Canny_算子边缘检测

像素的模值比较，取其MAX值为边缘点，置像
素灰度值为0.2
3
1
4
3
2
4
0
1
B
1
5
7
6
边缘方向示意图
2
3
4
8邻域幅角方向
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双阈值检测：
由于单阈值处理时，合适的阈值选择较 困难，常常需要采 用反复试验，因此采用双阈值检测算法。
对经过非极大值抑制后的图像作用两个阈值th1，th2， th1=0.4th2,两个阈值作用后得到两个图像1、2，较大阈值 检测出的图像2去除了大部分噪声，但是也损失了有用的边 缘信息。
Canny 算子边缘检测
韩慧丽 09080202095 机械电子工程
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图像边缘
• 图像边缘是指图像中灰度有显著变化的像 素点的集合，从信号研究的频域角度而言， 这些像素点信息属于高频信号区域；图像 边缘往往都是闭合的连线。
• 噪声也属于高频信号，图像处理之前需要 先经过去噪，去噪处理后会对图像真实的 边缘信息造成一定的影响。
• 当完成对包含p(x,y)的轮廓线的连结之后，将这条轮廓线标 记为已经访问。回到第一步，寻找下一条轮廓线。重复第一 步、第二步、第三步，直到图像2中找不到新轮廓线为止。
• 至此，完成canny算子的边缘检测。
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阈值th1----图像1 阈值th2----图像2
遍历图像2
非零轮廓 在图像1中找 线终点 对应非零点
③ 边缘响应次数最少：要保证只有一个像素响应，检
测算子的脉冲响应导数的零交叉点平均距离D(f )满
足
1
D
(f'
)
f
'2
(x)dx
2
f (x)dx
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6
|
w
G ( x)f(x)d|x|
wG '( x)f'(x)d|x
J(fS)N•L Ro (fc )a w tion • w
wf2(x)dx w
用一句话说，就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时，可 以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法。
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4
Canny算子详细原理
Canny算子检测边缘的实质是求信号函数的极大值 问题来判定图像边缘像素点。
算子三大准则： ① 好的检测性能：检测出的边缘信息的漏检率最小，
误检率最小，评判参数信噪比SNR越大越好
较小阈值检测得到的图像1则保留着较多的边缘信息，以此 为基础，补充图像2中的丢失的信息，连接图像边缘。
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• 链接边缘的具体步骤如下：
• 对图像2进行扫描，当遇到一个非零灰度的像素p(x,y)时，跟 踪以p(x,y)为开始点的轮廓线，直到轮廓线的终点q(x,y)。
• 考察图像1中与图像2中q(x,y)点位置对应的点s(x,y)的8邻近 区域。如果在s(x,y)点的8邻近区域中有非零像素s(x,y)存在， 则将其包括到图像2中，作为r(x,y)点。从r(x,y)开始，重复第 一步，直到我们在图像1和图像2中都无法继续为止。
• 许多经典的算法很难同时兼顾这两点：去 噪同时不损坏边缘信息。
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边缘检测
滤波
增强
检测
定位
① 平滑图像、去除噪声，主要基于导数计算，但是同时会 减弱一定的边缘信息；
② 求梯度值，
③ 梯度幅度值判定，初步确定图像边缘点，有时某些梯度 幅度值较大点并不一定是边缘点，例如纹理图像；
④ 精确定位边缘位置
⑤ 边缘提取要求输出的是一个二值化图像，只有黑白两个
灰度，一个表示边缘，另一个表示背景，最后还需要把
边缘细化成只有一个像素的高度，使效果更清晰。
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边缘检测算法
传统的边缘检测算子：Sobel算子，Prewitt算子，Roberts 算子，Krich算子等，大部分处理的效果都不很好，实际处理 中不太实用，而Canny算子检测的性能较好，常被作为其他实 验的标准来参考。Canny算子是John Canny在1986年发表的 论文中首次提出的一种边缘检测算法，当时弥补了其他算法的 不太好的缺点，因此Canny算子被认为是边缘检测领域较好的 算法，并一直被引用，近几年来，随着研究的深入，性能更加 完善的改性型的Canny算子也层出不穷，例如自适应Canny算 子等。
wf'2(x)dx
w
通过以上算式得出算子的近似实现：边缘点位于图 像被高斯平滑后的梯度值的极大值点。
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算法过程
原始图像 高斯平 A(x,y) 滑去噪
B(x,y) 求导
偏导 (Bx,By)
极大
值抑 制非
图像边缘
双阈值检测 初步得到 连结边缘 边缘点
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8
详细算法过程
I. 高斯函数
补充到图像2中作为 新的起点继续遍历
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w
| G(x)f (x)dx|
SNR(f) w
w f 2(x)dx w
G(-x)表示图像边函数 f(x)滤波器函数 表示噪声的均方差
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Canny算子详细原理
②高的定位精度：Location越大越好
| w G'(x)f '(x)dx|
Locationw
w f '2(x)dx w
G(yx), xxm myym mex|px222y2|,mn21,n表示
高斯滤波器窗口大小
I. 偏导数:使用微分算子求出偏导数
Gx 12•11
1 1,Gy
12•11
1 1
梯度大B小
B2x
B2y,
arctaBny Bx
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非极大值抑制：
沿幅角方向检测模值的极大值点，即边缘点，遍
历8个方向图像像素，把每个像素偏导值与相邻