进行快速而准确的边缘检测，从而提高产品质量控制的效率和准确性。
3.智能交通系统：基于改进Canny算法的边缘检测技术可以应用于智能交通系统中的车辆检测和行人识别。
基于Canny算子改进的边缘检测算法
法 在边 缘 捡 测 和连 接 过程 『ｆ］『］动 获取 高 低 闽 仇 、 文献 【８】针对 点 的像 素点 称 为端 点 。例如 ，冈 ２中 。点 Ａ的 ８邻 域 内只 有 一·
Ｃａｎｎｙ边 缘检 测 算 法 巾需 要依靠 人 工设 定 闯 倩 而 现 艇边 缘 或 个边 缘点 ，所 以点 Ａ足端 ， 点 Ｂ的 ８邻域 内存两 个 榴邻 的边
ｌ４～ 科 学技 术创 新 ２（）１８．２７
图 ４ 边 缘连 接 窗 口图
由于每 个边 缘均 有 两个 可能 的方 向 ，本 文根 据端 点 ８邻域
内边 缘 点 的位 置判定 边缘 连接 方 向 。定 义与端 点 ８邻 域 内边缘 点位 置 相反 的方 向 为边缘 连接 方 向 。边 缘连 接 窗 口选 择情 况 如
该 算 法的 边缘 连接 性较 强 ，不仅 保 留 了传 统 Ｃａｎｎｙ算 法的 优越性 ，而且 检测 结 果 更加 完整 、全 面地 保 留 了图像 的细 节信息 、
关键 词 ：边缘检 测 ；Ｃａｎｎｙ算 子 ；霍 夫 变换
中 图 分 类 号 ：ＴＰ３９１．４１
文 献 标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：２０９６—４３９０（２０１８）２７—００１３－０２
２０１８．２７科 学技 术创新 一１３一
基 于 Ｃａｎｎｙ算子 改进 的边 缘检 测 算 法
王保军 赵 海清 ’ 刘 超 （１、国 网黑龙 江省 电力 有限公 司佳 禾斯供 电公 司，黑 龙江 佳 木斯 １５４（１｛ｌＩ） ！、东北 电力大 学计算 机 学院 ，吉林 吉林 １３２｛１１２）
虚假 边 缘 的 缺 点 ，捉 ｉ¨ 种基 】 边 缘 ｝｝｛似悱 下¨方 向 的连 接 ｒ 缘 点 ，所 以点 Ｂ也是端｝点 、
毕业设计(论文)-基于动态双阈值的canny算子对象边缘提取算法研究[管理资料]
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摘要边缘检测在图像理解，分析识别领域中是十分重要的研究课题，边缘检测的效果将直接影响到图像理解和识别的性能。
在图像处理领域，边缘是图像的基本特征。
所谓边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合，它存在于目标和背景，目标与目标，区域与区域，基元与基元之间。
边缘具有方向和幅度两个特征，沿边缘走向，像素值变化比较平缓；垂直于边缘走向，像素值变化比较剧烈，可能呈现阶跃状，也可能呈现斜坡状。
Canny算子提取算法采用二维高斯函数任一方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过卷积运算对图像滤波，然后寻找滤波后图像梯度的局部极大值，以确定图像边缘。
Canny算子提取算法得到的目标图像，具有信噪比大和检测精度高的优点，因此得到广泛的应用。
动态阈值Canny算法根据图像的具体情况而选择阈值，该方法具有更广的自适应能力，保证了图像边界提取的准确性。
关键词：边缘检测，Canny算子，动态阈值ABSTRACTEdge detection is an important topic in image understanding and identifies areas. The effect of edge detection will directly affect the image understanding and performance recognition.Edge is the most basic features of image. The so-called edge is around the pixel grayscale image with a step change or roof-like changes in the set of pixels. It exists in target and background, goals and objectives, regional and regional, unit and unit. There are two characteristic of edge, which are direction and magnitude. Along with edge, changes of pixel value are small, and in another direction changes are dramatically large. Sometimes it may shows step-like and sometimes it may be presented sloping.Canny edge detection employs 2-dimentional Gaussian filter function to eliminate noise. And then find out the maximal value of filtered image in local. There was high signal- noise ratio and accurate location of edges detected by Canny. So it is widely used in