canny边缘检测分析毕业论文
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。
基于Canny算子字符边缘检测与分割方法研究
(4) G是梯度
9G T
矢量 , G = 9x 。 9G
9y
将图像
f ( x, y)同 Gn 作卷积 ,
同时改变
→
n
的方向
,
Gn 3
f ( x,
y)取得最大值时
→
n
的方向就是正交于检测边
缘方向 ,
即使 9 ( Gn 3 f ( x, y) ) 9n
= 0的方向 ,
此时方向
→
n
为
:
→
n= |
G3 f ( x, y) G3 f ( x, y) |
边缘方向 ) 。
113 Canny边缘检测算法
step1: 用高斯滤波器平滑图像 ;
step2: 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅
值和方向 ;
step3: 对梯度幅值进行非极大值抑制 , 产生细
化的边缘 ;
step4: 用双阈值算法检测和连接边缘 , 从而得到
改进的Canny图像边缘检测算法分析
网络天地171改进的Canny 图像边缘检测算法分析◆王 娟1 边缘检测的过程边缘检测主要用于解决图像边缘的真假，边缘的定向定位。
以此来初步分析图像和识别图像。
想要做好边缘检测，需要遵循以下五个方面的过程进行检测分析：（1）首先要明确的了解图像检测时图像的特性变化形式，运用合适的检测方法。
（2）根据特殊情况需求，利用多算子综合计算方法。
提取多范围的变化特性，以便检测图像上的所有特性变化。
（3）由于噪声的影响，使检测有一定的局限性。
检测时需要尽可能的滤除噪音。
还需要考虑到噪音的条件检测，进一步检测参数变化。
（4）尽可能用多种方法进行组合。
例如在检测时，先找到边缘，然后利用函数近似的放法，利用内插获得高精度定位。
（5）检测时，首先对原图像进行平滑处理，然后再进行边缘检测。
一方面可以有效地抑制噪音，另一方面也可以对边缘进行精准定位。
2 传统Canny 算子的基本工作原理由于系统固有的低筒滤波对实际的图像进行平滑，以至于边缘不明显。
所以，这就需要边缘检测通过寻找出图像局部具有最大梯度值的一些像素点。
同时由于摄影机以及周围环境的干扰，因此图片边缘检测必须满足两个条件：①逼近必须能够抑制噪音效应；②必须尽量精准的确定边缘的位置。
以高定位精准、高信噪比、单一边缘响应位判断标准。
Canny 算子的基本流程：输入原始图像→转为灰度图像→ 高斯平滑→ 梯度计算→ 非极大值抑制→ 双阈值检测→ 连接边缘→ 输出边缘图像。
作为一阶微分滤波器的Canny 算子属于边缘检测，有三大显著优点：1、最优过零点定位准则2、多峰值响应准则3、最大信噪比准则。
Canny 算子基本的工作原理首先便是利用高斯平滑滤波器对图像进行平滑处理，目的是为了去除噪音的影响，然后通过计算梯度差值，来完成领域局部强度值。
利用高阈值和低阈值以及双阈值的计算方法对图像边缘进行检测已达到增强边缘的效果。
3 Canny 算子的实现步骤Canny 算子在整体运算的过程中，其需要结合多个运算步骤进行整体的运算。
基于Canny算子的边缘检测研究
２ Ｃ ｎｙ ａ ｎ 算子边缘检测原理
Ｃｎ ｙ ａｎ 把边缘检测问题转换为检测单位函数极大值的问题． 在高斯噪声 中， 一个典型的边缘代表一 个阶跃的强度变化 ， 根据这个模型， 一个好的边缘检测算子应具有 ３ 个指标：１ 低失误概率 ， （） 既要少将真
正的边缘丢失， 也要少将非边缘判为边缘；２ 高定位精度 ， （） 检测出的边缘应在真正的边缘位置上；３ 对每 （）
边缘是图像的最基本特征， 它包含了用于识别 的有用信息， 为人们描述或识别 目标以及解释图像提 供了一个重要 的特征参数． 边缘检测是图像处理、 图像分析和计算机视觉领域中最经典的研究 内容之 是进行模式识别和图像信息提取的基本手段 ［～ 。图像的边缘检测领域有着很长的研究历史 ， ４． 一直
个边缘有唯一的响应 ， 得到的边缘为单像素宽． 为此 ， 坎尼提出了判定边缘检测算子的 ３ 个准则 ：
①信噪比准则． 信噪比的数学表达式为
收稿 日期 ：０９ ０ — ４ ２０ — ６ ２
基金项 目 ： 吉林省教育厅科技计划基金资助项 目（ 吉教科合字 ［ｏ ７ 第 １２ ２ ｏ ］ ７ 号） 作者简介 ： 孙英慧 （９ ５ ） 女， １７ － ， 辽宁海城人 ， 师范大学计算机学院讲 师． 吉林
摘 要： 详细介绍 了 Ｃｎ 源自算予边缘检测理论 的基本 原理 ， 出了 Ｃ ｎ ｙ算子 的具体 算法过程． 实验 结 ａｎ 给 ａｎ 对
果从 主客观 方面分析 、 对比表明 ，ａｎ Ｃ ｎｙ算子提 取边缘的效果较理想． 关键词 ： ａｎ Ｃ ｎｙ算子 ； 边缘检测 ； 图像 处理
中图分类号 ：Ｐ ０ Ｔ３ １ 文献标识码 ： Ａ 文章篇号 ： ０ －４ １ ２ １ ）２０ ４ ．３ １ ８２４ （０ ０ ０ －０８０ ０ －
毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码
毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码上海工程技术大学毕业设计(论文) 基于蚁群算法的图像边缘检测目录摘要 ...............................................................1 ABSTRACT .............................................................2 1 绪论 (3)1.1 研究背景 ...........................................................31.2 研究现状和发展方向 (4)6 1.3 研究目的和意义 .....................................................2 图像边缘检测概述 ..................................................... 7 2.1 边缘的定义及类型 ................................................... 8 2.2 常用的边缘检测方法 (10)2.3 其他边缘检测方法 .................................................. 15 2.3.1 基于小波变换的边缘检测 .......................................... 15 2.3.2 基于数学形态学的边缘检测 (16)17 2.4 传统边缘检测的不足 ................................................3 蚁群算法 ............................................................ 