一种基于Canny的自适应图像边缘提取方法
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。
一种基于Canny理论的边缘提取算法
在 像 素 组 ． ，
一
中 计 算 平 均 灰 度 值
１ｌ １ １ １ × ｌ］ ｌ ｌ ：
梯度 大 小 和 方 向计 算 公 式 如 下 ：
同的 闽 值 得 到 的 边 缘 检 测 的 效果 差 异是 很 大 的 。 用 迭 代 法 的 原 理 根 据 不 同 的 图像 应
做 如下迭代 。
Ｍ ｉ） √ ｆ】 ［， （ ＝ ［ ＋ ｆ］ ， ， ， ．
１ Ｃ ｎｙ ａｎ 算子
利 用 Ｃ ｎ ｙ 子 进 行 边 缘 检 测 主 要 包 ａｎ 算
图像 、 算 梯 度 的 幅 值及 方 向 、 梯 度幅 值 非 极 大 值 抑 制 。 计 对 进行非极大 值抑制 、 测和连接边缘等 。 检 １ ４检 测 、 接边缘 ． 连 １ １高斯 平滑 ． Ｃａ ｎ 算 子 采 用 双 闽值 法对 经过 非极 ｎ ｙ 首 先 利 用 高 斯 函数 的 一 阶 微 分 对 图像 大 值 抑 制 后 的结 果 做 两 个 阈 值 和 ， 并 进 行低通滤波 ， 设高 斯 函 数 为 ： 且２ １ ５ ， 行 分 割 得 到 两 个 阈值 边 缘 图 进
ｌｌ ｉ 中的灰度的均值， ， 分割图像， 灰度值
大 干 ｆ 像 素组 成 像 素 组 ， 度值 小 于 ， 的 灰
由于 在 处 理 的 时 候 ， 使 图像 的 边 缘 会
产生 屋 脊 带 ， 以 为 了细 化 边 缘 ， ａ ｍ 算 的 像 素 组 成 像 素 组 。 所 Ｃｒ ｙ ２． 对像 素组 进行 再 次分 割 ２ 法 需 要 沿 着 屋 脊 带 的 顶 部 进 行 跟 踪 ， 那 将 括 的 过 程 有 ： 用 高 斯 函数 低通 滤 波 平 滑 些 不 是 最 大 值 的 点 值 为 零 。 一 过 程 称 为 利 在像 素 组 ￣ｌ 取 中 最 大 灰 度 值 为 ｒ ， 选 ， 这
一种基于自适应Canny算子的舰船红外图像边缘检测方法
一
种 基 于 自适 应 Ｃａ ｎ ｎ ｙ算 子 的 舰 船 红 外 图 像 边 缘 检 测 方 法
马 新 星 徐 健 张 健
（ 海 军 航 空 工 程 学 院控 制 工 程 系 ，山 东 烟 台 ２ ６ ４ ０ ０ １ ）
ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｅ ｄ ｇ ｅ ｓ ．Ｔｈ ｅ ｅ Байду номын сангаас ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｈ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｈ ｉ ｐ ｅ ｄ ｇ ｅ ｓ ｄｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ
ＭＡ Ｘｉ ｎ — ｘ ｉ ｎ ｇ， ＸＵ Ｊ ｉ ａ ｎ， ＺＨＡＮＧ Ｊ ｉ ａｎ
（ Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｎ ａ ｖ ａ ｌ Ａｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ａ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｙ ａ ｎ ｔ ａ ｉ ２ ６ ４ ０ ０ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａ ｂｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ ：Ａｎ ａ ｄａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｃａ ｎ ｎ ｙ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｅ ｄｇ ｅ ｓ ｏ ｆ ｉ ｎ ｒａ ｆ ｒ ｅ ｄ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ ａ ｓ ｈ ｉ ｐ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ，ｔ ｈ ｅ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｄ ｄ ｅ ｖ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ａ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｅ ｔ Ｇａ ｕｓ ｓ ｉ ａ ｎ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｒ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎｃ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ．Ｔｈ ｅ ｎ ，ｔ ｈ ｅ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｎｃ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｇ ｒ ａ ｄｉ ｅ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｔ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｃ ａ ｌ ｃ ｕｌ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｈ ｉ ｇ ｈ ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｗ ｔ ｈｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｃａ ｎ ｎ ｙ ｏ ｐｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ Ｓ Ｏ ａ ｓ ｔ ｏ
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。
一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法
摘 要 ：对 Ｃ ｎｙ边 缘提取 算 法进行 改进 ，采用 二维高 斯 函数 的 一 阶偏 导 数 构造 滤 波器 计 算梯 ａｎ 度 幅值 ，利 用一种 四阈值 边 缘检测 定位 方 法定位边 缘 ，最 后 引入数 学形 态学 方法 对边 缘 细化 处 理．改进 算 法对 噪 声抑 制效 果 明显 ，能 够删 除 伪边 缘 ，检 出边 缘 更加 精 细 ，实 验结 果表 明
（ ．Ｉｓｔｔ ｏ ｔ ｍ ｔｓ Ｊ ｉ Ｕ ｉ ｒｔ， ｈ ｎ ｃｕ ３ ０ ２ Ｃ ｉ ； １ ｎｔｕ ｉ ｅ ｆＭａｈ ａｉ ， ｉｎ ｎ ｅｓｙ Ｃ ａｇｈ ｎ１０ １ ， ｈｎ ｅ ｃ ｌ ｖ ｉ ａ ２ ｓ ｔ Ｇｏｐ Ｄ ｑ ｇ Ｏｌ ｌ， ａ ｉ ６４ ３ 泐 ．Ｅｔ ｅ ｒｕ ， ａｉ ｉ ｄ Ｄ ｑｎ １３ ５ ， ａ ｎ 『 ｇ 凡 ｒ ｉ ｅ Ｃ ｉ ） ｇＰ ｏ ｎ ， ｈｎ ｖｃ ａ
了改进 算法 的可行 性和 有效性 ． 关键 词 ： ａ ｎ Ｃ ｎ ｙ算子 ；边 缘提取 ；图像 处理
中图分类 号 ： Ｐ ９ ．１ Ｔ ３ １４
文献 标识 码 ： Ａ来自文章 编号 ： ６ １５８ （０７ ０ －２４０ １７ －４９ ２０ ）２０ ４ －５
Ｉ ｐｒ ｖ ｄ Ｉ ａ ｅ Ｅｄｇ ｔ ａ ｔｏ ｇ ｒｔ ｍ ｍ ｏ ｅ ｍ ｇ ｅ Ｅｘ ｒ ｃ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉｈ
Ｍａ ２ ７ ｒ ０ｏ
２０ ０ ７年 ３月
一
种 改进 的基 于 Ｃ ｎ ｙ算 子 的 图像 边 缘提 取 算 法 ａｎ
张 震 ，马驷 良。 ，张忠波。 刘 ， 辉 。 宫跃欣。 孙秋成。 ， ，
（ ．吉林大学 数学研究所 ， １ 长春 １０ １ ； ．大庆油 田 物业集团 ， ３０２ ２ 黑龙江省 大庆 １３ ５ ） ６４ ３
matlab边缘提取及拟合
matlab边缘提取及拟合边缘提取及拟合是数字图像处理中的一个重要的步骤。
边缘可以用于图像分割、物体识别、目标跟踪等领域。
本文将介绍边缘提取的常用方法以及拟合方法，并结合MATLAB代码进行讲解。
一、边缘提取方法1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，其原理是利用像素点周围的灰度值来计算梯度，从而得到边缘。
在MATLAB中，可以使用imgradient函数实现Sobel算子。
代码示例：I = imread('lena.png');[Gx, Gy] = imgradientxy(I);[Gmag, Gdir] = imgradient(Gx, Gy);imshowpair(Gmag, Gdir, 'montage');2. Canny算子Canny算子是一种基于多级阈值的边缘检测算法，其原理是先通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算梯度，再进行非极大值抑制和双阈值分割，最后得到边缘。
在MATLAB中，可以使用edge函数实现Canny算子。
代码示例：I = imread('lena.png');BW = edge(I, 'canny');imshow(BW);二、拟合方法1. 直线拟合直线拟合是一种常用的边缘拟合方法，其原理是通过最小二乘法对边缘点进行拟合，从而得到一条直线。
在MATLAB中，可以使用polyfit函数实现直线拟合。