the world. Dynamic threshold of Canny method selects the threshold by every image, so it has a more adjustable and accurately.KEY WORDS:edge detection, canny operator, dynamic threshold目录第1章前言 (1)研究背景 (1)Canny算子边缘提取算法的研究现状 (1)经典算法 (2)新兴算法 (3)本文的研究内容与章节安排 (5)本文的研究成果与意义 (5)第2章 Canny算子边缘检测的基本理论 (6)图像边缘的定义[12] (6)边缘检测的基本原理与衡量指标[13] (7)边缘检测的基本原理 (8)边缘检测的衡量指标[14][15] (9)Canny算子边缘检测 (9)Canny算子的实现步骤[16] (10)Canny算子的约束准则[18][19] (11)固定双阈值的Canny算法 (12)Canny算子存在的问题及改进的方法[20] (13)Canny算子存在的问题 (13)改进的Canny算法[21] (13)第3章动态双阈值Canny算子边缘提取算法与实现 (17)算法框图 (17)动态阈值的实现 (17)Matlab函数的意义: (18)Matlab函数实现 (18)改变测试图像 (21)第4章实验对比与分析 (24)测试图像参数说明 (24)图像的测试结果与分析 (24)Tsukuba图像的测试结果与分析 (24)Mart图像的测试结果与分析 (26)IlkayJohn图像的测试结果与分析 (29)实验总结 (31)第5章结论与展望 (32)全文工作总结 (32)未来展望 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录1 英文原文 (35)附录2 中文译文 (44)第1章前言研究背景在图像处理、模式识别、计算机视觉、生物医学、遥感器视觉、气象预测等诸多领域的图像预处理中，特征提取起着举足轻重的作用。
基于改进Canny算法的物体边缘检测算法
基于改进Canny算法的物体边缘检测算法物体边缘检测是计算机视觉中的一项重要任务，它在图像分析、物体识别和图像处理等领域具有广泛的应用。
Canny算法作为一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于实际工作中。
然而，传统的Canny算法在处理一些复杂场景的边缘检测时存在一些问题，如边缘连接不准确、噪声敏感性较高等。
本文将介绍一种基于改进Canny算法的物体边缘检测算法，以解决传统Canny算法存在的问题。
1. 算法背景物体边缘检测是获取图像中物体边缘位置的过程，它对于图像中物体的形状和轮廓分析起着关键作用。
传统的Canny算法主要包括以下几个步骤：高斯平滑、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接。
然而，传统Canny算法对噪声比较敏感，而且在边缘连接过程中常常会出现断裂或连接错误的情况。
2. 改进的Canny算法为了改善传统Canny算法的缺点，我们提出了一种改进的Canny算法，具体步骤如下：2.1 高斯平滑首先对输入图像进行高斯平滑操作，以降低图像中的噪声。
我们采用一个合适大小的高斯卷积核对图像进行卷积操作，得到平滑后的图像。
2.2 计算梯度幅值和方向在平滑后的图像中，我们计算每个像素点的梯度幅值和方向。
可以使用Sobel、Prewitt等算子对图像进行梯度计算，得到梯度幅值和方向图像。
2.3 非极大值抑制在梯度幅值和方向图像中，我们进行非极大值抑制操作，以找到边缘的细化位置。
对于每个像素点，我们判断其梯度方向，并与相邻的两个像素进行比较，如果当前像素的梯度幅值最大，则保留，否则置零。
2.4 双阈值处理在进行非极大值抑制后，我们进行双阈值处理，以将真正的边缘从噪声中区分出来。
设置一个较高的阈值和一个较低的阈值，对梯度幅值进行判断，如果大于高阈值，则被认为是强边缘；如果处于低阈值和高阈值之间，则被认为是弱边缘；如果小于低阈值，则被认为是噪声。
2.5 边缘连接在双阈值处理后，我们进行边缘连接操作，以连接断裂的边缘线段。
自适应Canny算法研究及其在图像边缘检测中的应用
ｎｅｗ
ｃａｎ
ｍｅｔｈｏｄ
ｉｎ
ｔｈｅ
ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｏｆ
ｔｈｅ
ｇｒａｄｓ ａｎｄ
ｎｏｎ－ｒｍｘｉｍａ
ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ
ｉｐｍｒｏｖｅ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆｔｈｅ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｅｄｇｅ．
Ｉｎ ｂａｓｅｄ
ｔｈｅ
ｌａｓｔ ｐａｒｔ
ｏ ｆ ｔｈｉｓ
ｐａｐｅｒ，ｗｅ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃａｎｎｙ
边缘噪声方面的性能。
关键词：
边缘检测；改进Ｃａｎｎｙ算法；遗传算法；自适应性；阈值选取；
ＡＢＳＴＲＡＣＴ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ
Ｅｄ萨ｃｏｒＣａｍｓ
ｓｔｅｐ ｆｏｒ ｉｍａｇｅ
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ｍａｊｏｒｉｔｙ
ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍａｇｅ，ＳＯ ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｓ
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ｃｒｉｔｉｃａｌ
Ｏｉｌ
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ｅｘｃｅｌｌｅｍ
ｏｎ垤ｕａｌ Ｃ＋＋ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅｄ
ｗｉｔｈ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ．
Ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃａｎｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｋｅｅｐｓ ｔｈｅ
Ｃａｎｎｙ‘Ｓ
浙江大学理学院 硕士学位论文 自适应Canny算法研究及其在图像边缘检测中的应用 姓名：金刚 申请学位级别：硕士 专业：计算数学 指导教师：吴庆标 20090501
摘要
摘要
边缘包含了图像大部分信息，边缘检测是图像处理和分析的关键步骤，对后
续高层次的特征描述、匹配和识别等有着重大的影响。 本文首先对一些传统的边缘检测算法和近年来广泛受到关注的边缘检测算 法进行了综述，同时将其中传统的边缘检测算法进行了代码实现并给出相应的分
基于Canny算子和形态学的洞室岩体裂隙边缘检测
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Ｓ Ｄ＝ｂｋ ｒｃ Ｉ Ｇ ［Ｏ，Ｏ ＠ｓ ２ ； Ｔ ｌｐｏ （ＭＡ Ｅ＇１ ｌ ］， ｔ ） ｄ ％全部像 素点 的高斯 滤波 ， Ａ Ｓ Ｇ Ｕ Ｓ为 １ ０×１ ０的高斯滤波器
Ｇ ＡＳ＝ｃｎ２ Ｉ ＡＧ Ｇ Ｕ Ｓ，ｓｌｅ ） ｏ ｖ （Ｍ Ｅ， Ａ Ｓ ’ａｌ’ ； Ｔ
ｆ ｒｉ＝１： ｏ ｍ
能 。Ｃ ｎ ｙ 子边 缘检测的一般步骤如 图 １ ａｎ 算 所示 。
输入图像 ｆｘ ） （， ｙ
输出图像 ，（， ｘ） ｙ
测算子 因具有信噪 比大和检 测精度 高 的优点而 被广 泛应用 ，
但 由于受 洞室 内照 明条件 的 限制 ， 之人 工开凿 造成 破损痕 迹 加
图 １ Ｃｎｙ ａｎ 边缘 检测 步骤
日ｃ ，，＝ ｘｙ
很多伪裂 隙边缘 。而岩体裂 隙本 身具有很明显 的灰度特征 和线 性 几何 形态特征 ， 够被用来判别岩 体裂 隙的真伪 。基 于此 ， 能 本 文提 出了一种 Ｃ ｎ ｙ算子与形态学算法 相结合的洞室岩体 裂 隙 ａｎ 边 缘检 测方法 ， 保留 Ｃ ｎｙ算 子检 测出 的高定 位精 度 的裂 隙 在 ａｎ
ｃ ｍｂ ｎ ｓ Ｃ ｎ ｙ ｏ ｅ ａ ｏ ｎ ｈ ｒ ｈ ｌ ｇ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｖ ｅ ｆｉ ｇｎ ｈ ｒｃ ｅ ｓｉｓ ｏ ｎ ｅ ｏ ｋ ｆ ｃ ｕ ｅ Ｆ ｒｔ ｔ ｉ ａ ｙ ｉ ｇ ｓ ｏ ｉ ｅ ａ ｎ ｐ ｒ ｔ ｒａ ｄ ｔｅ ｍｏｐ ｏ ｏ ｙ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｉ ｉ ｗ ｏ ｍａ ｉ ｇ ｃ ａａ ｔ ｒ ｔ ｆ ｕ ｎ ｌｒｃ ｒ ｔ ｒ ． ｉｓｌ ｗｏ ｂ ｎ ｒ ｍａ ｅ ｉ ｃ ｔ ａ ｙ，
基于canny算子的改进边缘检测算法
统 ，作 为 公司 、集 团层 面分 析 的 依 据 ，公 当一部分，来 自由于对计算机系统的不熟 业 信 息 化实 际 上也 是一 个 数据 库 建立 和 管
司 根 据 系统 中的业 务 资 料 ，作 为 主要 分 析
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．
研发展． ｌ
商 贸城 物 业管理 系统 的实施 与应 用
同济大学 北京 中软 融鑫计算机 系统工程有 限公 司 安喜 军
【 摘 要 】物业管理涉及的 范围较为广泛 ，管理 内容 繁杂 ，加上政 策性变动 因素 ， 日常工作 中需要耗 费大量人力和物力 ，为 了提 高物业管理公 司的管理水平提 高工 作效率 ，必须对 物业管理 的各 项工作进行规 范化管理 ，如物业 资源管理规范化 、 收费规范化、工程设备检 修保养运行记录规 范化、保 洁绿化工作规范化等 ；通 过 规 范化操作对 员工工作进行指 导，提高员工工作 效率与技 能，并且 为减少人事变 动给公 司带来损失 与降低 新员工的培训成本 ；规 范化的手段多种多样 ，如 员工 工
的依 据 ， 同时 每 月对 业 务 员做 量 化考 评 。
训 ，特 别 是基 础 知识 的培 训 ，对 解 决基 层
在企 业 内部通 过成 立信 息化 建设 项 目
通 过 管理 考 评 体系 配 合 管理 软 件在 基 层 的 心理 ，同 时提 高 基层 操 作 熟练 度 都有 很 大 组 ，明确 相 关工 作 的责 权 利 ，借助 外 界 的 实 施 取得 很 好 的效 果 ，有 效 的 提 高 出租 率 好 处 。 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 ２ ． 物 业 管理 系 统 的实 施原 则 Ｉ Ｔ 管 理 咨询 公 司配合 ，结合 企 业实 际业 务