17 3.1蚁群算法的基本原理 (18)3.2 基于蚁群算法的图像边缘检测 ........................................21 4 实验结果及分析 ...................................................... 22 4.1 基于蚁群算法的图像边缘检测流程 .................................... 22 4.2 实验结果与性能分析 (26)4.2.1 参数对边缘检测的影响 ............................................ 294.2.2 与传统方法的比较 ................................................ 35 5 总结与展望 .......................................................... 37 参考文献 .............................................................. 39 附录 ................................................. 错误～未定义书签。
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。
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。
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 ）
（ １ ）
Ｇ Ｊ ， Ｊ ） ＝ 【 ， （ ． － １ ） ＋ Ｉ （ ｉ － １ ， ， 一 １ ） 一 Ｊ （ ｆ ， ） 一 ， （ 一 １ ． Ｊ
：
（ 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 。
改进的自适应阈值Canny边缘检测
第36卷第11期 光电工程V ol.36, No.11 2009年11月Opto-Electronic Engineering Nov, 2009 文章编号：1003-501X(2009)11-0106-06改进的自适应阈值Canny边缘检测雒 涛1, 2，郑喜凤1，丁铁夫1( 1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，长春130033；2. 中国科学院研究生部，北京100039 )摘要：针对传统Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的缺陷，本文提出了一种新的自适应改进方法。
该方法根据梯度直方图信息，提出梯度差分直方图的概念，同时，对图像进行自适应分类处理，使得算法不仅不需要人工设定阈值参数，而且还能有效地避免Canny算法在边缘寻找中的断边和虚假边缘现象。
对边缘信息丰富程度不同的灰度图和彩色图像运用该方法寻找边缘的实验结果表明，对于在目标与背景交界处的多数像素梯度幅值较大的图片，该算法具有边缘检测能力强、自适应能力强的优点。
关键词：Canny算法；自适应；边缘检测；图像处理中图分类号：TN247；TP391 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1003-501X.2009.11.022 Improved Self-adaptive Threshold Canny Edge DetectionLUO Tao1, 2，ZHENG Xi-feng1，DING Tie-fu1( 1. Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China;2. Graduate School of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China )Abstract: The two thresholds of classical Canny operator need to be set manually, which limits the application of this algorithm. Therefore, many researches about how to choose threshold adaptively are done to solve this problem. Based on the gradient histogram, a method of threshold-adaptable edge detection is proposed. This method is on the basis of gradient histogram difference diagram with adaptive image classification techniques. It not only automatically sets the two thresholds, but also avoids disconnected or false edges in detection. Experiments prove that the method is threshold-adaptive and advantageous for edge detection in color image whose pixels of larger gradient amplitude are mainly located in the edge between the target and background.Key words: Canny operator; threshold-adaptive; edge detection; image process0 引 言边缘是重要的图像特征。
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
ａ
ｍａｊｏｒｉｔｙ
ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍａｇｅ，ＳＯ ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｓ
ａ
ｃｒｉｔｉｃａｌ
Ｏｉｌ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
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算子的大米边缘检测