代码示例：I = imread('lena.png');BW = edge(I, 'canny');[H, T, R] = hough(BW);P = houghpeaks(H, 10);lines = houghlines(BW, T, R, P);imshow(I), hold onmax_len = 0;for k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');% Plot beginnings and ends of linesplot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');% Determine the endpoints of the longest line segmentlen = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);if ( len > max_len)max_len = len;xy_long = xy;endend2. 圆拟合圆拟合是一种边缘拟合方法，其原理是通过最小二乘法对边缘点进行拟合，从而得到一个圆。
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。
基于Canny算子改进的图像边缘检测算法研究
基于Canny算子改进的图像边缘检测算法研究郭忠峰;唐晓晓;任仲伟;刘娅菲;匙皓【摘要】针对Canny算法的图像边缘检测技术,提出用中值滤波和均值滤波合成的混合滤波器代替传统高斯滤波器,加强了对复杂噪声的平滑降噪;在边缘连接细化中,采用基于Ostu提出的最大类间方差法的自适应阈值选择法,提高了效率和适应性.并进行MATLAB仿真,结果表明提出的改进算法明显提高了图像边缘检测的精度.【期刊名称】《机械研究与应用》【年(卷),期】2017(030)002【总页数】3页(P123-125)【关键词】Canny算法;中值滤波;均值滤波;图像边缘检测;边缘连接【作者】郭忠峰;唐晓晓;任仲伟;刘娅菲;匙皓【作者单位】沈阳工业大学机械工程学院,辽宁沈阳 110870;沈阳工业大学机械工程学院,辽宁沈阳 110870;沈阳工业大学机械工程学院,辽宁沈阳 110870;贵州红林机械有限公司,贵州贵阳 550009;沈阳工业大学机械工程学院,辽宁沈阳110870【正文语种】中文【中图分类】TP391图像在生成和传输过程中常受到各方面因素的影响而产生噪声。
图像中可能存在的噪声中脉冲噪声和高斯噪声是比较常见的噪声干扰。
Canny算法用到的高斯滤波器对高斯噪声有过滤平滑效果,但过滤比较单一。
而均值滤波器对高斯噪声的过滤效果更佳,中值滤波器对脉冲噪声降噪处理效果更佳[1]。
笔者提出一种采用均值滤波和中值滤波的合成滤波的改进Canny算法。
传统的Canny算法中对双阈值的选择是人为选定,局限于单个图像,缺乏普遍性。
为提高效率和准确度,采用基于由Ostu提出的最大类间方差法的双阈值的自动选择法,实现对图像的边缘检测和连接。
Canny算子优于其他算法如Sobel、Roberts、Prewitt等算子,在信噪比、定位精度和单边响应等方面满足最优准则[2]。
为使图像边缘处理检测达到更高精度,需要对图像处理过程进行改进优化。
传统Canny算法是先采用高斯滤波函数对图像进行滤波平滑处理,得出去噪后灰度图像的梯度幅值和方向,再进行非极大抑制,最后采用高低阈值进行边缘提取和连接[3]。
图像识别中的边缘检测方法综述(六)
图像识别中的边缘检测方法综述一、引言在计算机视觉领域中，图像识别是一个重要的研究方向。
而边缘检测作为图像处理的基本技术，对于图像识别起着至关重要的作用。
本文将综述目前常用的边缘检测方法，并对其原理和应用进行分析。
二、基于梯度的边缘检测方法1. Sobel算子Sobel算子是一种常用的基于梯度的边缘检测算法。
它利用滤波器对图像进行卷积操作，通过计算每个像素点的梯度值来确定图像中的边缘。
Sobel算子的优点是计算简单快速，但对于噪声敏感。
2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法。
与Sobel算子类似，Prewitt算子同样利用滤波器对图像进行卷积操作，通过计算像素点的梯度值来检测边缘。
Prewitt算子与Sobel算子相比，在计算效果上略有差异，但在挑选合适的算子时能够取得良好的边缘检测效果。
三、基于图像强度变化的边缘检测方法1. Canny边缘检测Canny边缘检测是一种经典的基于图像强度变化的边缘检测算法。
它通过多次滤波和非极大值抑制来提取出图像中的边缘。
Canny边缘检测算法能够有效地抑制噪声，同时还能够精确地检测出边缘。
2. Roberts算子Roberts算子是一种简单而有效的基于图像强度变化的边缘检测算法。
它利用两个2×2的模板对图像进行卷积运算，通过计算像素点之间的差异来检测边缘。
尽管Roberts算子在计算速度上具有优势，但其对噪声较为敏感，因此常与其他滤波算法结合使用。
四、基于模板匹配的边缘检测方法1. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于模板匹配的边缘检测算法。
它通过对图像进行二阶微分来检测边缘。
Laplacian算子对噪声不敏感，能够检测出较细微的边缘，但在实际应用中往往需要与其他算子结合使用。
2. Marr-Hildreth算法Marr-Hildreth算法是一种基于模板匹配的边缘检测算法。
它利用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后通过拉普拉斯算子检测图像边缘。
canny边缘提取的步骤
canny边缘提取的步骤Canny边缘提取是一种常用的图像处理算法，它能够有效地检测图像中的边缘。
下面将介绍Canny边缘提取的具体步骤。
