基于改进Canny算子的X-ray图像分割算法研究
基于改进Canny算子的图像边缘检测算法
［ ｂ ｔａ ｔ Ａ ｓｒｃ］Ｒｅｅｒ ｇｔ ｅｉ ｇ ｉｈｉ ｉ ｅｍｅ ｉ ｌ ｅｄ ａｄｓ ｌ ｅｍｅ ｉａ ｉ ｇ ｓｒｄｂｏ ｄｃｌ ｅｄ ｅｅｔ ｅｌ ｉｅ ｆｒｎ ｔ ｉ ｏ ｈ ｍａ ｅｗｈｃ ｓ ｎｔ ｄｃ ｌ， ｎ ｉ ａ ｔ ｔ ｄｃｌｍａｅａ ｅ ｌｏ ｅｌ ｎ ｅｓｔ ｄ ｔｃ ｃｌ ｓ ， ｈ ａｆ ｉ ｍｉｒ ｏ ｈ ｓ ｏ ｚ
值 的变化 ，采用数学方法 中的一 阶或二 阶方 向导数的变化来 检测边缘Ｌ。这 些算子 结构 简单 ，实现速度较快 ，但是对噪 ２ ｊ 声影响较大 ，如果将其应用于 细胞 图像边缘检测 中将会出现 细胞 图像边缘不连续、出现干扰边缘 或者细 胞图像细节丢失
ｈ ｎ ｎ ．Ｅｘ ｒｍｅ ｔｌｒｓ ｌｓｐ ｏ ａ ｉ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｆｅ ｔ ｅｙ ｒｄ ｃ ｎｅｆｒ ｎ ｅ ａ ｄ ｎ ｉｅ ｅ ｇ ，ａ ｄ ｍ ａ ｅ ｍｏｅ ｐ ｏ ｎ ｎ ｅｅ ｔｏ ｔｉｎｉｇ ｐｅｉ ｎａ ｅｕｔ ｒｖｅｔ ｔｔ ｓ ｌ ｏｉｈ ｃ ｎ ｅ ｃｉ ｌ ｅ ｕ ｅ ｉｔｒｅｅ ｃ ｎ ｏｓ ｄ ｅ ｎ ｋ ｒ ｒ ｍｉｅ ｔｄ ｔｃｉｎ ｈ ｈ ｖ
ＷＡＮ Ｘｉｏｊｎ Ｌ Ｕ Ｘ － ｎ ＧＵ ｏ ｇ Ｇ ａ － ， Ｉ ｕｍｉ， ＡＮＹ ｎ ｕ
（ ｏｌｇ ｆ ｎｏｍａｉｎＥ ｇｎ ｅｉｇ Ｃ ｐｔｌ ｒ ａ ｎｖｒｉ ， ｅ ｉｇ１ ０４ ， ｈｎ ） Ｃ ｌ ｅ Ｉｆｒ ｔ ｎ ｉｅｒ ， ａ ｉ ｍ ｌ ｉｅｓｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ ８ Ｃ ｉａ ｅ ｏ ｏ ｎ ａＮｏ Ｕ ｔ ｊ
ｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉ ｓｏ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔ ｆｍｅ ｃ ｌ ｅ ｌｉ ｇ ． ｃ ｄｉａ ｌ ｍａ ｅ ｃ
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改进Canny边缘检测的遥感影像分割
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
改进 Canny 边缘检测的遥感影像分割
刘丽霞 1，李宝文 3，王阳0070 2. 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心，兰州 730070 3. 兰州铁路局 计划统计处，兰州 730000
刘丽霞，李宝文，王阳萍，等 . 改进 Canny 边缘检测的遥感影像分割 . 计算机工程与应用，2019，55（12）：54-58. LIU Lixia, LI Baowen, WANG Yangping, et al. Remote sensing image segmentation based on improved Canny edge detection. Computer Engineering and Applications, 2019, 55（12）：54-58.