第29卷第3期河南工业大学学报(自然科学版)Vol .29,No .32008年6月Journal of Henan University of Technol ogy (Natural Science Editi on )Jun .2008收稿日期:2008202206作者简介:陈卫东(19722),男,湖南望城县人,讲师,硕士,主要研究方向为图像处理与模式识别.文章编号:167322383(2008)0320055204基于Canny 算子的大米边缘检测陈卫东1,董卓莉1,李研琰2(1.河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001;2.河南省政法管理干部学院计算机科学系,河南郑州450002)摘要:阐述了常用边缘检测算子进行边缘检测的方法,详细介绍了Canny 算子的边缘检测步骤,并将其应用于大米图像的边缘检测中.实验结果表明,Canny 算子提取的边缘线型连接程度较好,可应用于从群体米样提取大米边缘.关键词:大米;边缘检测;Canny 算子中图分类号:TS212 文献标识码:B0 引言边缘检测[1]技术首先检测出图像局部特性的不连续性,再将它们连成边界,这些边界把图像分成不同的区域,检测出边缘的图像就可以进行特征提取和形状分析.边缘特征提取是所有基于边界分割的图像分析方法中最基础的内容,并在应用中起着重要的作用,它是图像分析与识别中重要的环节,是进行目标检测、图像分割所依赖的重要特征.大米边缘提取对分析大米的品质如加工精度、不完善率、杂质、出糙率、整精米率等都有十分重要的意义,是实现大米质量检测和分级的最基本参数[2].1 常用边缘检测算子图像边缘是图像局部特性不连续性(灰度突变、颜色突变、纹理结构突变等)的反映,它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始[3-4].为了计算方便起见,通常选择一阶和二阶导数来检测边界,利用求导方法可以很方便的检测到灰度值的不连续效果.常用的微分算子有Roberts 算子[5]、Sobel 算子[6]、Pre witt 算子[7],它们均是以图像灰度的两个差分来逼近梯度算子.采用这3种微分算子对群体米样图像进行边缘检测时,阈值thresh 的选择对边缘提取的效果至关重要.如果thresh 选取得好,可以获得比较完整的边缘,同时使得噪声不至于过大.但如果thresh 选取得不合适,则极易得到很强的噪声或者是提取的边缘的完整性极差.由于不能够自动选取合适的thresh,因此在群体米样的自动识别中,纯微分算子边缘检测法适用场合非常有限.事实上,它们存在一些共同的问题:它们的结果对噪声很敏感,图像的离散差分对噪声比对原图像更敏感;可以通过先对图像做平滑以改善结果,但是又会产生一个问题:会把一些靠在一起的边缘平滑掉,而且会影响对边缘的定位;用这些模板卷积后得到的边缘可能是跨跃好几个点而不是一个点.2 Canny 算子边缘检测2.1 Canny 算子简介Canny 算子[8-9]检测边缘遵循的3个准则为:保证成功检测出边缘,对于弱边缘也应有强响应;保证边缘良好定位;保证一个边缘只得到一次检测.Canny 算子检测边缘的具体过程如下:Step1:用二维高斯滤波模板与灰度图像卷积,以减小噪声影响;Step2:利用导数算子(如Pre witt 算子、Sobel56 河南工业大学学报(自然科学版)第29卷算子)找到图像灰度沿着两个方向的导数Gx 、Gy,并求出梯度的大小和方向:|G|=G2x +G2y,θ=arctanG yG xStep3:非极大值抑制.遍历图像,如果某个像素的灰度值与其梯度方向上前后两个像素的灰度值相比不是最大的,则将该像素值置0,即不是边缘.Step4:使用图像累计直方图计算两个阈值:灰度值大于高阈值的像素为边缘,小于低阈值的不是边缘,介于两个阈值之间的,如果其邻接像素有灰度值大于高阈值的则为边缘,如没有则不是.2.2 Canny算法实现本研究针对Canny算子检测边缘的具体过程,采用V isual C++6.0进行了编程实验[10]. 2.2.1 计算方向导数利用原图像计算图像像素的方向导数.函数名称:void D irGrad(unsigned char3 pUnchS m thd I m g,int n W idth,int nHeight,int3 pnGradX,int3pnGradY).输入:经过滤波后的图像(unsigned char3 pUnchS m thd I m g),图像宽度(int n W idth),图像高度(int nHeight).输出:x方向的方向导数(int3pnGradX)和y 方向的方向导数(int3pnGradY).2.2.2 计算梯度利用方向导数的计算结果,采用二阶范数计算梯度.函数名称:v oid Grad Magnitude(int3pn2 GradX,int3pnGradY,int n W idth,int nHeight, int3pn Mag).输入:3pnGradX、3pnGradY、n W idth、nHeight(含义同前).输出:梯度幅度(int3pn Mag).2.2.3 对梯度幅值进行非极大值抑制函数名称:void NonmaxSupp ress(int3pn2 Mag,int3pnGradX,int3pnGradY,int n W idth, int nHeight,unsigned char3pUnchR st).输入:3pn Mag、3pnGradX、3pnGradY、n W idth、nHeight(含义同前).输出:边缘部分非边界点(unsigned char3 pUnchR st).2.2.4 用双阈值算法检测和连接边缘根据梯度计算及经过非最大抑制后的结果设定阈值,这个函数也是Canny算子的重要部分,阈值的设定直接涉及哪些像素点可能为边界.函数名称:void Esti m ateThreshold(int3pn2 Mag,int n W idth,int nHeight,int3pnThdH igh, int3pnThd Low,unsigned char3pUnchEdge, double dRati oH igh,double dRati oLow)其中:3pn Mag、n W idth、int nHeight含义同前,int3pnThdH igh表示高阈值,int3pnThdLow 表示低阈值,double dRati oLow表示低阈值和高阈值之间的比例,double dRati oH igh表示高阈值占图像像素总数的比例,unsigned char3pUnchEdge 表示经过non-maxi m um处理后的数据.说明:经过处理后的数据pUnchEdge,统计pn Mag的直方图,确定阈值.本函数中只统计pUnchEdge中可能为边界点的那些像素.然后利用直方图,根据dRati oH igh设置高阈值,存储到3 pnThdHigh.利用dR ti oLow和高阈值,设置低阈值,存储到3pnThdLow,dRati oH igh是一种比例:表明梯度小于3pnThdH igh的像素数目占像素总数目的比例.dRati o Low表明3pnThdH igh和3 pnThd Low的比例.3 结果与讨论本文对上述3种经典边缘检测算子及Canny 算子分别编写了函数,并进行了实验研究,输出结果如图1～图4所示.