Canny 算子边缘检测
canny边缘检测matlab代码
canny边缘检测matlab代码Canny边缘检测是一种常用的图像处理算法，它可以有效地检测图像中的边缘，并将其显示为白色线条。
在Matlab中，可以使用以下代码实现Canny边缘检测：1. 读取图像首先，需要读取待处理的图像。
可以使用imread函数来读取图片：```matlabimg = imread('image.jpg');```其中，image.jpg是待处理的图片文件名。
2. 灰度化Canny算法只能处理灰度图像，因此需要将彩色图像转换为灰度图像。
可以使用rgb2gray函数来实现：```matlabgray_img = rgb2gray(img);```3. 高斯滤波在进行边缘检测之前，需要对图像进行高斯滤波来消除噪声。
可以使用fspecial和imfilter函数来实现：```matlabgaussian_filter = fspecial('gaussian', [5 5], 1);blur_img = imfilter(gray_img, gaussian_filter, 'replicate');```其中，[5 5]表示高斯核的大小为5x5，1表示标准差。
4. 计算梯度幅值和方向接下来，需要计算每个像素点的梯度幅值和方向。
可以使用Sobel算子来计算梯度，并利用arctan函数计算方向角度：```matlabsobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];grad_x = imfilter(blur_img, sobel_x, 'replicate');grad_y = imfilter(blur_img, sobel_y, 'replicate');grad_mag = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);grad_dir = atan(grad_y ./ grad_x);```5. 非极大值抑制由于Sobel算子计算出的梯度幅值可能会有多个峰值，因此需要进行非极大值抑制来保留边缘。
LOG与Canny边缘检测比较
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
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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。
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
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（ 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 ）
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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。
Canny边缘检测算法的一些改进
Canny边缘检测算法的⼀些改进传统的Canny边缘检测算法是⼀种有效⽽⼜相对简单的算法，可以得到很好的结果（可以参考上⼀篇）。
但是Canny算法本⾝也有⼀些缺陷，可以有改进的地⽅。
1. Canny边缘检测第⼀步⽤⾼斯模糊来去掉噪声，但是同时也会平滑边缘，使得边缘信息减弱，有可能使得在后⾯的步骤中漏掉⼀些需要的边缘，特别是弱边缘和孤⽴的边缘，可能在双阀值和联通计算中被剔除。
很⾃然地可以预见，如果加⼤⾼斯模糊的半径，对噪声的平滑⼒度加⼤，但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少。
这⾥依然⽤Lena图为例，保持Canny算法中⾼阀值100，低阀值50不变，⾼斯半径分别为2，3，5的Canny边缘⼆值图像如下。
可知⾼斯模糊把很多有⽤的边缘信息也模糊掉了，因此如何精确的选择⾼斯半径就相当重要。
⾼斯半径2 ⾼斯半径3 ⾼斯半径52. 在最初的Canny算法中是使⽤的最⼩的2x2领域来计算梯度幅值的。
这种⽅法对噪声很敏感，⽐较容易检测到伪边缘或漏掉真是边缘。
在上⼀篇算法实现中，实际上使⽤的是3x3的Sobel梯度算⼦，是⼀种⽐较好的选择。
3. 传统Canny算法的双阀值是全局固定的，因此双阀值⼤⼩的选取对最终的结果影响很⼤，也有⼀些经验，⽐如选择低阀值是⾼阀值的0.4或0.5。
然⽽这毕竟是⼀种经验选择，阀值的确定仍然很难决定⼀个最优值。
⽽且⼀个图像的不同局部区域可能需要各不相同的阀值来精确地找到真实边缘，因此全局阀值就不太合适了。
4. 传统算法仍然可能产⽣⼀条宽度⼤于1的边缘，达不到满意的⾼精度单点响应。
也就是需要继续细化边缘。
下⾯就⼀些可以改进的地⽅做⼀些讨论。