摘 要：基于边缘特征的图像分割算法中，能够准确地检测出边缘是进行图像分割的前提和关键。针对目前遥感图 像分割算法普遍存在鲁棒性差、易发生边缘信息缺失以及适用范围较窄的缺点，提出了一种基于改进 Canny 边缘检 测的遥感影像分割算法。针对传统 Canny 高斯滤波在平滑图像的同时也模糊了边缘，改用具有保边特性的引导滤 波对图像进行平滑 ；针对噪声对求导敏感这一问题，增加 45°和 135°方向梯度模板来计算图像梯度和方向 ；针对传统 Canny 算子人为设定高、低阈值的局限性问题，改用大律法自适应地根据图像灰度选取高、低阈值。为充分利用多光 谱图像的优点 ，在进行边缘检测时采用波段分解 ，逐波段进行处理 ，随后将边缘综合成一幅结果图 ，最后进行区域生 长。实验结果表明，与其他和传统边缘检测的分割方法相比，该方法在遥感影像分割中取得了较好的结果。 关键词：图像分割 ；边缘检测 ；引导滤波 ；Canny 算子 文献标志码：A 中图分类号：TP75 doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1811-0180
一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法
ｂｙ ｈ ＧＣＶ ｔ ｏｙ ｏ ｔ ｅ ｈｅ ｒ ｔ ｗｉｅ ｆ ｔｅ ｍａｇ ｎ ｉｅ ｆｅ ｔ ｅ ｙ， ｏｍｐｕ ｅ ｔ ｍ ａ ｎｔ ｄｅ ｎ ｐ ｏ ｈ ｉ ｅ ｏ ｓ ｅｆ ｃｉ ｌ ｃ ｖ ｔｓ ｈｅ ｇ ｉｕ ａ ｄ ｔ ｅ ｈ ｄｉｅ ｔｏ ａ ｄｅｅ ｔ ａ ｃ ｎｎ ｃ ｓ ｒ ｃ ｉｎ， ｎｄ ｔｃ ｓ ｎｄ ｏ ｅ ｔ
关键 词 ： 义 交 叉 确认 ；ａ ｎ ； 缘检 测 ； 极 大 值 抑 制 广 Ｃｎｙ边 非 Ｄ ：０３ ７￣ｉ ｎ１ ０ — ３ １ ０ ８２ ． １ 文 章 编 号 ：０ ２ ８ ３ （ ０ ８ ２ — １０ ０ 文 献 标 识 码 ： 中 图 分 类 号 ：Ｐ ９ ＯＩ１ ． ８ ．ｓ ． ２ ８３ ． ０ ． ０ ７ ｓ ０ ２ ５５ １０ — ３ １２ ０ ）５ ０ ７ — ３ Ａ Ｔ３１
摘
要： 针对 Ｃ ｎ ｙ边缘检 测算子用高斯函数作为滤波器会造成缓 变边缘丢失及假 边缘 现 象， 出用 Ｇ Ｖ阈值 的 小波滤 波方法 ａｎ 提 Ｃ
代替高斯滤波器来平滑 图像 ， 以有效地去除 图像 中的噪声 ， 然后 计算梯度 算子的幅值 和方向 ， 最后 用极 大值抑 制和 高低 阂值 的方 法检测及连接 图像 的边缘 。实验 结果表明 ， 改进的算法提高 了边缘检 测准确性 ， 获得 比较理想的边缘检测效果。
基于改进Canny算子的X-ray图像分割算法研究
基于改进Canny算子的X-ray图像分割算法研究弓明;曲蕴慧;廖尹坤;王鑫;扬伍连【摘要】当前,随着医疗技术的提高,各种医学成像手段在临床中的广泛应用,数字图像处理技术在医学领域的应用越来越广泛.但由于医学影像图像的复杂性和特殊性,将传统的数字图像处理技术直接应用于影像图像处理领域存在很多问题.本文针对经典的Canny算子应用于X射线图像分割中所存在的问题,提出一种改进的Canny算子.改进算法将动态阈值法应用于边缘检测的准则中,效地避免了由于使用固定阈值在X射线图像的边缘检测中所产生的边缘模糊或边界不连续性等问题.对比实验表明本文所提出的改进Canny算子对于X射线这类边缘模糊的医学影像图像检测效果较好,在临床中具有一定的实用价值.【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2019(000)004【总页数】3页(P91-92,46)【关键词】医学影像图像处理;边缘检测;Canny算子【作者】弓明;曲蕴慧;廖尹坤;王鑫;扬伍连【作者单位】西安医学院医学技术学院,陕西西安 710021;西安医学院计算机教研室,陕西西安 710021;西安医学院医学技术学院,陕西西安 710021;西安医学院医学技术学院,陕西西安 710021;西安医学院医学技术学院,陕西西安 710021【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言在医学影像图像处理领域，医学图像的分割是对医学图像进行进一步识别和检测的基础。
所谓医学影像图像分割就是把图像表示为物理上有意义的连通区域，以便继续在分割成的相关区域中提取目标，并进而根据目标的特征或结构信息对其进行分类和识别，最后再给出对整幅图像分析结果的描述信息。
由于医学影像图像复杂性以及医学影像成像技术的特点，使得医学影像图像在获取时必定存在一定的噪声，以及影像图像中的目标对象的边缘存在局部模糊等问题，这使得医学影像的图像分割任务更加艰难。
边缘检测技术作为图像分割的基础，其准确程度直接影响到分割的正确性。
基于改进Canny边缘检测算子的电子稳像算法研究的开题报告
基于改进Canny边缘检测算子的电子稳像算法研究的开题报告一、选题背景和意义随着电子稳像技术的迅速发展，该技术在无人机、智能手机、安防等领域得到了广泛的应用。
其中，边缘检测是电子稳像算法中的重要环节之一，可提高电子稳像的效果和帧率。
当前常用的边缘检测算法包括Sobel算法、Prewitt算法和Canny算法等。
虽然Canny算法在准确率和鲁棒性上表现较好，但它的计算复杂度较高，限制了其在实际应用中的使用。
本研究旨在通过改进Canny边缘检测算子，提升电子稳像算法的效率和稳定性，满足实际应用的需求，具有较高的研究意义和应用价值。
二、研究内容和方法本研究的主要内容是基于改进Canny边缘检测算子的电子稳像算法研究。
具体研究方法如下：1.研究和分析现有边缘检测算法的特点和局限性；2.介绍Canny算法的原理和实现过程，并分析其计算复杂度的问题；3.在Canny算法的基础上，提出一种改进算子，以减少Canny算法的计算复杂度并提升边缘检测的准确性和稳定性；4.通过实验对改进算子进行验证和分析，评估其性能和可行性；5.进一步优化改进算子，以达到更好的边缘检测效果和更高的计算效率。
三、预期成果和意义本研究预期的成果包括：1.提出一种基于改进Canny边缘检测算子的电子稳像算法，并验证其性能和可行性；2.分析改进算子的优点和局限性，探究可行的优化方法和实现方案；3.实现一款高效、稳定的电子稳像系统，并在相关领域进行应用和推广。