第3期陈卫东等:基于Canny 算子的大米边缘检测57 从输出结果可以看出Roberts 算子边缘粗细不均匀,Sobel 算子边缘检测较粗,而用Pre witt 检测的边缘并不是完全连通的,这是因为利用一阶微分算子的边缘检测方法都采用梯度思想,即边缘点的求取是通过相邻几点的灰度运算得到的.以Roberts 梯度算子为例,像素点(m ,n )的梯度计算公式为:Δx f =f (m ,n )-f (m -1,n -1)Δy f =f (m -1,n )-f (m ,n -1)Δf =(Δx f )2+(Δy f )2因此,像素点(m ,n )的梯度值与f (m ,n )、f (m -1,n -1)、f (m -1,n )、f (m ,n -1)4点的灰度值有关,这就意味着若有一个点f (i,j )被噪声干扰了,那么通过梯度运算检测时,与其相邻的8个点的梯度运算结果均受噪声的干扰,即边缘检测时噪声的影响通过检测算子被扩散.梯度计算完成后,将结果与选取的阈值作比较,并作出判断:如果大于阈值,则该点为边缘点,否则不是边缘点.由于梯度计算结果受噪声干扰,用梯度计算来检测边缘的方法对噪声敏感,故检测结果不甚理想.而Canny 算子首先应用二维高斯函数对图像进行平滑,再采用窗口计算灰度梯度的幅值和方向,重要的是对梯度图像进行非极大值抑制,即细化梯度幅值图像G 中的屋脊带,只保留幅值的局部极大值,弱化了噪声对梯度幅值的影响.最后采用双阈值法从候选边缘点中检测和连接出最终的边缘.双阈值法的使用克服了传统边缘检测算子因阈值设定过高损失重要的边缘信息或阈值设定较低不能有效抑制噪声的缺点,且阈值是根据具体的灰度图像累计直方图自动选取的,故Canny 算子检测边缘效果最好.在对群体米样图像进行边缘提取时,采用Canny 算子能较好地提取出连续的大米轮廓边缘,得到稳定的边缘提取结果.但实验过程中发现由于受到光源照度、信号传输等因素的影响,一些重要的边缘细节也会由于干扰或对比度不足而变得模糊、微弱,如何既有效抑制图像中的噪声,又很好地保护边缘细节应作进一步的研究与探讨.参考文献:[1] 何东健,耿楠,张义宽.数字图像处理[M ].西安:西安电子科技大学出版社,2003.[2] 任宪忠,马小愚.农产品粒形识别研究进展及其在工程中应用现状[J ].农业工程学报,2004,20(3):2762280.[3] 余成波.数字图像处理及MAT LAB 实现[M ].重庆:重庆大学出版社,2003.[4] 夏平,刘馨琼,向学军,等.基于形态学梯度的图像边缘检测算法[J ].计算机技术与发展,2007,17(12):1072109.[5] Roberts L G .Machine percep ti on of three 2di 2mensi on s olids [C ].Op tical and Electr o 2Op 2ti m alI nfor mati on Pr ocessing .Ca mbridge,MA:M I T Press,1965.[6] PrattW K,Ada m s JE .D igital i m age p r ocess 2ing (4thediti on )[J ].Journal of Electr onicI m aging,2007,16(2):029901.[7] S OBEL I .Ca mera models and machine per 2cep ti on [M ].CA:Stanf ord A I Me mo,1970:121.[8] Canny J.A computati onal app r oach t o edgedetecti on [J ].I EEE Transacti ons on PatternAnalysis and Machine I ntelligence,1986,8(6):6792698.[9] 吕哲,王福利,常玉清.一种改进的Canny边缘检测算法.东北大学学报:自然科学版,2007,28(12):168121684.[10]何斌.V isual C ++数字图像处理[M ].北京:人民邮电出版社,2001:394.58 河南工业大学学报(自然科学版)第29卷R ICE EDGE DETECTION BASED ON CANNY OPERAT ORCHEN W ei2dong1,DONG Zhuo2li1,L I Yan2yan2(1.College of Infor m a tion Science and Engineering,Henan U n iversity of Technology,Z hengzhou450052,China;2.D epart m ent of Co m puter S cience,Henan A dm inistrativeInstitute of Politics and L aw,Zhengzhou450002,China)Abstract:The rep resentative algorithm s f or edge detecti on have been p resented.The Canny operat or p rinci p le and algorith m were described in detail and were used t o detect the edges of rice as well.The results showed that the edge inf or mati on which was extracted with the Canny operat or could get the better linear connectivity and thus be app lied t o extract rice edge fr om gr oup s rice sa mp les.Key words:rice;edge detecti on;Canny operat or(上接第54页)[11]赵斌,何绍江.微生物学实验[M].北京:科学出版社,2002:2512252.[12]杨丽,张晶,熊强,等.聚乙烯醇-海藻酸钙作为德氏乳酸杆菌包埋剂的研究[J].南京工业大学学报,2007,29(1):66268. [13]陈功,王联结.P VA膜固定化酵母发酵酒精的研究[J].食品科学,2007,28(8):2442246.