代替⾼斯模糊噪声是⾼频信号，边缘信号也属于⾼频信号。
既然⾼斯模糊不加区分的对所有的⾼频信息进⾏了模糊，效果⾃然不尽如⼈意。
那么⾃然就想到了带有保留边缘功能的各种选择性平滑⽅法，似乎在这⾥⽐⾼斯模糊会更加合适，那我们就来试⼀试。
带有保留边缘功能的平滑⽅法的基本思想不是让领域范围内的所有像素都参与该种平滑⽅法的计算，⽽是设定⼀个阀值，仅仅让和中⼼像素灰度的差值⼩于这个阀值的像素参与计算。
matlabcanny算子边缘检测函数代码
分享到：2012-04-24 20:42网友采纳clcclear allclose allI = imread('cameraman.tif'); % 读入图像imshow(I);title('原图')BW1 = edge(I,'canny'); % 调用canny函数figure,imshow(BW1); % 显示分割后的图像，即梯度图像title('Canny')用Lena标准检测图像，图像与代码下面注明了是哪张图像。
一、没有噪声时的检测结果 1 原始图像2 Sobel算子边缘检测3 Prewitt算子边缘检测4 Roberts算子边缘检测5 Laplace算子边缘检测6 Canny算子边缘检测二、加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.01）检测结果 1 原始图像2 Sobel算子边缘检测3 Prewitt算子边缘检测4 Roberts算子边缘检测5 Laplace算子边缘检测6 Canny算子边缘检测三、加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.02）检测结果 1 原始图像2 Sobel算子边缘检测3 Prewitt算子边缘检测4 Roberts算子边缘检测5 Laplace算子边缘检测6 Canny算子边缘检测clear all; close all;warning off all;I = imread('lena.bmp'); %%如果是其他类型图像,请先转换为灰度图%%没有噪声时的检测结果BW_sobel = edge(I,'sobel');BW_prewitt = edge(I,'prewitt');BW_roberts = edge(I,'roberts');BW_laplace = edge(I,'log');BW_canny = edge(I,'canny'); figure(1);subplot(2,3,1),imshow(I),xlabel('原始图像');subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny检测');%%加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.01）检测结果I_g1 = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);BW_sobel = edge(I_g1,'sobel');BW_prewitt = edge(I_g1,'prewitt');BW_roberts = edge(I_g1,'roberts');BW_laplace = edge(I_g1,'log');BW_canny = edge(I_g1,'canny'); figure(2);subplot(2,3,1),imshow(I_g1),xlabel('加入高斯噪声(μ=0，σ^2=0.01)图像'); subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny检测');%%加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.02）检测结果I_g2 = imnoise(I,'gaussian',0,0.02);BW_sobel = edge(I_g2,'sobel');BW_prewitt = edge(I_g2,'prewitt');BW_roberts = edge(I_g2,'roberts');BW_laplace = edge(I_g2,'log');BW_canny = edge(I_g2,'canny'); figure(3);subplot(2,3,1),imshow(I_g2),xlabel('加入高斯噪声(μ=0，σ^2=0.02)图像'); subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny检测');199条建筑设计知识1. 公共建筑通常以交通、使用、辅助三种空间组成2. 美国著名建筑师沙利文提出的名言‘形式由功能而来’3. 密斯.凡.德.罗设计的巴塞罗那博览会德国馆采用的是‘自由灵活的空间组合’开创了流动空间的新概念4. 美国纽约赖特设计的古根海姆美术馆的展厅空间布置采用形式是串联式5. 电影放映院不需采光6. 