本研究的意义在于：1.提高电子稳像算法的效率和稳定性，满足实际应用的需求；2.探索新型边缘检测算法，为相关领域的算法研究提供新思路和新路径；3.促进电子稳像技术的发展和应用推广，对于提高图像质量和实现无人化控制等具有深远的意义。
四、进度安排和可行性分析本研究预计用时12个月，按以下时间节点进行计划：第1-2个月：文献调研和研究现有算法的特点和局限性；第3-4个月：分析Canny算法的原理和实现细节，并分析其计算复杂度的问题；第5-6个月：提出改进算子并进行编码实现，验证和分析性能；第7-10个月：优化改进算子，探索可行的优化方法和实现方案；第11-12个月：实现一款高效、稳定的电子稳像系统，并在相关领域进行应用和推广。
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Canny算子的高分辨率遥感影像分割技术研究
基于Canny算子的高分辨率遥感影像分割技术研究【摘要】目前，基于面向对象的影像分析方法已经广泛应用，这种方法基于对影像进行分割得到同质对象，所以，分割结果的好坏将会直接影响到后续分类的精度，所以，有必要对分割方法进行研究。
本文提出了一种基于Canny算子的影像分割方法，并采用高分辨率的Quickbird影像进行实验，实验证明这种方法能有效提高影像分割的准确性。
【关键词】Canny算子；边缘检测；影像分割；面向对象1 引言如今，面向对象的思想已经被引入到高分辨率影像的分析技术中，这种方法是通过对影像进行分割生成同质的影像对象，然后再对对象进行分类从而能够达到提高分类精度的目的。
在对影像进行分割时，一般采用多尺度分割技术，在不同尺度对象层上提取不同属性的类别信息，由此解决了同一分辨率的影像数据识别所有空间属性有所差异类型的问题。
尽管有了多个尺度的分割结果，但是对于某一类地物的提取仍然是在同一个尺度层上，这就使得如何确定某类地物的最佳分割尺度成为一个热点问题。
本文通过Canny算子实现了基于最优边缘检测的影像分割技术，并与其他软件的分割结果进行对比，实验证明，本文所提出的方法有效提高了地物分割结果的精度。
2 Canny边缘检测算法2.1 Canny算法的原理图像边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二是必须尽量精确确定边缘的位置。
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。
类似于LOG边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法。
2.2 Canny边缘检测算法的步骤Step1：用高斯滤波器平滑图像。
图像高斯滤波的实现可以通过一个二维高斯核一次卷积实现：上式为离散化的二维高斯函数，确定参数就可以得到二维核向量。
Step2：用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。
本文实现的Canny算法中所采用的卷积算子比较简单，表达如下：求出这几个矩阵后，就可以进行下一步的检测过程。
基于MATLAB的改进Canny算子的图像边缘检测研究
基于MATLAB的改进Canny算子的图像边缘检测研究陈若珠;薛彪【摘要】Edge detection is one of the important parts of image measurement. In order to pick up ef-fectively the edge of the target,an improved algorithm based on Canny algorithm is put forward. The algo-rithm improved in two major areas. Adopt median filter to replace the Gauss filter which is in Canny arith-metic to remove noise and calculate the optimal high and low dual-threshold through iteration arithme-tic. The experiments prove that the proposed arithmetic has the advantage of noise restraining and detail keeping in the field of images management,can better detect the edges of the images,and improving the image edge detection.%边缘检测是图像处理一个重要的环节，为了有效提取目标边缘，提出一种基于canny算法的改进算法，主要从两方面进行的改进，采用中值滤波代替高斯滤波对图像的噪声进行滤除和采用迭代法计算高低双阈值。
实验的仿真结果很好地验证了改进算法的性能：在保留边缘信息的同时，很好地抑制了噪声的干扰，可以提高图像边缘检测效果。
基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法
基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法作者：钱红莹来源：《软件导刊》2019年第02期摘要：边缘检测作为图像分割的一部分，能够用于医学图像诊断。
在医学图像获取过程中不可避免地会出现一些高频噪声，从而对属于高频分量的边緣产生干扰。
传统Canny算子在高斯滤波去噪时会滤除一些边缘信息，且需要人为设定高斯滤波方差及高低阈值，缺乏自适应性。
通过采用自适应中值滤波去噪，以及采用Sobel算子计算梯度幅值方向，并利用非极大值抑制对图像进行细化，最后利用Otsu计算图像高低阈值，从而对Canny算子进行改进，并在医学图像上进行实验。
结果证明，该方法能更准确地检测边缘信息，且具备较强的自适应性。