1. 高斯滤波Canny边缘提取首先对原始图像进行高斯滤波，以减少噪声的影响。
高斯滤波是一种线性平滑滤波器，通过对图像进行卷积操作，使得图像中的高频成分得到抑制，从而达到平滑图像的目的。
2. 计算图像梯度在经过高斯滤波后，Canny边缘提取算法计算图像中每个像素点的梯度。
梯度的计算可以通过使用Sobel算子来实现，Sobel算子分别对图像进行水平和垂直方向的卷积操作，得到两个梯度分量。
3. 非最大抑制非最大抑制是Canny边缘提取的关键步骤之一。
它通过在图像中沿着梯度方向寻找局部极大值点，将非极大值点抑制，从而使得边缘线细化。
4. 双阈值检测双阈值检测是Canny边缘提取的最后一步。
它通过设定两个阈值，将图像中的像素点分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。
强边缘是梯度值大于高阈值的像素点，它们被认为是可靠的边缘点；弱边缘是梯度值介于低阈值和高阈值之间的像素点，它们可能是边缘点，也可能是噪声；非边缘是梯度值小于低阈值的像素点，它们被认为是噪声。
5. 边缘连接在双阈值检测后，Canny边缘提取算法对弱边缘点进行边缘连接，以确定它们是否属于边缘。
边缘连接可以通过使用连通域分析算法来实现，将像素点按照连通性进行分组，将弱边缘点连接到强边缘点形成完整的边缘线。
Canny边缘提取算法通过以上步骤，能够有效地提取图像中的边缘信息。
它具有以下几个特点：1. 准确性高：Canny边缘提取算法能够较准确地检测出图像中的边缘，避免了一些噪声点的干扰。
2. 边缘细化：通过非最大抑制和边缘连接，Canny边缘提取算法能够将边缘线细化，使得提取的边缘更加清晰。
3. 自适应性：Canny边缘提取算法能够根据图像中边缘的强度和噪声的情况，自适应地选择阈值，从而适应不同的图像。
4. 高效性：Canny边缘提取算法的计算量相对较小，能够在较短的时间内完成对图像的边缘提取。
matlab实现自适应阈值的canny算法
一、背景介绍随着数字图像处理技术的不断发展，图像边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的关键问题之一。
Canny算法作为一种经典的边缘检测算法，在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性，因此被广泛应用于各种图像处理任务中。
Canny算法的核心思想是利用图像的梯度信息来检测图像中的边缘，同时通过非极大值抑制和双阈值检测来提取最终的边缘信息。
二、Canny算法原理1. 高斯模糊：为了减少图像中的噪声对边缘检测的影响，Canny算法首先对图像进行高斯模糊处理，通过平滑图像来减少噪声的影响。
2. 梯度计算：接下来，Canny算法利用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向，得到图像的梯度信息。
3. 非极大值抑制：Canny算法通过比较图像中每个像素点的梯度方向，来抑制非边缘像素，从而得到更细化的边缘信息。
4. 双阈值检测：Canny算法利用双阈值检测来进一步筛选边缘像素，从而得到最终的边缘信息。
三、Matlab实现Canny算法1. 读取图像：使用Matlab的imread函数读取待处理的图像，并将其转换为灰度图像。
2. 高斯模糊：利用Matlab中的imgaussfilt函数对灰度图像进行高斯模糊处理，减少图像中的噪声。
3. 计算梯度：使用Matlab中的imgradient函数计算图像的梯度幅值和方向。
4. 非极大值抑制：编写代码实现对图像的非极大值抑制处理，保留图像中的边缘像素。
5. 双阈值检测：通过设定合适的高低阈值，使用Matlab中的imbinarize函数对图像进行双阈值检测，得到最终的边缘信息。
6. 显示结果：使用Matlab中的imshow函数将原始图像和处理后的边缘图像进行显示，观察算法的效果。
四、自适应阈值优化1. 传统Canny算法中，阈值的设定是一个固定的数值，对于不同图像可能会产生较大的误差。
2. 为了进一步提高Canny算法的准确性和鲁棒性，在阈值的设定上可以引入自适应阈值技术。
基于Canny算法的自适应边缘检测方法
Ｏｔｕ Ｓｍｅ ｏ ｐ ｌ ｄｔ ｇ ｒ ｄ ｅ ｔ ｉ ｏ ａ ｗｈ ｃ ｅ ｅ ａ ｅ ｙｎ ｎ ｍ ａ ｉ ｌ ｕ ｐ ｅ ｓｏ ， ｔ ｅ ｅ ｍｅ ｈ ｄｏ ｔｉ ｉ ｈａ ｄｌ ｗ ｓ ’ ｔ ｄａ ｐｉ ｉ ｈ ｅ ｏ ｍａ ｅｇ ａ ｉｎ ｓ ｇ ｍ ｉｈ ｇ ｎ ｒ ｔ ｄｂ ｏ ・ ｘ ｍａ ｐ ｒ ｓｉ ｎ ｈ ｗ ｔ ｏ ｂ ａ ｎｈ ｇ ｎ ｈ ｔｒ ｓ ｎ ｏ
４３ ０６
２１。 １） ００ １（ ３ ８
计 算 机 工程 与 设计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅｎ ｄ ｅ ｇ ｏ ｐｔ ｇ ｅ ｉ ａ ｓ ｎ ｅＥ ｎ ｒ ｇ ｎ Ｄ ｉ
・多媒 体技 术 ・
基于 Ｃ ｎｙ算法的 自适应边缘检测方法 ａｎ
刘 超 ， 周 激 流 ， 何 坤
一种自适应的Canny边缘检测算法_薛丽霞
反映该窗口内像素的变换特点，若将此值作为参数 σ 的度量
标准之一，可以很好地兼顾到窗口内局部图像信息，而图像中
方差小的像素点往往是非边缘区域或被噪声污染较小的区域，
可以将该值作为边缘点和噪声点的参考，考虑到图像的整体特