点式住宅可设天井或平面凹凸布置可增加外墙面，有利于每层户数较多时的采光和通风7. 对结构形式有规定性的有大小和容量、物理环境、形状的规定性8. 功能与流线分析是现代建筑设计最常用的手段9. 垂直方向高的建筑需要考虑透视变形的矫正10. 橙色是暖色，而紫色含有蓝色的成分，所以偏冷；青色比黄色冷、红色比黄色暖、蓝色比绿色冷11. 同样大小冷色调较暖色调给人的感觉要大12. 同样距离，暖色较冷色给人以靠近感13. 为保持室内空间稳定感，房间的低处宜采用低明度色彩14. 冷色调给人以幽雅宁静的气氛15. 色相、明度、彩度是色彩的三要素；三元色为红、黄、蓝16. 尺度的概念是建筑物整体或局部给人的视角印象大小和其实际大小的关系17. 美的比例，必然正确的体现材料的力学特征18. 不同文化形成独特的比例形式19. 西方古典建筑高度与开间的比例，愈高大愈狭长，愈低矮愈宽阔20. ‘稳定’所涉及的要素是上与下之间的相对轻重关系的处理21. 人眼观赏规律H 18°～45°局部、细部2H 18°～27°整体3H ＜18°整体及环境22. 黄金分隔比例为1：1.61823. 通风屋面只能隔离太阳辐射不能保温，适宜于南方24. 总图布置要因地制宜，建筑物与周围环境之间关系紧凑，节约因地；适当处理个体与群体，空间与体形，绿化和小品的关系；合理解决采光、通风、朝向、交通与人流的组织25. 热水系统舒适稳定适用于居住建筑和托幼蒸汽系统加热快，适用于间歇采暖建筑如会堂、剧场26. 渐变具有韵律感27. 要使一座建筑显得富有活力，形式生动，在构图中应采用对比的手法对比的手法有轴线对比、体量对比、方向对比、虚实对比、色彩对比28. 要使柱子看起来显得细一些，可以采用暗色和冷色29. 巴西国会大厅在体型组合中采用了对比与协调的手法30. 展览建筑应使用穿套式的空间组合形式31. 室外空间的构成，主要依赖于建筑和建筑群体组合32. 在意大利威尼斯的圣马可广场的布局中，采用了强调了各种空间之间的对比33. 当坡地坡度较缓时，应采用平行等高线布置34. 建筑的有效面积=建筑面积-结构面积35. 加大开窗面积的方法来解决采光和通风问题较易办到36. 中国古代木结构大致可分为抬梁式、穿斗式和井干式三种37. 建筑构图原理的基本范畴有主从与重点、对比与呼应、均衡与稳定、节奏与韵律和比例与尺度38. 建筑构图的基本规律是多样统一39. 超过8层的建筑中，电梯就成为主要的交通工具了40. 建筑的模数分为基本模数、扩大模数和分模数41. 建筑楼梯梯段的最大坡度不宜超过38°42. 住宅起居室、卧室、厨房应直接采光，窗地比为1/7，其他为1/1243. 住宅套内楼梯梯段的最小净宽两边墙的0.9M，一边临空的0.75M住宅室内楼梯踏步宽不应小于0.22M，踏步高度不应小大0.20M44. 住宅底层严禁布置火灾危险性甲乙类物质的商店，不应布置产生噪声的娱乐场所45. 地下室、贮藏室等房间的最低净高不应低于2.0米46. 室内坡道水平投影长度超过15米时，宜设休息平台47. 外墙内保温所占面积不计入使用面积烟道、风道、管道井不计入使用面积阳台面积不计入使用面积壁柜应计入使用面积48. 旋转楼梯两级的平面角度不大于10度，且每级离内侧扶手中心0.25处的踏步宽度要大于0.22米49. 两个安全出口之间的净距不应小于5米50. 楼梯正面门扇开足时宜保持0.6米平台净宽，侧墙门口距踏步不宜小于0.4米，其门扇开足时不应减少梯段的净宽35. 加大开窗面积的方法来解决采光和通风问题较易办到36. 中国古代木结构大致可分为抬梁式、穿斗式和井干式三种37. 建筑构图原理的基本范畴有主从与重点、对比与呼应、均衡与稳定、节奏与韵律和比例与尺度38. 建筑构图的基本规律是多样统一39. 超过8层的建筑中，电梯就成为主要的交通工具了40. 建筑的模数分为基本模数、扩大模数和分模数41. 建筑楼梯梯段的最大坡度不宜超过38°42. 住宅起居室、卧室、厨房应直接采光，窗地比为1/7，其他为1/1243. 住宅套内楼梯梯段的最小净宽两边墙的0.9M，一边临空的0.75M住宅室内楼梯踏步宽不应小于0.22M，踏步高度不应小大0.20M44. 住宅底层严禁布置火灾危险性甲乙类物质的商店，不应布置产生噪声的娱乐场所45. 地下室、贮藏室等房间的最低净高不应低于2.0米46. 室内坡道水平投影长度超过15米时，宜设休息平台47. 外墙内保温所占面积不计入使用面积烟道、风道、管道井不计入使用面积阳台面积不计入使用面积壁柜应计入使用面积48. 旋转楼梯两级的平面角度不大于10度，且每级离内侧扶手中心0.25处的踏步宽度要大于0.22米49. 两个安全出口之间的净距不应小于5米50. 楼梯正面门扇开足时宜保持0.6米平台净宽，侧墙门口距踏步不宜小于0.4米，其门扇开足时不应减少梯段的净宽35. 加大开窗面积的方法来解决采光和通风问题较易办到36. 中国古代木结构大致可分为抬梁式、穿斗式和井干式三种37. 建筑构图原理的基本范畴有主从与重点、对比与呼应、均衡与稳定、节奏与韵律和比例与尺度38. 建筑构图的基本规律是多样统一39. 