关键词：Canny算法;自适应中值滤波;边缘检测;Otsu;医学图像DOI：10. 11907/rjdk. 181912中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2019）002-0045-04Abstract： As a part of image segmentation， edge detection can be applied to medical image diagnosis. Inevitably， there will be some high-frequency noises in the acquisition of medical images. Thus it will interferes the edge which belongs to the high frequency component.The traditional Canny operator will filter some edge information when use Gauss filter， and need to determine the variance of Gauss filtering and the high and low threshold by artificial setting， there is no self-adaptive. By using the adaptive median filter for denoising， sobel operator to calculate gradient amplitude direction， non maximum value suppression of thinning image， otsu calculate the high and low threshold to improve the Canny operator， and do experiments on the medical image. Experiments show that the proposed algorithm can detect edge information more accurately and has stronger adaptability.Key Words： Canny algorithm; adaptive median filter; edge detection; Otsu; medical image0 引言边缘检测是图像分割中一种可用于识别灰度图像中亮度变化明显的界限，剔除无关信息，保留图像整体结构属性的方法。
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。
基于改进的Canny算子的遥感影像边缘提取算法研究
基于改进的Canny算子的遥感影像边缘提取算法研究摘要：针对传统的Canny算子易出现过渡平滑，并且需要人为设定阈值的缺点，提出一种改进的Canny算子。
该方法首先基于统计滤波进行去噪，改善过渡平滑现象，然后采用迭代的方法得到最佳的高低阈值，减少人为设定阈值出现的伪边缘或者边缘过多的情况发生；在此基础上，添加了45°和135°的方向梯度，进一步加强了Canny算子提取边缘的能力。
最后经过试验表明，相比传统Canny算子，改进后的Canny算子对遥感影像边缘的提取更加清晰、连续，并且精度更高。
关键词：Canny算子；高低阈值；遥感影像边缘提取1 引言遥感影像地物边缘矢量化是遥感数据提取的一个重要步骤，但是目前传统矢量化主要依靠手工，该方法准确度与效率依赖于个体以及熟练度。
为了改善此现象，Canny算子于1986年首次提出。
大量实验验证Canny算子相比其余的算子，处理高斯白噪声的能力更好[1]，且信噪比与检测精度也优于其他算子。
然而，Canny算子需要人工选择高低阈值，会影响检测结果。
因此需要改进Canny算子[2-5]，以达到自适应效果，减少伪边缘。
为此，本文提出一种改进的Canny算子，通过统计滤波进行去噪，利用迭代的办法选取最高阈值和最低阈值，提高准确率。
2 传统的Canny算子边缘检测算法传统的Canny算子检测步骤包括[6-7]:（1）高斯滤波平滑图像（2）计算图像的梯度幅值和梯度方向（3）对梯度进行非极大值抑制（4）双阈值边缘连接2.1 高斯滤波平滑第一步对原始影像做高斯模糊，得到平滑影像。
二维高斯函数为：3 传统Canny算子边缘检测的缺陷（1）传统Canny算子通过高斯滤波器平滑，其中标准差需要人为定值，如果σ较高，则去噪声能力较好，但会损失部分细节信息；σ较低，则细节信息保留较为完整，但去噪能力较弱，可能导致虚假边缘。
（2）传统Canny算子获得的梯度幅值极容易受到噪声影响，导致结果受到影响。
基于Canny算子的改进的图像边缘检测方法
２０ 年 第４ ０８ 期
影 像 技 术
，≤ 遴 瘩
基 于Ｃ ｎｙ ａｎ算子 的改进 的
图像 边缘 检 测 方法
周 晓明 ， 秋 禾 ， 马 肖蓉
（ 放 军信 息 工程 大 学测 绘 学 院 ， 州 解ｎｙ ａｎ算子边缘检测 的基本原理 ， 并对其性 能进行 了分析和评价。 针对传统Ｃ ｎｙ ａｎ算子在
Ｃ ｎ ｙ １８ 年 提 出一 个优 良的边缘 检 测算 子 ａｎ 于 ９６
传 统 的微 分算子 ， 于最优化 算法 的Ｃ ｎ ｙ 缘检测 基 ａｎ 边 算 子 因具 有信 噪 比大 和检测精 度高 的优点 ，被广泛
应用。
本文 分析 ］Ｃ ｎ ｙ ＇ ａ ｎ 边缘 检测 算法 原理 ，对 Ｃ ｎ ｙ ａｎ 算 子 中的高斯滤 波过程进 行 了深入 的研究 ，提 出了 采 用 自适应 平 滑滤 波对 图像 边 缘进 行增 强 的方 法 ， 有效 的提 高了Ｃ ｎ ｙ ａ ｎ 边缘 检测 的精度 ， 实验证 明这是
基于这三个判断准则canny推导出了一种最佳边缘检测算子称为canny算子其算法的流程如下改进的自适应平滑滤波canny算法从对canny算法的分析中我们可以看出运用canny算子提取边缘首先进行的是高斯滤波其目的就是对原始图像进行平滑处理以去除或减弱图像中的噪声
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Ａｂｓｒ ｃ ：Ｔｈｉ ｐｅ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓ ｈ ｆ ｎ ａ ｎ ａ ｔ ｏ ｙ ｏ ｎ ｙ ｐ ｒ ｔｒ ａ ｄ ａｒｅ ｏ ｉｓ ｔａ ｔ ｓ ｐａ ｒ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ｔ ｅ ｕ ｄ ｍｅ ｔｌ ｈｅ ｒ ｆ Ｃａ ｎ ｏ ｅ ａｏ ｎ ｃ ｒｉ ｓ ｎ ｔ
关键词 ： 图像处理 ； 边缘检测 ；ａ ｎ算子 ； Ｃｎｙ 自适应平滑滤波
基于Canny算子的水平集数字虚拟人图像分割算法
基于Canny算子的水平集数字虚拟人图像分割算法