性，将最小方差也作为参数 σ 的度量标准的恒定因子，参数 σ
的获取方法为
M
=
N
1 ×
相比传统的微分算子，基于最优化算法的 Canny 边缘检测 算子，因 具 有 信 噪 比 大 和 检 测 精 度 高 的 优 点 而 被 广 泛 应 用［3，4］，但 Canny 边缘检测算子也存在一些不足。本文在分析 传统 Canny 算法的基础上，提出一种自适应的 Canny 边缘检测 算法，该算法采用自适应的滤波器对图像进行平滑处理，在去 除噪声的同时保留更多的边缘信息，随后根据图像特征自动确 定高低阈值。由于不需要人为的干扰，检测到的边缘信息较多 且算法的适应性较强。
图像边缘检测是图像分析和图像识别的基础。边缘是指周 围像素灰度值有阶跃或屋顶变化的像素集合，反映了图像灰度 的不连续性。实际图像中的边缘往往是多种目标边缘的组合， 所以在实际检测中是很困难的［1］。常用的边缘检测算子有一阶 微分 算 子 （ Roberts、Sobel、Prewitt、Krish 等） 、二 阶 微 分 算 子 （ Laplacian、Marr-Hildret 等［2］） ，这些算子都是通过模板与图像 卷积来提取边缘，其特点是计算简单、易于实现，但常常会丢失 一些边缘信息，尤其是对含有噪声的图像边缘检测效果更差。
基于改进Canny算法的局部自适应图像去噪
系数 之 间的相 关性 ， 出局 部 自适应 算 法 ； 于边 缘信 提 对
息适 当 收缩小 波 系数 。 实验 表 明 ， 大地 改善 了 图像 去 极
噪效 果 。
（） ３ （） ４
每 个像 素点 的梯 度 幅值与 梯度 方 向分别 为 ：
Ｓ（ ， ） Ｃａ （ ， ） ６ （ ， ＿ ＝ 『 ２ － ＋ 。 ） 『 （） ５
② 对非 边 缘 区域进 行平 稳 小波 变换 ； ③ 按 照式 （ ） 计 噪声 方差 ； ９估 ④ 对 于 任 一细 节 子 带 ， 当前 的 小波 系 数 ｅ ｉ ＿ 以 ｏ ，） （ 『
为 中心 ， 取 一 个 局 部 窗 口 Ⅳ ， 过 该 窗 口内所 有 小 选 通
１ ．＿ 、
基 于 改 进 ｃｎ ｙ算 法 的 局 部 自适 应 图 像 去 噪 ａｎ
文 苹 编 号 ：０ ３５ ５ ２ １ ）６０ ２ －２ １ ０ － ８ ０（ ０ １ ０ － ０ ２０
基 于 改进 Ｃ ｎ ｙ算 法 的局 部 自适 应 图像 去 噪 ａｎ
Ｌｏ ａ ｃ ｌＡｄａ ｉ ｅ Ｉ ａ ｅ Ｄｅ ｎｏ ｓ ｎ ｓ ｄ ｏ ｍ ｐｒ ｖ ｄ Ｃａ ｙ Ａｌ ｏ ｉ ｈ ｐｔｖ ｍ ｇ － ｉ ｉ ｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ｏ ｅ ｎｎ ｇ ｒ ｔ ｍ
值 法 的典 型代 表 。近 几 年 ， 于 小 波 系数 统 计 模 型 的 基
Ｂ ｙ ｓ阈值 ［ 去噪 是研究 的热点 。 ａｅ ２ ］
卷积 模板 为 ：
Ｇ ＝
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一一
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］
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（） １
（） ２
图像 去 噪会 模 糊 图像 边缘 信息 ， 效 去 除 噪声 与 有 保 持 图像 边缘 、 节等关 键 信息 是永 恒 的主题 。 文在 细 本
基于canny算子的边缘检测算法应用研究
基于canny算子的边缘检测算法应用研究作者：陈蒙来源：《电子技术与软件工程》2013年第23期摘要：边缘检测技术是图像处理过程的重要一环，本文主要研究基于canny算则的边缘检测算法中的抑制噪声、寻找亮度梯度、非极大值抑制、边缘的确定和连接等四个过程，并逐个分析其实现过程及作用。
【关键词】边缘检测高斯平滑1 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。
2.1 1抑制噪声任何图像在进行边缘检测之前，都要进行抑制噪声的预处理。
它是所有图像处理过程的第一步。
图像的噪声主要有椒盐噪声和高斯噪声两种，而绝大部分图形的干扰噪声属于高斯噪声，因此canny算法的第一步采用的是运用二维高斯平滑模板与原图像数据进行卷积计算，而得到抑制噪声后的待处理图像。
一种改进的Canny的图像边缘检测算法的研究及实现
Ｇ （ ） ＝ 赤ｅ ｘ ｐ （ 一 ）
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Ｇ Ｊ ， Ｊ ） ＝ 【 ， （ ． － １ ） ＋ Ｉ （ ｉ － １ ， ， 一 １ ） 一 Ｊ （ ｆ ， ） 一 ， （ 一 １ ． Ｊ
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（ ４ ）
针对 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 边缘检测算法 中人为设 定高 、 低 阈值 的缺 陷， 采用 基
科 技 论 坛
・ ４ １・
一
种改进的 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ的图像边缘检测算法的研究及实现