超过8层的建筑中，电梯就成为主要的交通工具了40. 建筑的模数分为基本模数、扩大模数和分模数41. 建筑楼梯梯段的最大坡度不宜超过38°42. 住宅起居室、卧室、厨房应直接采光，窗地比为1/7，其他为1/1243. 住宅套内楼梯梯段的最小净宽两边墙的0.9M，一边临空的0.75M住宅室内楼梯踏步宽不应小于0.22M，踏步高度不应小大0.20M44. 住宅底层严禁布置火灾危险性甲乙类物质的商店，不应布置产生噪声的娱乐场所45. 地下室、贮藏室等房间的最低净高不应低于2.0米46. 室内坡道水平投影长度超过15米时，宜设休息平台47. 外墙内保温所占面积不计入使用面积烟道、风道、管道井不计入使用面积阳台面积不计入使用面积壁柜应计入使用面积48. 旋转楼梯两级的平面角度不大于10度，且每级离内侧扶手中心0.25处的踏步宽度要大于0.22米49. 两个安全出口之间的净距不应小于5米50. 楼梯正面门扇开足时宜保持0.6米平台净宽，侧墙门口距踏步不宜小于0.4米，其门扇开足时不应减少梯段的净宽51. 入地下车库的坡道端部宜设挡水反坡和横向通长雨水篦子52. 室内台阶宜150*300；室外台阶宽宜350左右，高宽比不宜大于1：2.553. 住宅公用楼梯踏步宽不应小于0.26M，踏步高度不应大于0.175M54. 梯段宽度不应小于1.1M（6层及以下一边设栏杆的可为1.0M），净空高度2.2M55. 休息平台宽度应大于梯段宽度，且不应小于1.2M，净空高度2.0M56. 梯扶手高度0.9M，水平段栏杆长度大于0.5M时应为1.05M57. 楼梯垂直杆件净空不应大于0.11M，梯井净空宽大于0.11M时应采取防护措施58. 门洞共用外门宽1.2M，户门卧室起居室0.9M，厨房0.8M，卫生间及阳台门0.7M，所有门洞高为2.0M59. 住宅层高不宜高于2.8M60. 卧室起居室净高≥2.4M，其局部净高≥2.1M（且其不应大于使用面积的1/3）61. 利用坡顶作起居室卧室的，一半面积净高不应低于2.1M利用坡顶空间时，净高低于1.2M处不计使用面积；1.2--2.1M计一半使用面积；高于2.1M全计使用面积62. 放家具墙面长3M，无直接采光的厅面积不应大于10M263. 厨房面积Ⅰ、Ⅱ≥4M2；Ⅲ、Ⅳ≥5M264. 厨房净宽单面设备不应小于1.5M；双面布置设备间净距不应小于0.9M65. 对于大套住宅，其使用面积必须满足45平方米66. 住宅套型共分四类使用面积分别为34、45、56、68M267. 单人卧室≥6M2；双人卧室≥10M2；兼起居室卧室≥12M2；68. 卫生间面积三件3M2；二件2--2.5M2；一件1.1M269. 厨房、卫生间净高2.2M70. 住宅楼梯窗台距楼地面净高度低于0.9米时，不论窗开启与否，均应有防护措施71. 阳台栏杆净高1.05M；中高层为1.1M(但要＜1.2)；杆件净距0.1172. 无外窗的卫生间应设置防回流构造的排气通风道、预留排气机械的位置、门下设进风百叶窗或与地面间留出一定缝隙73. 每套应设阳台或平台、应设置晾衣设施、顶层应设雨罩；阳台、雨罩均应作有组织排水；阳台宜做防水；雨罩应做防水74. 寒冷、夏热冬冷和夏热冬暖地区的住宅，西面应采取遮阳措施75. 严寒地区的住宅出入口，各种朝向均应设防寒门斗或保温门76. 住宅建筑中不宜设置的附属公共用房有锅炉房、变压器室、易燃易爆化学物品商店但有厨房的饮食店可设77. 住宅设计应考虑防触电、防盗、防坠落78. 跃层指套内空间跨跃两楼层及以上的住宅79. 在坡地上建住宅，当建筑物与等高线垂直时，采用跌落方式较为经济80. 住宅建筑工程评估指标体系表中有一级和二级指标81. 7层及以上（16米）住宅必须设电梯82. 宿舍最高居住层的楼地面距入口层地面的高度大于20米时，应设电梯83. 医院病房楼，设有空调的多层旅馆，超过5层的公建室内疏散楼梯，均应设置封闭楼梯间（包括首层扩大封闭楼梯间）设歌舞厅放映厅且超过3层的地上建筑，应设封闭楼梯间。
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。
(完整版)Canny边缘检测算法总结
一．Canny边缘检测算法原理JohnCanny于1986年提出Canny算子，属于是先平滑后求导数的方法。
其处理过程大体上分为下面四部分。
1. 对原始图像进行灰度化Canny算法通常处理的图像为灰度图，因此如果获取的是彩色图像，那首先就得进行灰度化。
对一幅彩色图进行灰度化，就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。
以RGB格式的彩图为例，通常灰度化采用的方法主要有：方法1：Gray=(R+G+B)/3;方法2：Gray=0.299R+0.587G+0.114B;（这种参数考虑到了人眼的生理特点）至于其他格式的彩色图像，可以根据相应的转换关系转为RGB然后再进行灰度化；在编程时要注意图像格式中RGB的顺序通常为BGR。