秦绪佳;陈新鸿;吴正强;王卫红
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2010()7
【摘要】组织器官的分割与提取是医学图像三维重建及可视化能准确表达其相应组织器官的前提。
考虑数字虚拟人图像数据的特点,将边缘检测canny算子引入到水平集方法中,提出了一种基于Canny算子的Level Set图像分割算法,推导出了基于Canny算子的Level Set方程的解析表达式,并采用窄带法对该算法进行了数值实现。
该算法结合了Canny算子精确定位边界的优点和Level Set图像空间连续演化的思想。
实验结果表明,该算法可得到很好的目标分割结果。
【总页数】5页(P1674-1677)
【作者】秦绪佳;陈新鸿;吴正强;王卫红
【作者单位】浙江工业大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于改进Canny算子的气液两相泡状流图像分割算法
2.基于改进分水岭算法和Canny算子的医学图像分割
3.基于改进Canny算子的脑部MR图像分割算法的研究
4.基于改进Canny算子的X-ray图像分割算法研究
5.基于改进Canny算子的双水平集医学图像分割
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基于改进Canny的芯片图像边缘检测算法
基于改进Canny的芯片图像边缘检测算法刘庆民;张蕾;李雪【摘要】为满足电子领域中对芯片边缘缺损情况的检测要求，针对金属材质的反光特性，提出显微视觉照明系统来获取漫反射照明条件。
采用高等数学中排列组合方法改进中值滤波器，弥补高斯滤波器自适应性不强的问题。
在计算梯度幅值上用3×3的窗口代替原有2×2窗口，在4个不同方向上对其进行差分，降低错检率，减少边缘丢失现象。
实验结果表明，该算法能够去除图像伪边缘，图像边缘轮廓更清晰，峰值信噪比较高，有效抑制了噪声，处理速度提高约30%。
%Aiming at the chip edge defect detection requirements in the field of electronics,a microscopic vision lighting system was designed to create the diffuse reflection condition based on the light reflective properties of metal materials.The permuta-tions and combinations in advanced mathematics were applied to improve the median filter,compensating the weak adaptability of the Gaussian filter.A 3×3 Sobel edge operator was applied to substitute the original 2×2 type to calculate the gradient ampli-tude,implementing the finite difference operation in four different directions.This approach reduces the error detection rate and marginal loss phenomenon.Experimental results show that the algorithm improves the continuity,de-noising effects and pro-cessing speed compared to the traditional Canny algorithm,and the processing speed is increased by about 30%.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)011【总页数】6页(P3063-3067,3117)【关键词】照明系统;边缘检测;Canny算子;对角线中值滤波;迭代法【作者】刘庆民;张蕾;李雪【作者单位】杭州电子科技大学机械工程学院，浙江杭州 310018;杭州电子科技大学机械工程学院，浙江杭州 310018;杭州电子科技大学机械工程学院，浙江杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】TP391国内外学者在边缘检测[1,2]算法的研究上做了大量工作，如小波变换、基于数学形态学理论等[3]。
一种基于Canny算子的图像分割
那么，如对所有的边缘象素都进行上述的判断和连接就可以得到一个闭合的边界。 哈夫变换方法是利用图像得全局特性而对目标轮廓进行直接检测的方法， 在已知区域形状的 条件下，哈夫变换可以准确地捕获到目标的边界（连续的获不连续的），并最终以连续曲线 的形式输出变换结果，该变换可以从强噪声环境中将已知形状的目标准确得分割提取出来。 哈夫变换的核心思想是: 点—线的对偶性(duality)。通过变换将图像从图像控件转换到 参数空间,在图像空间中一条过点(x,y)的直线方程为 y=px+q,通过代数变换可以转换为另一 种形式 p=-px+y,即参数空间中过点(p,q)的一条直线,如果在图像空间中保持直线的斜率和截 距的不变,其在参数空间必定过点 (p,q),这也就说明,在图像空间中共线的点对应参数空间共 点的线. 哈夫变换就是根据上述点—线的对偶性把在图像空间中存在的直线检测问题转换 为参数空间中存在的点检测问题,后者的处理要比前者简单易行得多,只需简单地累加统计 即可实现对边缘的检测. 哈夫变换不仅能检测直线等一阶曲线的目标,对于园、椭圆等高阶的曲线都可以检测出 来。如圆的方程为： (x − a)2 + (x − b)2 =r2 其参数空间是一个 3D 空间 A(a，b，r)，原理与检测直线上的点相同，只是复杂性增加了。 如果圆的半径 r 己知，则问题又回到了 2D 空间 A(a，b)。 哈夫变换对已知目标的检测过程受随机噪声和曲线中断等不利因素的影响很小， 而且分 割出的目标是直接放到另一个“干净”的缓存中的，因此可以做到零噪声，是相当有优势的。 常规的哈夫变换在理论上能对所有可以写出具体解析表达式的曲线进行目标检测， 但是在实 际处理时， 经常待检测的目标不规则或是很难获取甚至根本没有解析式， 此时就要采取广义 上的哈夫变换来检测目标。 4．2 最优的阶梯型边缘检测算法(canny 边缘检测) 1.Canny 边缘检测基本原理 (1)图像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。 2.Canny 边缘检测算法： step1:高斯平滑函数 由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数, 因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能 的低通滤波器。可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。