胡 和 智 。 刘 军 芳 。 庞 晶 苏 双 臣 ２
（ １ 、 河北工业 大学信息工程学院 ， 天津 ３ ０ ０ ４ ０ １ ２ 、 河北工业大学 廊坊分校 ， 河北 廊 坊 ０ ６ ５ ０ ０ ０ ３ 、 廊坊 师范学院， 河北 廊坊 ０ ６ ５ ０ ０ ０ ）
可可
即 … ｃ ｔ ａ ｎ
（ ３ ） 对梯度 幅值进行非极大值抑制。 ４ 实 验 结 果 与分 析 要保证边缘的精确定 位 ， 必须对梯度幅度值 图进行细化 。 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 由以上分析可知 ， 改进 的 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 算 子边缘检测算法步骤如下 ： 算子在这个过程 中使 用 ３ ｘ ３大小， 包括 ８ 个方 向的邻域对梯度幅值 （ １ ） 用中值滤波对 图像平滑降噪 ； 阵列 Ｍ（ Ｉ ， ｉ ） 的所 有像 素沿梯度方 向进行梯度幅值 的插值 。若邻域 中 （ ２ ） 用一阶偏导有 限差分计算梯度幅值及方 向； 心点的 幅值 Ｍ（ Ｉ ， ｊ ） 不大 于梯 度方 向上 的两个 相邻插值，则该处 为非 （ ３ ） 对梯度幅值 进行 非极大值抑制 ， 保 留局部梯度最大值 ； 边缘点且将 ＭＯ ， ｊ ） 赋值为 ０ 。若 ＵＯ ， ｊ ） 不小 于梯 度方 向上的两个相邻 （ ４ ） 用离散概率模 型的 自适应 阈值作为最佳 的阈值 ； 插值 ， 则将 Ｍ （ Ｉ ， ｉ ） 点处作为初选边缘点 。 （ ５ ） 利用阈值对 图像检测并连接边论 “ 双 阈值 ” 检测。 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 算法产生 的梯度边缘图像 Ｎ Ｏ ， ｊ ） 灰度范围 实验结果表 明 ， 本文提 出的采用 中值滤波 代替高斯滤波 的改进 比较大， 如果把 所有非零的梯度看作边缘就会 因此产生许 多虚假 边 同时基于 离散概率模 型（ Ｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｅ ｔ ｅ Ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ， Ｄ Ｐ Ｍ ） 的自 缘， 所以Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算法要求设定 高阈值 Ｔ ｈ 和低阈值 Ｔ 图像 中每一点的 算 法 ， 该方法计算简单， 选取的阈值大小适 中。不仅 可以检 梯 度幅度凡 是大于 Ｔ ｈ的一定是边缘 ； 凡是梯度幅度小于 的一定 不 适应选取 阈值 ， 同时检测出的背景杂质较少， 有利于后续处理 。 是 边缘 ； 如果介 于二者之间 ， 那就看像 素的邻接像素 中有没有超 过 测到较准确的边缘 ， 参 考 文献 Ｔ ｈ 的点 ： 如果有就该点 当作边缘点 ， 否则就不是边缘点 。 １ ］ 张素文， 陈志星， 苏义鑫． Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ边缘检测 算法的改进及 Ｆ Ｐ Ｇ Ａ实现 连 接边缘 。由高 阈值检测得 到图像 丢失了一些边缘信息 ， 同时 【 Ｊ Ｊ ． 红 外技 术， ２ ０ １ ０ ， ２ ２ （ ２ ） ： ９ ３ — ９ ６ ． 中产生 了少量 的假边缘 ； 由低阈值检测得到 的图像产生 了少量伪边 ［ ２ ］ ｍ佐成 ， 刘 晓冬， 薛丽霞． Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算子 边缘检测 的一种 改进方 法『 Ｊ １ ． 缘。 因此 我们将在 高阈值检测得到边缘的基础上连接由低阈值检测 ［ 计算机工程与应用， ２ ０ １ ０ ， ４ ６ （ ３ ４ ） ： ２ ０ ２ — ２ ０ ４ ． 得 到边缘 中可能 的边缘点 ， 从 而获得相对连续 的图像边缘 。
一种自适应阈值的Canny边缘检测算法_唐路路
第38卷第5期 光电工程V ol.38, No.5 2011年5月Opto-Electronic Engineering May, 2011文章编号：1003-501X(2011)05-0127-06一种自适应阈值的Canny边缘检测算法唐路路1，张启灿1，胡松2( 1. 四川大学电子信息学院光电系，成都 610065;2. 中国科学院光电技术研究所，成都 610209 )摘要：针对传统Canny算法阈值选择困难的问题，本文提出一种基于最大类间方差法的自适应同步搜索高低阈值的方法。
该方法首先根据梯度直方图信息将对应的像素分为三类；其次基于改进的Otsu算法定义评价函数，该评价函数描述了类间方差；最后依次搜索评价函数的一个最大值，自动获取Canny算子的高低阈值。
该方法不需要人为设定任何参数。
与传统Canny算法、直接Otsu算法的结果比较表明，本文方法对不同的图像都能较好地提取真实边缘，特别是在低对比度图像的边缘提取上，此方法更具有优势。