结合形态学和 Canny 算法的红外弱小目标检测
结合形态学和 Canny 算法的红外弱小目标检测丁鹏;张叶;刘让;贾平【摘要】In order to solve the problem of accurate and adaptive detection of infrared dim small tar-gets,this paper proposes a new method based on median filter which combines top-hat algorithm and Canny algorithm.This method is different from the infrared dim target detection using traditional Canny algorithm.First,this method selected suitable window for image processing,using median filter to remove noise effectively and keep the image edge information at the same time.Then this method eliminates the effect of complex dynamic background by using top-hatalgorithm.Finally,this method adopts adaptive Canny algorithm to extract the edge of infrared small target.Experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method,this design method which is self-adaptive can accurately locate the position of the small target,the SNR gain reaches more than 10times.Besides,this method can eliminate noise and the effect of clouds.Moreover,this method has a certain degree of adaptability.%为了解决红外弱小目标精确自适应检测的问题，本文提出了一种基于 Canny 算法、top-hat 算法和中值滤波算法结合的红外弱小目标检测方法。
基于数学形态学和Canny算子的边缘提取方法
基 于 数 学 形 态 学 和 Ｃ ｎｙ算 子 的 边 缘 提 取 方 法 ａｎ
何新英 ， 家忠 ， 王 孙晨 霞， 常淑 惠， 周桂红
（ 河北农业大学 信息学 院， 河北 保定 ０ １０ ） ７０ １
（ ｄ ｚｕ ｍ ｙ ｈ ｏ ｃ ｍ． ｎ ｓ ｕｈ ｊ ＠ ａ ｏ ． ｏ ｃ ）
摘
要 ： 出了一种基于数学形 态学和 Ｃ ｎｙ算子的边缘提取方法。该方法利 用数 学形 态学开运 算估 计背景 ， 提 ａｎ 将
ａｄｐｏｉｅ ｏｄｆｕ ｄｔ ｎｆ ａ ｒ ｅｔ ｃ ｏ ｎ ｂ ｃ ｒｃｇｉｏ ， ｎ ｒｖ ｓ ｏ ｎ ａ ｏ ｏ ｆ ｔ ｅ ｘ ａｔ ｎａｄｏｊ ｔ ｅｏｎｔ ｎ ｄ ｇ ｏ ｉ ｒｅ ｕ ｒ ｉ ｅ ｉ
Ｋ ｅ ｏ ｄｓ ｅ ｇ ｔｃｉ ｎ ｙ ｗ ｒ ： ｄ ｅ ｄｅｅ ｔｏ ；ｍａｈｅ ｔ ｌ ｏ ｈ ｌ ｇ ； ｄ ｎ ｉｅ ｍｅｄａ ｌ ｒ ｃ ｎ ｙ ａｇ ｒｔ ｔ ｍａｉ ｃａ Ｍ ｒ ｏ ｏ ｐ ｙ ｅ— ｏｓ ； ｉｎ ｆ ｔ ； ａ ｎ ｏ ｈｍ ｉ ｅ ｌ ｉ
图像去 噪是 图像 预处 理 中一个 基它对后续 图像 边缘 检 测 、 特征提 取 等过 程 产生着 直接 影
响 。传统 的滤 波方法 对有用 信息 和干扰信 息做 同样 的处 理 ， 从 而在滤 除噪声的同时也造 成 了图像 目标 边缘 的模糊 ， 不能 很好地保持 图像 的边 缘信息。而数学形态学滤波是基于信号 的几何特征 ， 利用预先定义 的结构元 素对 图像 进行运算 ， 到 达 既滤除噪声 ， 又能较 好地保 持 图像 轮廓信 息 。然而将 数学 形 态学直接用于边缘检测存 在结 构元素 单一 的问题 ， 它对结 构
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第２ ８卷 第 ２期
基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法
基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法赵洁;李玮;郝志鹏;彭慧卿
【期刊名称】《微型机与应用》
【年(卷),期】2011(30)10
【摘要】传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.
【总页数】4页(P44-47)
【作者】赵洁;李玮;郝志鹏;彭慧卿
【作者单位】天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384;天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384;天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384;天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于改进Canny算子的葵花籽边缘检测方法 [J], 徐灿;张秋菊