2. 对图像进行高斯滤波图像高斯滤波的实现可以用两个一维高斯核分别两次加权实现，也可以通过一个二维高斯核一次卷积实现。
1）高斯核实现上式为离散化的一维高斯函数，确定参数就可以得到一维核向量。
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。
在求得高斯核后，要对整个核进行归一化处理。
2）图像高斯滤波对图像进行高斯滤波，其实就是根据待滤波的像素点及其邻域点的灰度值按照一定的参数规则进行加权平均。
这样可以有效滤去理想图像中叠加的高频噪声。
通常滤波和边缘检测是矛盾的概念，抑制了噪声会使得图像边缘模糊，这会增加边缘定位的不确定性；而如果要提高边缘检测的灵敏度，同时对噪声也提高了灵敏度。
实际工程经验表明，高斯函数确定的核可以在抗噪声干扰和边缘检测精确定位之间提供较好的折衷方案。
3. 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向关于图像灰度值得梯度可使用一阶有限差分来进行近似，这样就可以得图像在x和y 方向上偏导数的两个矩阵。
常用的梯度算子有如下几种：1）Roberts算子上式为其x和y方向偏导数计算模板，可用数学公式表达其每个点的梯度幅值为：2）Sobel算子上式三个矩阵分别为该算子的x向卷积模板、y向卷积模板以及待处理点的邻域点标记矩阵，据此可用数学公式表达其每个点的梯度幅值为：3）Prewitt算子和Sobel算子原理一样，在此仅给出其卷积模板。
canny算子边缘检测原理
canny算子边缘检测原理
Canny算子是一种常用的边缘检测算法，其原理如下：
1. 高斯滤波：首先对图像进行高斯滤波，以减少噪声的影响。
高斯滤波是利用高斯函数对图像进行平滑操作，可以抑制高频噪声。
2. 计算梯度幅值和方向：对平滑后的图像进行梯度计算，通过计算像素点的梯度幅值和方向，可以找到图像中的边缘。
常用的梯度算子包括Sobel算子和Prewitt算子。
3. 非极大值抑制：在梯度图像中，对于每个像素点，通过比较其梯度方向上的两个相邻像素点的梯度幅值，将梯度幅值取最大值的点保留下来，其他点置为0。
这样可以剔除非边缘的像素。
4. 双阈值处理：将梯度幅值图像中的像素分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。
设置两个阈值：高阈值和低阈值。
如果某个像素的梯度幅值大于高阈值，则将其标记为强边缘。
如果某个像素的梯度幅值小于低阈值，则将其剔除。
对于梯度幅值介于低阈值和高阈值之间的像素，如果其与某个强边缘像素相连，则将其标记为强边缘，否则将其标记为弱边缘。
5. 边缘连接：通过将强边缘和与其相连的弱边缘进行连接，找到完整的边缘。
这里通常使用8连通或4连通算法来判断两个像素是否相连。
通过以上步骤，Canny算子可以得到图像中的边缘信息，并且相对其他算法能够更好地抑制噪声和保持边缘的连续性。
Canny_算子边缘检测解析
w
w
f '2 ( x)dx
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 1 足 2
'2 f ( x ) dx ' D(f ) f ( x ) dx
| G(x) f ( x)dx | | G ' (x) f ' ( x)dx | J(f) SNR(f) Location w w w w 2 f ( x)dx f '2 ( x)dx
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。
阈值th1----图像1
遍历图像2
非零轮廓 在图像1中找 线终点 对应非零点
阈值th2----图像2
补充到图像2中作为 新的起点继续遍历
SNR(f) | G(x ) f ( x)dx |
w w
w
w
f 2 ( x)dx
G(-x)表示图像边函数 f(x)滤波器函数 表示噪声的均方差
Canny算子详细原理
②高的定位精度：Location越大越好
Location | G ' ( x ) f ' ( x)dx |
Canny算子边缘检测的一种改进方法
基金项目： 重庆邮电大学博士科研启动基金 （No.A2008-15） ； 中国博士后科学基金 （No.20090450219） 。 作者简介： 王佐成 （1973-） ， 男， 博士， 副教授， 硕士研究生导师， 研究方向： 数字图像处理、 遥感与 GIS 研究； 刘晓冬 （1984-） ， 硕士研究生， 研究方向： 数字图像处理； 薛丽霞 （1976-） ， 女， 博士， 副教授， 研究方向： 数字图像处理、 遥感与 GIS 研究。 收稿日期： 2010-03-03 修回日期： 2010-07-05