[14]王克明,王宇光.P1的研究,2003,14(2):442ST UDY ON I ZI N G PEN IC ILL IUM C I TR IRUM CELLSNUCLEASE P1USING D IFFERENTMULTI P LE CARR IERSS ONG W ei1,Z HANG Q in2,L I Huan2qing1(1.College of B ioengineering,Henan U niversity of Technology,Zhengzhou450052,China;2.Henan A cade m y of F ishery Science,Zhengzhou450001,China)Abstract:Three multi p le carriers were p repared t o i m mobilize the Penicillium Citrirum cells,which were s odi2 um alginate m ixing with gelatin,agar and P VA res pectively.The perf or mance of the carriers was analyzed thr ough batch fer mentati on.The results showed that mechanical strength and che m ical stability of i m mobilized cells were high when the rati o of s odium alginate t o P VA was1∶2.After50days with20batches of fer menta2 ti on on the above conditi ons,the enzy me activity of nuclease P1maintained stability,bet w een468.3U/mL t o 501.4U/mL.Key words:nuclease P1;multi p le carriers;i m mobilizati on。
基于Canny的自适应边缘检测算法及性能评估
基于Canny的自适应边缘检测算法及性能评估张心言;赵冉阳【摘要】Edge detection is a basic problem of image processing and one of the hot areas of research. Today' s mainstream edge detection operator theory and methods still have some shortcomings,such as the poor balance between positioning accuracy and noise filtering. The traditional Canny operator is lack of the automation process capability,aiming at breaking the limit,an efficient method of adaptive Canny algorithm is proposed. The method chooses the filter to suppress the noise adaptively according to image noise features. By expanding gra-dient calculation to 4-directions,non-maximal suppression is simplified to refine the edge,the adaptive threshold is computed by the maximum value,average and variance of gradient amplitude to extract edge. In order to estimate the detection capability of each operator, a comprehensive performance evaluation method based on edge characteristics is proposed,judging the detection results by comparing the external features,location accuracy,anti-noise performance and computing time. The theoretical and experimental result shows that the improved operator is easy to realize,which can position the edge accurately,with high detection precision,can process different noise im-age flexibly,fulfilling the requirement of practical application.%边缘检测是图像处理的基础问题之一,也是该领域的研究热点.而当今主流边缘检测算子的理论和方法尚存在一些不足,如定位精度与噪声滤除间的平衡性较差等.针对Canny算子自适应性较差等不足,提出一种改进方法.根据图像噪声特征自适应地选择滤波器抑制噪声,扩展梯度运算至4方向并简化边缘细化处理过程,根据梯度幅值的最大值、平均值和方差等计算自适应阈值提取边缘.为评价各算子的检测能力,基于边缘的特征提出综合性能评估方法,通过比较边缘的外部特征、定位精度、抗噪性和运算时长等判断边缘检测效果.通过分析实验数据发现,改进算子实现简单,能准确定位边缘,检测精度高,可灵活处理不同噪声图像,能较好地满足实际应用的需要.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2015(025)011【总页数】6页(P32-37)【关键词】边缘检测;Canny;自适应平滑;自适应阈值;性能评估【作者】张心言;赵冉阳【作者单位】四川大学视觉合成图形图像国防重点实验室,四川成都 610065;四川大学视觉合成图形图像国防重点实验室,四川成都 610065【正文语种】中文【中图分类】TP301.6边缘[1]是指图像局部灰度差异明显的区域，由灰度突变引起，主要存在于目标与背景间、目标与目标间，是图像最主要的不变性特征，也是人类最敏感的图像特征。
一种优化的Canny算子边缘检测法
０ 引 言
边 缘是 图像的基 本特征 ，它 是指其 周围像 素灰度有
些算子简单易于实现 ， 具有很好 的实 时 陛，但对噪声较敏
感 、抗干扰性能差 ，边缘不够精细。相比传统 的微分算子 ， 基 于最优化算法 的 Ｃ ｎ ｙ边缘检 测算子 因具有信噪比大 ａｎ
阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。广泛存在于物体 与背景之间 、物体与物体之间 、基元与基元之间。经典的 边缘检测方法是考察 图像的每个像素在某个邻域 内灰度的 突变性 ，通过求 出图像横 向和纵 向的一阶或 二阶梯度 的模 值和幅 角值 ， 最后沿幅 角方 向求 出模 极大值得到 图像 的边 缘 。如典型 的 Ｓｂｌ ｏｅ算子 ，ｒ ｉ 算子 ， Ｏ Ｐｅ ｔ ｗｔ Ｌ Ｇ算子等 。 这
ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ａ ｉ ｉ ｏ ｖ ｏ ｓ Ｏｓ ｐ ｒ ｓ ｔ ｅ ｎ ｉ ｎ ｄ ｃ ｔ ａｉ ｉ ｔ ｎ ａ ｄ ｔ ｆ ｈ ｐ ｏ ｅ ｌｏ ｔ ｍ ． ｅｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ｔ ｔ ｓ ｂ ｉ ｕ ｕ ｐ ｅ ｓ ｈ ｏ ｓ ａ ｄ ｉ ｉ ａ ｅｔ ｆ ｓ ｌ ａ ｄｖ ｌ ｉ ｏ ｔ ｅｉ ｒ ｖ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｓ ｈ ｔ ｅ ｎ ｈｅ ｅ ｂ ｉ ｙ ｉ ｙ ｍ ｉ Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｎ ｙ ｏ ｅａｏ ； ｄ ｅｅ ｔａ ｔ ｎ ｍ ｕｔ ｃ ｌ ｄ ｐ ｉ ｅｗｅｇ ｔ ｇ ａｇ ｒ ｈ ； ｉ ｎ ｎ ｙ ｒ ｓ Ｃａ ｎ ｐ ｒ ｔ ｒ ｅ ｇ ｘ ｒ ｃｉ ； ｌ ｓ ａｅａ ａ ｔ ｉ ｈ ｉ ｏ ｉ ｍ ｔ ｎ ｉ ｇ ｏ ｉ ｖ ｎ ｌ ｔ ｈ
（ Ｈ ｇ ｆ ｍｍｕ ｉａｉｎａ ｄＩ ｆｒ ｔ ｎ Ｔｅｈ ｏｏ ｙＮｏ ｔ ｉｅｓｔ ｆ ｉａ ｉｕ ｎＳ ａｘ ，３ ０ Ｃｈｎ Ｃｏ ｅ ｅｏ Ｃｏ ｎｃｔ ｎ ｎｏｍａ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ， ｒ Ｕｎｖ ｒ ｙｏ ｎ ， ｙ ａ ，ｈ ｎ ｉ ０ ５ ， ｉａ） ｏ ｉ ｈ ｉ Ｃｈ Ｔａ ０ １
基于CANNY边缘检测的人脸识别技术
基于CANNY边缘检测的人脸识别技术摘要生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征，与传统的身份识别方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性和有效性，越来越受到人们的重视。
人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。
人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。
本文使用的方法是基于24位彩色图像对人脸进行canny边缘提取识别，并通过基于canny算子的边缘检测算法实现了人脸轮廓的提取，这样就确定了识别的有效区域。
本文介绍的重点是图像处理，同时也讨论了相关的图像预处理技术，整个过程包括：图像获取、图像预处理和模式识别等过程。
主要用到的图像处理技术是：光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、对比度增强、二值化和边缘提取。
经过特征标记、特征提取、最后与数据库比对查找并显示结果。
使用matlab对样本图片进行了处理，并给出了相关程序和图片处理的效果图。
关键词：CANNY，人脸识别, 边缘提取，变换AbstractBiometric identification technology using the body itself inherent biological characteristics, and the traditional identification methods are completely different, with more safety, reliability and validity, and people pay more and more attention. The technology of face recognition as a biological feature recognition technology is an important component of, in the past thirty years has been widespread concern and research, computer vision, pattern recognition has become a research hotspot in the field of. Face recognition in public security, certificate verification, access control systems, video surveillance and other fields have broad application prospects.The method is based on the24 bit color image of face recognition Canny edge extraction, and through canny based edge detection algorithm to achieve the face contour extraction, so as to determine the identification of effective area. This article focuses on the introduction of image processing, and also discusses the relevant technology of image pretreatment, the whole process includes: image acquisition, image processing and pattern recognition process.The main use of the image processing technology is: light compensation, image, Gauss smooth, contrast enhancement, two values and edge extraction. After the signature, feature extraction, and finally databases than search and display the results. The use of MA TLAB on sample images were processed, and gives the relevant procedures and picture processingeffect.Key words: CANNY, face recognition, edge extraction, transformation目录摘要 (1)关键词 (1)1绪论 (5)1.1生物识别技术及其特征 (5)1.2人脸识别的发展历史 (5)1.3人脸识别定义与意义 (6)1.4人脸识别优点 (6)1.5人脸技术的难点 (7)1.6人脸识别发展趋势 (8)1.7人脸识别常用方法 (10)2人脸识别总体设计 (12)2.1总体结构设计 (12)2.2方案概述 (13)2.2.1图像灰度变换 (14)2.2.2 直方图均衡 (14)2.2.3 滤波 (15)2.2.4 边缘提取 (16)2.3人脸检测定位算法 (18)2.4人脸定位模块 (19)3 图像预处理 (20)3.1引言 (20)3.2M A TLAB简介 (20)3.3图像处理及过程 (20)3.3.1 图像的灰度化 (21)3.3.2 直方图均衡 (22)3.3.3 滤波去噪 (23)3.3.5 图像的边缘检测 (27)4人脸特征的提取与识别 (33)4.1人脸定位 (33)4.2人脸识别流程图 (34)4.3人脸图像采集实例 (37)4.4模板匹配 (39)4.5人脸数据库 (41)4.6系统软硬件平台 (43)4.7系统执行界面 (43)4.8系统软件实现介绍 (44)5系统测试 (45)5.1评价人脸识别系统的标准 (45)5.2测试的原则 (45)5.3测试结果 (46)结论 (47)参考文献 (49)致谢 (50)1绪论目前，在个人身份鉴别中主要依靠ID卡和密码等传统手段，这些传统手段的安全性能较低，都是基于“What he possesses”或“What he remembers”的简单身份鉴别，离真正意义上的身份鉴别“Who he is”还相差甚远。