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3.基于小波变换与Canny算子融合的图像边缘检测方法 [J], 白婷婷;邓彩霞;耿英
4.基于改进Canny算子的磁共振T2加权图像边缘检测方法研究 [J], 和清源;焦青亮;蒋依芹;傅瑜;刘子龙;于坤;张朋;王永中
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摘要图像处理的研究内容主要包含边缘检测、图像分割、模式识别等。
随着数字化时代的到来，数字图像处理与分析方面的研究工作显得十分重要。
数字图像处理广泛地应用于工业、农业、交通、金融、地质、海洋、气象、生物医学、军事、公安、电子商务、卫星遥感、机器人视觉、目标跟踪、自主车导航、多媒体信息网络通信等领域，取得了显著的社会效益和经济效益。
图像中灰度信息变化较明显的地方称为图像的边缘。
灰度的变化信息称为阶跃信息，一般来说，像素点灰度值从一个很小值急剧过渡到另一个灰度较大的值即形成了边缘。
图像边缘含有丰富的图像信息，较图像其它部分应用价值很大，这是因为基于此我们可以进一步进行识别、分割等方面的研究。
低层视觉和高层视觉是计算机视觉研究的主要内容。
图像处理就属于低层视觉部分，它主要包括图像的信息增强、除躁和边缘检测信息检测、图像滤波等；图像分析和图像理解即为高层视觉研究的主要内容，主要是通过计算机模拟生物对于图像信息的感知和运用能力。
图像里含有的信息量较多，图像边缘检测是图像处理技术中很重要的一环，是图像图形学赖以研究的基础和支柱。
数学形态学简称形态学，是运用集合论来分析几何形状的方法，打破了传统数值建模的思想，是非线性信号分析理论的一种。
相异的结构元素对图像信号进行探测，我们得到的是不同的图像分析，这是由于结构元素的尺寸和形状与图像结构的信息有关。
关键词：图像处理；边缘检测；数学形态学；云南民族大学硕士学位论文AbstractImage processing research includes edge detection, image segmentation, and pattern recognition. With the coming of the digital age, digital image processing and analysis of the research is becoming very important. Digital image processing is being widely used in the field of industry, agriculture, transportation, finance, geology, oceanography, meteorology, biology, medicine, military, public security, e-commerce, satellite remote sensing, robot vision, object tracking, autonomous vehicle navigation, multimedia information network communication, etc. It has made a significant society and economic benefits.The gray information changed obviously local image is called image edge. Change information of gray called Yue information, order in general, pixel gray value from a very small value of a sharp transition to another gray large value that the formation of the edge. Image edge image which contains rich information, compared with other parts of image of great application value, because it is based on this we can further research on recognition, segmentation.Low-level and high-level vision is the main research content of the computer vision. Image processing belong to the low-level vision part, it mainly includes image information enhancement, in addition to noise and edge detection information detection, image filtering; image analysis and image understanding is the main content of the high-level vision research, mainly is the simulation of