基于改进Canny算子的图像边缘检测算法
基于改进Canny算子的图像边缘检测算法王小俊;刘旭敏;关永【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)014【摘要】医学领域中的红细胞图像要求检测出细胞面积、圆度及个数等特征.针对该检测需求,提出一种基于改进Canny算子的图像边缘检测算法,采用迭代算法计算最佳高低双阈值,以数学形态法细化检测出的图像.实验结果表明,该算法可减少干扰边缘和噪声的影响,能突显医学细胞图像的检测特征.%Referring to the image which is in the medical field, and similar to the medical image as red blood cells needs to detect cell size, roundness, and number of other features detection requirements, this paper proposes an image edge detection algorithm based on improved Canny operator. It calculates the optimal high and low dual-threshold through iteration arithmetic, and uses mathematical morphology to detect image thinning. Experimental results prove that this algorithm can effectively reduce interference and noise edge, and make more prominent detection characteristics of medical cell image.【总页数】4页(P196-198,202)【作者】王小俊;刘旭敏;关永【作者单位】首都师范大学信息工程学院,北京100048;首都师范大学信息工程学院,北京100048;首都师范大学信息工程学院,北京100048【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于Canny算子改进的图像边缘检测算法研究 [J], 郭忠峰;唐晓晓;任仲伟;刘娅菲;匙皓2.改进Canny算子的图像边缘检测算法 [J], 徐衍鲁;马燕3.基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法 [J], 钱红莹4.基于Canny算子的图像边缘检测算法在扭矩检测装置中的应用 [J], 吴房胜;李如平;施冬冬5.基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法 [J], 钱红莹[1]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算子的图像边缘检测算法
基于改进Canny算子的图像边缘检测算法
李一波;刘佰仑
【期刊名称】《科学技术创新》
【年(卷),期】2022()2
【摘要】Canny边缘检测算法在众多领域都有广泛的应用,但是在实际的工作环境下噪声污染的问题亟需解决,图像边缘检测的效果极易受到椒盐噪声的影响,并且Canny算法检测的结果存在断层以及丢失边缘细节的问题,为了从图像中去除椒盐噪声,并且能够更加有效的从图像中提取出感兴趣区域的边缘信息,提出了一种基于改进Canny算子的图像边缘检测算法。
该算法设计了一种新型滤波器来取代传统算法中的高斯滤波器,使其能够滤除图片中的椒盐噪声。
原始算法在计算图像梯度时只使用了水平和垂直两个方向的梯度模板,而改进的算法增加了45°和135°两个方向的梯度模板。
最后在进行高低阈值的连接时采用最大间类方差法来进行最优阈值的确定。
【总页数】4页(P93-96)
【关键词】Canny边缘检测;边缘检测;新型滤波器;椒盐噪声
【作者】李一波;刘佰仑
【作者单位】沈阳航空航天大学,辽宁沈阳110136
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于Canny算子改进的图像边缘检测算法研究
2.基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法
3.基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法
4.基于改进Canny算子的图像弱边缘检测算法
5.一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法
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基于Canny算法的改进型图像边缘检测算法
基于Canny算法的改进型图像边缘检测算法
潘琦;黄英
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2011(24)10
【摘要】Canny算子是基于最优化算法的边缘检测算子,它具有很好的信噪比和检测精度,但是它使用的高斯滤波方法会造成图像的平滑和边缘的模糊,并且对脉冲噪声很敏感.探讨对Canny边缘提取算子的改进方法,提出了将改进的开关中值滤波算法应用于Canny算法的思想,使之提取出的边缘更加完整,并且有很好的噪声抑制效果.