影响到去噪和边缘保持效果， 用不同尺度的形态学滤波代替高斯滤波， 不仅能降低噪声影响， 而且可保持边缘强度和细节； 滞后 阈值的选择会影响到假边缘现象的强弱和真实边缘的连续性， 引入 Otsu 阈值法并将其推广至直方图具有多峰特点的情况， 算法 可根据图像自身特点选取阈值， 使检测出的边缘更加连续并减少假边缘的存在。 关键词： Canny 算子； 形态学滤波； Otsu 阈值法； 边缘检测 DOI： 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.34.061 文章编号： 1002-8331 （2010） 34-0202-03 文献标识码： Ａ 中图分类号： TP391
4.2
Otsu 阈值方法求取阈值
Otsu 阈值法， 即最大类间方差法 [7]， 是一种自适应的阈值
确定方法。根据图像灰度特性， 将图像分为目标和背景两部 分， 它们之间的类间方差越大， 差别就越大。当部分目标错分 为背景或者部分背景错分为目标， 两部分的类间方差就会变 小。所以， 使类间方差最大， 两部分错分的概率就最小。经典 的 Otsu 阈值算法是利用灰度直方图具有双峰性质的图像进行 讨论和研究的， 在将其引进 Canny 算法的同时将其推广到了 直方图具有多峰的复杂图像。 对于非极大值抑制后的图像 F， 有两种情况， 直方图为双 峰的简单图像和直方图为多峰的复杂图像。若直方图为双 峰， 图像一般分为目标和背景两部分， 假设它们的分割阈值为 灰度值 T， 图像的像素总数为 N， 图像中目标的像素数为 N1， 背 景的像素数为 N2； 目标和背景的像素数量占像素总数量的比 例分别为 w1 和 w2， 平均灰度值分别为 u1 和 u2， 图像总的平均灰 度值为 u。则有以下公式成立： N w1 = 1 N N w2 = 2 N w1 + w 2 = 1
opencv实现canny边缘检测实验报告
//
//+Smooth[(i+1)*nWidth+(j+1)]-Smooth[(i+1)*nWidth+j])/2;
//
//Q[i*nWidth+j]=(double)(Smooth[i*nWidth+j]-Smooth[(i+1)*nWidth+j]
//
//+Smooth[i*nWidth+(j+1)]-Smooth[(i+1)*nWidth+(j+1)])/2;
图像边缘检测实验报告 一、实验任务
熟悉opencv，实现canny边缘检测算法，比较canny算子，Sobel算子，Prewitt算子。
二、实验原理
1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感， 因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波，即 采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进 行加权求和。
pdkernal_2[i+j*nWindowSize]/=dSum_2; } } //************************************************************************* //高斯滤波 for(int i=0;i<nHeight;i++) { for(int j=0;j<nWidth;j++) {
data3 =(256+img->imageData[j*img->widthStep + i*3 + 2])%256; //R分量
基于Canny算子和形态学的洞室岩体裂隙边缘检测
ａ ｅ ｇ ｎ ｒ ｔｄ ｆ ｍ ｈ ｒｇｎ ｌ ｉ ｇ ｆ ｒ ｔ ｅ Ｃａ ｎ ｐ ｒ ｔｒ ｅ ｇ ｅｅ ｔ ｎ ａ ｄ ｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎ ａ ｅ ｃ ｎ ｕ ｔ ｄ Ｔｈ ｎ， ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｅ ａｅ ｒ ｏ ｔ ｅ ｏｉ ｉ ａ ｍａ ｅ ａｔ ｈ ｎ ｙ ｏ ｅ ａｏ ｄ ｅ ｄ ｔｃｉ ｎ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｒ ｏ ｄ ｃ ｅ ． ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｏ ｏ
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，
Canny边缘检测算法的流程
Canny边缘检测算法的流程介绍边缘检测的⼀般标准包括：1) 以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。
2) 检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中⼼。
3) 图像中给定的边缘应只被标记⼀次，并且在可能的情况下，图像的噪声不应产⽣假的边缘。
在⽬前常⽤的边缘检测⽅法中，Canny边缘检测算法是具有严格定义的，可以提供良好可靠检测的⽅法之⼀。
由于它具有满⾜边缘检测的三个标准和实现过程简单的优势，成为边缘检测最流⾏的算法之⼀。