关键词：边缘检测；Canny 算法；改进的Otsu算法；自适应阈值中图分类号：TP391.41 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1003-501X.2011.05.023An Improved Algorithm for Canny EdgeDetection with Adaptive ThresholdTANG Lu-lu1，ZHANG Qi-can1，HU Song2( 1. School of Electronic and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China;2. Institute of Optics and Electronics, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610209, China )Abstract: To overcome the difficulty of threshold selecting in Canny algorithm, an improved method based on Otsu algorithm is proposed to choose the threshold adaptively and simultaneously. Firstly, guided by the gradient histogram of the test image, all the pixels are divided into three classes. Secondly, based on the improved Otsu algorithm, an evaluation function is defined to describe the mean square error among the three classes. Finally, both the high and low thresholds are selected adaptively and independently by searching the maximum values of the evaluation function. Artificial parameter setting is not necessary in this method. Compared with the results from traditional Canny method and Direct Otsu method, the method shows great advantage in extracting the real edges from different images, especially low contrast ones.Key words: edge detection; Canny algorithm; improved Otsu algorithm; adaptive threshold0 引 言随着当前数字化信息技术的发展，数字图像处理技术变得越来越重要，尤其在光电探测领域更是得到了广泛应用，主要内容之一就是实现图像目标边缘的精确定位。
一种基于Canny算法的自适应边缘提取方法
第 ７卷
第１ ６期 ２ ０ ０７年 ８月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ ． Ｎｏ． ６ １７ １ Ａｕ ｇ．２０ ７ ０
１７ － ８９ ２０ ）６ ４６ －３ ６ １ １１ （ ０７ １，０ ７０
Ｓ ｉｎ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｇｎ ｅｉ ｇ ｃｅ ｃ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ
同， 通过图像 梯度信息法动态地确定 高低 阈值 ， 达
到 自适 应效 果 。
Ｐ （ Ｙ 近 似计算 梯 度 的大 小 和方 向。考 虑 到 当前 ，） 点在不 同方 向上对 其影 响梯度 的大小 ， 用 ３× 采 ３模 板 增强 图像 的平 滑和抑 制噪 声 的作 用 。
ｙ＋１
（） ３
梯度 幅值 （， 和梯 度方 向 ０ 如下 ： ） （， ）
２０ ０ ７年 ４月 ２ ７日收到 第一作者简介 ： 钟 国家 ８ ３计划 （０６ Ａ ３ ３ ） ６ ２ ０ Ａ ０ Ａ１９ 资助 鑫 （９１ １ ８ 一）， ， 宁辽 阳人 ， 士生 。Ｅ 男 辽 硕 －
和边缘定位精度低。１８ ９６年 ，ａｎ 提 出边缘检测 Ｃ ｎｙ
的三 个判 断准则 ： 噪 比准则 、 位 精 度 准 则 、 边 信 定 单 缘 响应准 则 ； 由此 提 出 了最 佳 边缘 检 测 算 子—— 并 Ｃｎ ｙ 子 Ｊ ａｎ 算 。针对 Ｃ ｎｙ 法 在实 际 检测 图像 的 ａｎ 算 边缘 时 Ｇ ｕｓ滤 波 器 参 数 和 阈值 的 大 小 依 赖 于 人 ａｓ 工， 智能 化程 度不 够 。现 提 出根据 滤 波器 的 盯值 不 作用 ， 消除 噪声空 间尺度 小于 高斯 系数 ｏ。 ｒ
基于Canny算子的白酒分子结构图像边缘提取
度图像中局部灰度 的不连续性来进行 边缘检测 ， 而 需要检测 的图像 往往并不是在理 想情况下所得 到 的， 因此 图像容易受到拍摄时的条件影响 ， 使整幅图 像或 图像 的局部 在进行边缘检测 时产生漏检 或错 检［ 。造成检测结果不太理想 ， ２ ］ 本文针对这种情况 对传统 的 Ｃ ｎ 算 子原 理 进行 了阐述 ， 在传 统 ｎ ａ ｙ 并 Ｃ ｎｙ 子缺陷的基础上进行 了改进 ， 出了一种 ａｎ 算 提 更有效地检测方法。