【总页数】2页(P57-58)
【作者】潘琦;黄英
【作者单位】广东工业大学自动化学院,广东广州510006;广东工业大学自动化学院,广东广州510006
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于新型Canny算法雷达距离图像边缘检测算法 [J], 代文征;郑良仁;杨勇
2.基于Canny算法的图像边缘提取研究 [J], 高韩; 肖中俊; 严志国
3.基于改进Canny算法的图像边缘检测方法研究 [J], 李静;陈桂芬;丁小奇
4.基于改进Canny算法与Hough变换的轨道图像边缘提取 [J], 汤旻安;王晨雨
5.手势图像边缘检测——基于多方向和最佳阈值的Canny算法 [J], 黄林彩;王智文;符晓彪;刘美珍
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基于改进Canny算子的X-ray图像分割算法研究作者：弓明曲蕴慧廖尹坤王鑫来源：《科技视界》2019年第04期【摘要】当前，随着医疗技术的提高，各种医学成像手段在临床中的广泛应用，数字图像处理技术在医学领域的应用越来越广泛。
但由于医学影像图像的复杂性和特殊性，将传统的数字图像处理技术直接应用于影像图像处理领域存在很多问题。
本文针对经典的Canny算子应用于X射线图像分割中所存在的问题，提出一种改进的Canny算子。
改进算法将动态阈值法应用于边缘检测的准则中，效地避免了由于使用固定阈值在X射线图像的边缘检测中所产生的边缘模糊或边界不连续性等问题。
对比实验表明本文所提出的改进Canny 算子对于X射线这类边缘模糊的医学影像图像检测效果较好，在临床中具有一定的实用价值。
【关键词】医学影像图像处理;边缘检测;Canny 算子中图分类号： TP391.41 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）04-0091-002DOI：10.19694/ki.issn2095-2457.2019.04.034The X-ray image Segmentation Algorithm Based on Improved Canny OperatorGONG Ming1 QU Yun-hui2 LIAO Yin-kun1 WANG Xin1 YANG Wu-lian1 （1.Medical Technology Faculty; Xi’an Medical University，Xi’an Shaanxi 710021， China;put er Teaching and Research Section; Xi’an Medical University，Xi’an Shaanxi 710021， China）【Abstract】At present， with the improvement of medical technology， various medical imaging methods are widely used in clinic. And the digital image processing technology is more and more widely used in medical field. However， due to the complexity and particularity of medical image， there are many problems in applying traditional digital image processing technology to the field of medical image processing. In this paper， an improved Canny algorithm is proposed to solve the problems in the application of traditional Canny operator to X-ray image segmentation. The improved algorithm applies dynamic threshold method to the criterion of edge detection， effectively avoiding the problems of edge blurring or discontinuity caused by using fixed threshold in edge detection of X-ray images. Experiments show that the improved Canny operator proposed in this paper is effective for medical image detection with blurred edges has certain practical value in clinic.【Key words】Medical image processing; Edge detection; Canny operator0 引言在医学影像图像处理领域，医学图像的分割是对医学图像进行进一步识别和检测的基础。
所谓医学影像图像分割就是把图像表示为物理上有意义的连通区域，以便继续在分割成的相关区域中提取目标，并进而根据目标的特征或结构信息对其进行分类和识别，最后再给出对整幅图像分析结果的描述信息。