一种新的改进Canny边缘检测算法
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第 ## 卷
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收稿日期：!’’(> ’=> ’? 基金项目：广东省博士启动基金资助项目（ ’)B’’@(= ） ；深圳市科技局资助项目（ !’’BB! ） 作者简介：王C 娜（ =ADD>） ，女（ 汉族） ，河北省保定市人，深圳大学讲师、博士E 3>FGH$：IGJKJGL MNO% PQO% RJ
万方数据
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该方法 考 虑 了 像 素 的 对 角 方 向，改 进 了 文 献 ［ A ］ 的计算方法，将其引入差分均值计算中，提高 了边缘定位的准确度，且抑制了噪声) !" !$ 八邻域双线性插值的非极大值抑制 改进的非极大值抑制过程首先根据当前像素的 梯度方向 （ （ % D# - " （ " (，)） " (，)）" D# - ）把当前像 素的八邻域分成 B 个像限，再沿着像素点的梯度方 向根据插值结果判断当前像素的梯度幅值是否为极 大值，即当 % D# - " （ " (，)） " # - 时，用二、四像限 邻近像素的水平、垂直方向的双线性插值 进 行 比 较；当 # - " （ )） " (， " D# - 时，用一、三像限邻近像 素的水平、垂直方向的双线性插值进行比较，具体 步骤如下： % 当 #- " （ " (，)）" D# - 时， " 在第一像限水平插值，则
canny函数范文
canny函数范文Canny函数是一种常用的边缘检测算法，由John F. Canny在1986年提出。
它是一种多步骤的边缘检测方法，能够准确地提取图像中的边缘，并且对噪声具有较好的鲁棒性。
Canny函数的主要特点是它能够同时兼顾边缘的准确性和连续性。
Canny函数的步骤如下：1.噪声抑制：首先对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。
常用的平滑滤波器包括高斯滤波器和平均滤波器。
高斯滤波器具有较好的平滑效果，并且能够保持边缘的细节。
2. 计算梯度幅值和方向：使用Sobel算子计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。
梯度幅值表示图像中像素值的变化程度，而梯度方向表示变化的方向。
3.非极大值抑制：在梯度方向上进行非极大值抑制，目的是找出图像中的细线条边缘。
对于每个像素点，比较其与梯度方向相邻的两个像素点的梯度幅值，如果该像素点的梯度幅值最大，则保留；否则，将该像素点的梯度幅值置为0，以抑制非极大值。
4.双阈值处理：对梯度幅值进行阈值处理，以将可能的边缘和非边缘分开。
通常将一个低阈值和一个高阈值作为参数输入。
当梯度幅值高于高阈值时，将其视为强边缘；当梯度幅值介于低阈值和高阈值之间时，将其视为弱边缘；当梯度幅值低于低阈值时，将其视为非边缘。
5.边缘连接：根据阈值处理的结果，通过边缘连接算法将弱边缘与强边缘连接起来，形成连续的边缘线条。
通常采用的边缘连接方法是8邻域连接，将弱边缘与其8邻域中的强边缘进行连接。
总结起来，Canny函数的特点是：1. 高准确性：Canny函数能够准确地检测图像中的边缘，对于细线条和曲线边缘有较好的检测效果。
2. 低误报率：Canny函数能够有效地抑制噪声的干扰，减少误报的边缘。
3. 连续性：Canny函数能够将边缘连接成连续的线条，使得检测结果更具有可读性和连续性。
4. 参数可调性：Canny函数的阈值参数可供调节，可以根据具体应用的需求进行调整，以获得最佳的边缘检测效果。
5. 实时性：Canny函数的计算速度比较快，适合实时应用。
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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。
60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。
经过几十年的研究与发展，数字图像处理的理论和方法进一步完善，应用围更加广阔，已经成为一门新兴的学科，近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从一个专门领域的学科，变成了一种新型的科学研究和人机界面的工具。
在实际图像边缘检测问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。
它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。
经典的边界提取技术大都基于微分运算。
首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取边界。
本文主要介绍几种经典的边缘提取算法，然后用MATLAB语言编程实现，并对Canny算子进行改进。
WORD版本.第一章图像分割与边缘检测1.1图像分割简介图像分割(image segmentation)就是把图像分成各个具有特性的目标区域的技术和过程，这个特性可以使迅速的灰度、颜色、纹理等，如将一副照片分割成公路、湖泊、森林、住宅等区域。
若仅对其中目标感兴趣，还可以通过分割把背景去除，提取目标。
图像分割是从低层次图像处理到较高层次图像分析、更高层次图像理解的关键步骤。
图像在分割后的处理，如图像描述、特征提取、目标识别等都依赖于预想分割的效果，所以分割被视为图像处理中的瓶颈，具有十分重要的地位和研究价值。
一方面，图像分割高于一般意义上的图像处理，研究对象通常是目标所在的区域或者是目标的特征，并非单个像素灰度值；另一方面，由于图像分割、目标分割、特征提取和参数测量都是将原始图像转化为更抽象、更紧WORD版本.WORD 版本 .凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能。