ｔ ａ ｉ ｍｅｈ ｄ ｗ ｌ ｉｃｅ ｓ ｈ ｒｃｓｏ ｆｔｅ ｉ ｇ ｄ ｅ ｄ ｔｃｉｎ， ｎ ａ ｃ ｅ ａ ｔ ｏｓ ｅｆｒ ｈ ｔｔ ｓ ｔｏ ｉ ｎ ｒａｅ ｔｅ ｐ ｅ ｉｉｎ ｏ ｍａ ｅ ｅ ｇ ｅｅ ｔ ｈ ｌ ｈ ｏ ｅ ｈ ｎ ｅ ｔ ｎｉ ｉｅｐ ｒ ｍ－ ｈ ｎ ｏ
Ｌｉ ｕｏ ｏ ｅ ｕ ｅ ｉ ａ ｅ ｅ ｅ ｄｅ ｅ ｔｏ ａ ｅ ｎ ｃ ｎ ｐｅ ａ ｏ ｑ ｒ ｍ ｌ ｃ ｌ ｍ ｇ ｄｇ ｔ ｃｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ｎｙ ｏ ｒ ｔ ｒ
ＬＩ Ｙｕ ｎ —ｚ ｎ Ｕ ａ ｈｏ ｇ，ＺＥＮＧ ａ ｇ—ｌｎ，ＦＡＮ Ｈｕ ｎ ｉ Ｙｕ—ｍｅ ｉ
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Hale Waihona Puke （ ｏ ｅｅｏ ｕｏ ｔ ｎ ａｄＥｅｔ ｎ ｆｒ ｔ ｎ，ｉｈ ａ ｎ ｅｓｙｏ ｃｅｃ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｔ ｉ ｎ ｌｃ ｏ ｉ Ｉ ｏｍａ ｏ Ｓｃ ｕ ｎＵ ｉ ｒ ｔ ｆ ｉ ｅ＆ ｌ Ａ ｍａ ｏ ｒ ｃｎ ｉ ｖ ｉ Ｓ ｎ
一种基于Canny理论的边缘提取改进算法
一
种 基 于 Ｃ ｎｙ理论 的边缘 提 取 改进 算 法 ａｎ
米 林 ， 马亚洲 ， 建军 ， 郝 康洪涛 ， 薛显光
（ 庆理工大学 重 重 庆 汽 车学 院 ， 庆 重 ４０ ５ ） ０ ０ ０
摘
要 ： 对 Ｃ ｎｙ的最佳 边缘检 测算子进 行理论 和 实验研 究 的基础 上 ， 对传 统 Ｃ ｎｙ算 在 ａｎ 针 ａｎ
测精度的要 求也越来 越 高。而在视觉 检测 系统
随着视 觉 检测 技 术 的不 断 发 展 ， 应 用 也 越 其 来 越广 泛 ， 工业 、 业 、 在 农 国防 、 医疗 、 通 、 育 、 交 体 娱 乐等 方 面都 用 到 视 觉 检 测 。 同时 ， 们 对 其 检 人
的性 能 ， 终 影 响 检 测 精 度 Ｊ 因此 边 缘 提取 是 最 。 机器视 觉 和图像 处理 中一 个 很重 要 的环 节 。边缘 检测作 为视 觉 系 统 的 初 级 阶 段 ， 常 被 认 为 是ｇ ｔ ｃ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｃａ ｙ Ｔｈ ｏ ｙ ｍ ｒ ｖ ｄ Ｍ ｔ ｏ ｆ Ｅｄ ｅ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｎｎ ｅ ｒ
ＭＩ ｉ ， ａｚｏ ， Ａ ｉｎｊｎ Ｋ Ｎ ｏ ｇｔｏ Ｘ Ｅ Ｘ ａ —ｕ ｎ ｎ ＭＡ Ｙ —ｈ ｕ Ｈ ０ Ｊ — ， Ａ Ｇ Ｈ ｎ — ， Ｕ ｉ ｇ ａ ｇ Ｌ ａ ｕ ａ ｎ
（ ｈｎｑｎ ｕｏ ｄｌ Ｃ ｌ ｇ ｈｎｑｎ ｎｖｒ ｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ ， ｈｎｑｎ ００ ０ Ｃ ｉａ Ｃ ｏｇ ｉｇ ｔｍ ｌ ｏ ｅｅＣ ｏｇ ｉ Ｕ ｉ ｓｙ ｆ ｃ ｎｌ Ａ ｅ ｌ ｇ ｅ ｉ Ｔ ｏ Ｃ ｏｇｉｇ ０ ５ ， ｈ ） ｙ ４ ｎ
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一
种基于 Ｃａ ｎ 的 自适应图像边缘提取方法 ｎｙ
黄剑玲 熊 艰 邹腾博 ， ，
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１ ． 上饶师范学 院 数学与 计算 机科学学院 ， 西 上饶 ３４０ 江 ３００ ２￣ Ｌ ．ｄ 电力大学 电力 系 ， ＊ － 河北 保定 ０ １０ ７００
１Ｓ ｈ ｏ ｆ Ｍ ａ ｈ ｍａ ｉ ｓ ｎ ｍｐ ｔ ｒ Ｓ ｉ ｎ ｅ Ｓ ａ ｇ ａ ｒ ｌ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ Ｓ ａ ｇ ａ Ｊａ ｇ ｉ ３ ４ ０ Ｃｈ ｎ ． ｃ ｏ ｌ ｏ ｔ ｅ ｔｃ ａ ｄ Ｃｏ ｕ ｅ ｃ ｅ ｃ ， ｈ ｎ ｒ ｏ Ｎｏ ｍａ ｉｅ ｓ ｙ， ｈ ｎ ｒ ｏ，ｉ ｎ ｘ ３ ０ ０， ｉ ａ ｔ
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Байду номын сангаас
摘 要： 针对传 统 Ｃ ｎｙ ａｎ 算子需要人 为指 定 高斯滤 波参数和 高低 阈值 的 问题 ， 出一种 自 提 适应方法 ， 采用基 于非下采样 Ｃ ｎ ｕｌ ｏｔ ｒ ｔ ｏ ｅ 变换的 自 适应 闽值去 噪算法代替 高斯滤 波对 图像去噪 ， 同时保持 图像 的边缘信 息， 然后 采用最 大类间方差 的方 法进行 高低 阈值 的自 适应设 定 ， 并用 此 高低 阈值 对经过 非极 大值抑 制后 的图像进行检 测及连接 边缘 。理论 和 实验 结果表 明 ， 与传统 Ｃ ｎｙ ａ 算子