biological for image information perception and the ability to apply the computer. Contains abundant information of image, the image edge detection is very important in image processing, is the basis and pillar of image and graphics.Mathematical morphology referred morphology, it is the use of set theory to analyze the geometry of the method, the idea of breaking the traditional numerical modeling, a nonlinear signal analysis theory. Different structural elements of the image signal detection, we get is different from the image analysis, which is due to the size and shape of the structural elements and picture structure information. Keywords: Image processing; edge detection; morphology;II目录目录第1章概论 (1)1.1 数字图像处理概论及其应用 (2)1.2 边缘检测技术简介及评价标准 (3)1.3 现存边缘检测技术存在的问题 (4)1.4 论文主要研究内容和结构安排 (3)第2章传统边缘检测方法 (6)2.1 边缘检测原理 ............................... 错误！未定义书签。
2.2 传统边缘检测方法 (7)2.2.1 Roberts边缘检测 (7)2.2.2 Sobel边缘检测.......................... 错误！未定义书签。
2.2.3 Prewitt边缘检测........................ 错误！未定义书签。
2.2.4 Log边缘检测............................ 错误！未定义书签。
2.2.5 Canny边缘检测.......................... 错误！未定义书签。
2.2.6 以上几种算法仿真分析 ................... 错误！未定义书签。
第3章形态学边缘检测.. (14)3.1 形态学基本理论 (14)3.2 几种形态学边缘检测算法 (14)3.2.1 一般形态学边缘检测算子 (14)3.2.2 基于轮廓的结构元素（CB）形态学边缘检测算子 (15)第4章本文改进的边缘检测算法4.1 改进的形态学边缘检测算法 (17)4.1.1 改进的复合CB形态学滤波 (17)4.1.2 改进的多尺度CB形态学算法 (18)4.1.3 仿真分析 (19)III云南民族大学硕士学位论文4.2 改进的自适应canny-形态学算法 (27)4.2.1 传统canny算法局限性分析 (27)4.2.2 本文改进的自适应canny-形态学算法 (28)4.2.3 仿真分析 (31)4.3 改进的形态学边缘检测算法 (16)第5章本文算法的应用实践 (34)5.1 对癌症细胞的边缘检测 (34)5.1.1 癌症研究的必要性 (34)5.1.3 癌症细胞边缘获得 ...................... 3错误！未定义书签。
第6章总结和展望 (37)6.1 论文总结 (37)6.2 展望 (37)参考文献 (39)附录 (41)发表的学术论文成果 (44)致谢 (45)IV第1章 绪论1第1章 绪论1.1 数字图像处理概论及其应用图像处理的研究内容主要包含边缘检测、图像分割、模式识别等。
数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理,随着数字化时代的到来，数字图像处理与分析方面的研究工作显得十分重要[]1。
数字图像处理广泛地应用于工业、农业、交通、金融、地质、海洋、气象、生物医学、军事、公安、电子商务、卫星遥感、机器人视觉、目标跟踪、自主车导航、多媒体信息网络通信等领域，取得了显著的社会效益和经济效益[]1,2,3,4,5 。
数字图像处理的研究内容主要包括[]1,6,7:（1）图像变换：主要是对原始图像的加工处理，使得图像的大小、几何形状、像素值等发生变化，常见的有时域变换和频域变换。
例如，傅里叶变换可使处理分析在频域中进行，使运算简单；而使用离散余弦变换（DCT ）则可压缩数据，从而便于图像传输和存储。
（2）图像增强：图像再生产、传输过程中往往会失真，所得图像和原图像有某种差别。
人们可以估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简单易行的方法，改善图像质量。
（3）图像分析：为达到研究图像的目的，我们要借助于一些数学算法来获取图像特定信息。
这些数学算法中的参数值和矩阵算子是依据待检测图像而设置的。
图像分析是我们通过检测结果，分析图像的几何特性等信息，并将其应用于生活实践。
云南民族大学硕士学位论文2（4）图像压缩：多媒体和互联网的发展，使得图像的传输越来越重要。
为了减少传输图像时所需花费的代价，最好采用合适的方法对图像进行压缩和编码，以便于图像的传输和存储。