Canny边缘检测算法的处理流程Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤：1) 使⽤⾼斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。
2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和⽅向。
3) 应⽤⾮极⼤值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。
4) 应⽤双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。
5) 通过抑制孤⽴的弱边缘最终完成边缘检测。
下⾯详细介绍每⼀步的实现思路。
1 ⾼斯平滑滤波为了尽可能减少噪声对边缘检测结果的影响，所以必须滤除噪声以防⽌由噪声引起的错误检测。
为了平滑图像，使⽤⾼斯滤波器与图像进⾏卷积，该步骤将平滑图像，以减少边缘检测器上明显的噪声影响。
⼤⼩为(2k+1)x(2k+1)的⾼斯滤波器核的⽣成⽅程式由下式给出：下⾯是⼀个sigma = 1.4，尺⼨为3x3的⾼斯卷积核的例⼦（需要注意归⼀化）：若图像中⼀个3x3的窗⼝为A，要滤波的像素点为e，则经过⾼斯滤波之后，像素点e的亮度值为：其中*为卷积符号，sum表⽰矩阵中所有元素相加求和。
重要的是需要理解，⾼斯卷积核⼤⼩的选择将影响Canny检测器的性能。
尺⼨越⼤，检测器对噪声的敏感度越低，但是边缘检测的定位误差也将略有增加。
⼀般5x5是⼀个⽐较不错的trade off。
2 计算梯度强度和⽅向图像中的边缘可以指向各个⽅向，因此Canny算法使⽤四个算⼦来检测图像中的⽔平、垂直和对⾓边缘。
Canny算子子像素边缘检测方法
关键词 ： 边缘检测 ； Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算 子 ； 梯度模 ； 二次拟合； 子像 素精 度
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ —３ １ ７ ７ ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ ０ ２
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ７ ９
（ 信息工程大学测绘学院 ， 郑州 ４ ５ ０ ０ ５ ２ ）
摘要 ： 在Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算子的基础上 ， 通过对梯度模值 的内插求得沿边缘 点梯度 方 向上 相邻像 素 的梯度模 值， 利用 这 些梯度模值拟合二次 曲线求出其极大值得到子像素定位 的精确位置 。通过 推导， 证 明 了梯 度模在梯度 方 向上 的极 大值 点就是边缘 的精确位置 。该算法在几乎没有增加计算量的前提 下将 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算子边缘检 测精度提高到 了
文献 标 识 码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ０ —３ １ ７ ７ （ ２ ０ １ ３ ） １ ２ ５ —０ ０ ０ ８ —０ ３
Ａｎ Ｅｄｇ ｅ － ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ Ｓ ｕ ｂ － ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃａ ｎ ｎ ｙ Ｏｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ
ｎ ｅ ｗ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｖ ｅ ｒ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｉ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｔ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｔ Ｏ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｆ ｓ ｕ ｂ － ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ ｓ ｗｈ ｉ ｌ ｅ ｋ ｅ ｅ ｐ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ
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
Canny边缘检测基本原理