由于医学影像图像复杂性以及医学影像成像技术的特点，使得医学影像图像在获取时必定存在一定的噪声，以及影像图像中的目标对象的边缘存在局部模糊等问题，这使得医学影像的图像分割任务更加艰难。
边缘检测技术作为图像分割的基础，其准确程度直接影响到分割的正确性。
本文针对经典的Canny算子在医学影像X射线图像分割过程中所存在的边缘模糊，不连续等问题进行研究，提出一种基于动态阈值的Canny算子改进算法，其有效解决了模糊出边界不连续问题，得到清晰，连续的边界，为下一步处理奠定了良好的基础。
1 传统的Canny边缘检测算子John F.Canny于1986年提出Canny边缘检测算法被认为是一种最优边缘检测算子[1]，其具有鲁棒性强，精度高等优点，在图像分割中获得了非常广泛的认可及应用。
Canny算子边缘检测的基本原理为：（1）采用二维高斯函数的任一方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过与图像f（x，y）卷积进行滤波;（2）然后对滤波后的图像寻找图像梯度的局部极大值，以确定图像边缘。
其算法步骤如下：Step1：采用高斯滤波器平滑图像。
Step2：计算滤波后图像梯度的幅值和方向。
Step3：对梯度幅值进行非极大值抑制。
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[3]。
Step4：采用双阈值检测并连接边缘。
即使用两个阈值T1和T2，其中2T1≈T2，从而可以得到两个阈值边缘图像N1[i，j]和N2[i，j]。
双阈值法要在N2[i，j]中把边缘连接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法就在N1[i，j]的8邻点位置寻找可以连接到轮廓上的边缘，这样，算法不断地在N1[i，j]中收集边缘，直到将N2[i，j]连接起来为止[4]。
2 基于动态阈值的改进Canny算子传统的Canny算法需要人工选取高低阈值来进行边缘的连接。
并且对高低阈值较敏感，即当高阈值取值过大时，会丢失一些细小的边缘;而当阈值取值过小时，则会造成细节过多，检测出伪边缘[5]。
另外，当个点的灰度值处于高低阈值之间并且与边缘点相邻时，则改点会被认定为边缘点，使得得到的边缘过粗，很难达到单像素边缘的要求。
故阈值的选择，直接影响到最终的分割结果。
对医学影像X射线这类边缘较模糊的图像使用Canny算子进行边缘检测时，如果按照传统方法，对整幅图像仅仅采用了两个阈值，对一些特殊的身体部位的具体情况无法获得较好的分割结果，效果不理想。
并且固定阈值容易受到影像图像获取以及传输过程中的噪声干扰，导致边缘在模糊处丢失或者不连续等现象发生。
本文对传统Canny 算法进行了改进，使其在X 射线等医学影像图像边缘检测过程中，能够更精确的获得图像边界，更加适用于医学影像图像的边缘检测。
基于动态阈值的改进Canny算法步骤如下：step5动态阈值法连接边缘：首先对图像进行分块，根据图像特点，可将图像分为子块，在子图像中采用动态阈值法来选取图像阈值。
并使用双阈值来检测和连接各子图像的边缘。
即对每个子图像，使用（下转第46页）（上接第92页）动态阈值法选取的不同的高低阈值进行边界的连接。
即在每个子图像中，N2[i，j]中把边缘连接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法就在N1[i，j]中寻找可以连接到轮廓上的边缘，直到将所有子图像中的N2[i， j]都连接起来为止。
3 实验结果对比为了验证改进算法的有效性，实验平台为Matlab2014a，分别采用传统的Canny算法和改进算法进行实验。
在实验中，采用两种算法同时对Shepp-Logan数字体模进行分割，效果如图所示。
从图中对比可以看到，使用改进Canny算子检测得到的结果图像（c）既去除了图（b）中的大部分虚假边缘，同时避免了丢失很多真边缘的情况，使得主体轮廓更加明显，边缘连接更加完整，伪边界减少，显著提高了信噪比，改善了在噪声干扰情况下图像边缘的检测效果。
4 结语针对传统的Canny算子对于X-ray存在的缺陷，本文对边缘检测进一步精确分割，减少了传统存在的边缘模糊，或者是边界不连续的结果，使得图像处理在医学图像领域更好的发展与利用，同时为临床诊断提供了极为重要的临床意义。
【参考文献】[1]CANNY J F.A computational approach to edge detection [J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1986，8.（16）：679？698.[2]孙即祥.图像分析[M].北京：科学出版社，2005.[3]于殿泓.图像检测与处理技术[M].西安：西安电子科技大学出版社，2006.[4]章毓晋.图像分析[M].2版.北京：清华大学出版社，2005.[5]张震.马驷良.张忠波，等.一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法[J].吉林大学学报，2007，45（2）：244？248.[6]张光玉，徐龙春，张敏风等.一种改进的Canny边缘检测算法[J].中国医学物理学杂志.2017.34（8）：811-815.[7]曲蕴慧，弓明，廖尹坤，等.基于改进Canny算子的脑部MR图像分割算法的研究[J].中国医疗设备. 2018，33（11）.[8]王志.用于医学图像边缘检测的改进Canny算子[J].黑龙江科技信息.2009.01：10-11.[9]付博研，卢振洋，白立来，等.一种改进的Canny算法及其仿真验证[J]. 现代电子技术.2014.37（18）： 11-14.。