所以，图像描述（image description ）也是图像分析中一个底层而关键的步骤【1】。
图像分割技术在实际中已得到广泛的应用。
例如在工业自动化，在线产品检测、生产过程控制，文档图像处理，生物医学图像分析，保安监视，以及军事、农业工程等方面。
概括来说，在各种图像应用中，只要需对图像目标进行提取、测量等都离不开图像分割。
近年来，图像分割在对图像的编码中也起到越来越重要的作用，例如国际比澳洲MPEG-IV 中的模型基/目标基编码等都需要基于分割的结果【2】。
1.2图像分割定义图像分割一般是指通过对图像的不同特征（如边缘、纹理、颜色、亮度等）的分析，达到将图像分割成各具特征的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程，可以用数学语言较为严格地描述为【3】：设R 代表整个图像区域，对R 的分割可看作将R 分成若干个满足以下5个条件的非空子集(子区域)R1,R2,…,Rn 。
（1）1=ni i R R =。
即分割成的所有子区域的并应能构成原来的区域R 。
（2）对于所有的i 和j 及i ≠j ，有 ij R R =∅ 。
即分割成的各子区域互不重叠。
（3）对于i=1,2,…,n ；有P(R i )=TRUE 。
即分割得到的属于同一区域的像素WORD版本应具有某些相同的特性。
（4）对于i≠j，有P(R i∪R j)=FALSE。
即分割得到的属于不同区域的像素应具有不同的性质。
（5）对于i=1,2,…,n；R i是连通的区域。
即同一子区域的像素应当是连通的。
上述关于图像分割的定义也是一种比较通用的参考描述，至今也没有一个图像分割的严格、公认的定义，因为图像分割理论、技术和应用哈处在不断发展的进程中，还有很多问题尚未得到很好的认识和解决【1】。
1.3图像分割基本原理图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合【3】。
如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等；连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径；对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分，如下图所示：·4连通指的是从区域上一点出发，可通过4个方向，即上、下、左、右移动的组合，在不越出区域的前提下，到达区域的任意像素；·8连通方法指的是从区域上一点出发，可通过左、右、上、下、左上、右上、左下、右下这8个方向的移动组合来到达区域的任意像素。
(a)(b)和所有复杂事物的分类一样，图像分割可以从不同的角度和特征进行分类，存在多种分类方法，现列举如下【1】：1、根据分割过程中运算策略的不同，可把图像分割分为并行分割算法和串行分割算法两类。
2、根据实现技术的不同，可把图像分割分为基于图像直方图的分割技术（阈值分割、聚类等）、基于边界的分割技术（边缘检测等）、基于区域的图像分割技术（区域生长等）。
3、格局应用要求的不同，图像分割可分为粗分割、细分割两大类。
4、根据分割对象的属性不同，图像分割可分为灰度图像分割和彩色图像分割。
5、根据是否借助一定区域像素灰度变换模式，图像分割可分为纹理图像分割和非纹理分割。
6、根据分割对象的状态不同，图像分割可分为静态图像分割和动态图像分割。
目前已经提出的图像分割方法很多，综合各种方法的实质，图像分割有三种不同的途径【4】：WORD版本.1）基于边界的图像分割这种方法先检测图像边界，再连接目标边界的轮廓线。
但在边界检测前，往往采用滤波器（如高斯低通滤波器）来减少噪声影响，然后再进行边缘检测。
常用的边缘检测算子有Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子， Laplacian 算子，LOG算子等。
2）基于阈值的图像分割这是一种较为简单、使用广泛的基于图像直方图的分割方法，经常用于背景和目标的灰度差别较大、可以较好区分的场合。
图像直方图是一种像素灰度加噪声的概率密度分布，分割问题实际上就是像素分类的参数估计问题，易受噪声和像素灰度分布的波动影响。
3）基于区域的图像分割这种方法的目的是检测满足特定预设条件的区域。
使用较多的是区域增长法、区域分裂合并法和分水岭算法等。
在不少基于区域的分割算法中，首先分割出来的是很多差别不大的小区域，需要进一步按照一定的一致性要求实现小区域的合并，形成最终的分割。
上述3种基本的图像分割既可单独使用，也可综合使用，如综合基于边界和基于区域的分割技术来提高分割精度。
除了这些基本方法外，近年来出现的一些图像分割新技术，如基于支持向量机（SVM）、人工神经网络、信号稀疏分解等图像分割算法等。
本文重点研究综合基于边界和基于区域的分割技术来提高分割精度的分割WORD版本.方法，也正是基于此对Canny算子进行改进。
第二章基于边界的分割——边缘检测2.1边缘的类型目前，具有对边缘的描述性定义，即两个具有不同灰度的均匀图像区域的边界，即边界反映局部的灰度变化。
局部边缘是图像中局部会聚集以简单（即单调）的方式做极快变换的小区域。
这种局部变化可用一定窗口运算的边缘检测算子来检测。
边缘的描述包含以下几个方面【4】：1、边缘法线方向——在某点灰度变化最剧烈的方向，与边缘方向垂直；2、边缘方向——与边缘法线方向垂直，是目标边界的切线方向；3、边缘强度——沿边缘法线方向图像局部的变化强度的量度。
一般认为沿边缘方向的灰度变化比较平缓，而边缘法线方向的灰度变化比较剧烈。
图像上的边缘点可能对应不同的物理意义。
1）空间曲面上得不连续点。
这些边缘线为两个不同曲面或平面的交线，该WORD版本.WORD 版本 .点处物体表面的法线方向不连续。
2）物体与背景的分界线。
3）不同材料组成的边缘线。
由于它们对光的反射系数不同，因此边缘线的两侧灰度具有明显差别。
4）阴影引起的边缘。
由于物体表面某一部分被另一物体遮挡，使得它得不到光源的照射或照射不充分，从而引起边缘点两侧灰度值有较大的差异。
2.2边缘的类型四种常见的图像边缘类型如下：第一种是斜坡边缘，就是从一个灰度值跳到比它高的另一个灰度值，边缘的特征一般用其高度、倾斜角和斜坡中点的水平坐标值来表述。
第二种是阶跃型边缘，如果斜坡边缘的倾斜角为90度时，此时对应的边缘就称为阶跃边缘，在数字图像处理中，阶跃边缘一般不存在。
第三种是屋顶型边缘，其灰度值先逐渐增加再逐渐减小。
第四种是线性边缘，也称为脉冲边缘，从一个灰度值变到另一个灰度值再变回原来的，具体的如下图所示。
(a)斜坡边缘 (b)阶梯边缘 (c)屋顶边缘 (d)线性边缘图2.1 边缘类型2.3边缘的判定由此可见，边缘表现为灰度值不连续，在数学中不连续特性可以用函数的一阶导数和二阶导数来检测。
以下是阶跃、脉冲、屋顶型边缘的导数图形表示。
图2.2 图像边缘和对应的导数示例图2.2（a）中，对剖面图进行一阶求导，可以看出在图像灰度值由低到高变化时有一个阶跃，而在其他地方为零。