2 Canny边缘检测基本原理Canny边缘检测器是高斯函数的一阶导数，是对信噪比与定位之乘积的最优化逼近算子[1]。
Canny认为好的边缘检测具有3个特点：（1）低概率的错标非边缘点和低概率不标真实边缘点；（2）检测出来的边缘点应该尽可能的靠近真实边缘中心；（3）边缘响应是单值的。
设表示两维高斯函数，表示图像；Canny边缘检测算子为式中：是边缘曲线的法向量，由于事先不知道边缘的方向，所以取。
那么边缘点是方程的解，即然后通过双阈值去掉伪边缘，Canny算子检测到的是边缘点是高斯函数平滑后的图像拐点。
Canny算法的实现步骤：Step1:用高斯滤波器平滑图像，去除图像噪声。
一般选择方差为1.4的高斯函数模板和图像进行卷积运算。
Step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。
使用的梯度算子计算x和y方向的偏导数和，方向角，梯度幅值。
Step3:对梯度幅值应用非极大值抑制。
幅值M越大，其对应的图像梯度值也越大，但这还不足以确定边缘，因为这里仅把图像快速变化的问题转化成求幅值局部最大值问题，为确定边缘，必须细化幅值图像中的屋脊带，只保留幅值局部变化最大的点，生成细化的边缘。
Step4:用双阈值算法检测并且连接边缘。
双阈值法使Canny算子提取的边缘点更具有鲁棒性，高低阈值分别表示为Hth和Lth，对于高阈值Hth的选折，基于计算出的图像梯度值对应的直方图进行选取。
在一幅图像中，非边缘点数目在总图像像素点数目中占的比例表示为Hratio，根据图像梯度值对应的直方图累加，累加数目达到总像素数目的Hratio时，对应的图像梯度值设置为Hth，在文中设定Hratio为0.7。
低阈值Lth的选择通过Lth=Lratio*Hth得到，文中Lratio设定为0.4。
最后通过对边缘点的标记和领域关系进行连接得到最后的边缘检测图。
3亚像素级Zernike矩算子精确定位边缘Zernike矩算子的基本思想是通过计算每个像素点的4个参数来判断该点是否为边缘点。
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韩慧丽 09080202095 机械电子工程
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。 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。
3 1 4 4 0 1 2 5 6 边缘方向示意图 8邻域幅角方向 邻域幅角方向 7 3 B 3 2 1 4
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。 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。
链接边缘的具体步骤如下： 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。 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。
G(-x)表示图像边函数 f(x)滤波器函数 σ 表示噪声的均方差
Canny算子详细原理
②高的定位精度：Location越大越好
Location = | ∫ G ' ( x ) f ' ( x ) dx |
w w w
σ
∫
w
f ' 2 ( x ) dx
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 1 足 2 ∞
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
SNR(f) = | ∫ G ( x ) f ( x ) dx |
w w
σ
∫
w
w
f 2 ( x ) dx
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。
w w
w
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。
算法过程
原始图像 A(x,y)
高斯平 滑去噪
B(
极大 值抑 制非
图像边缘
双阈值检测 连结边缘
初步得到 边缘点
详细算法过程
I. 高斯函数
x2 + y 2 n 1 G(x,y) = ∑∑exp| |, m = , n表示 2 2σ 2 xm ym 高斯滤波器窗口大小
f ' 2 ( x ) dx ∫ D(f ' ) = π ∞ ∞ ∫ ∞ f ( x ) dx
| ∫ G(x ) f ( x)dx | | ∫ G ' (x ) f ' ( x)dx | w J(f) = SNR(f) Location = w w w 2 σ ∫ f ( x)dx σ ∫ f '2 ( x)dx
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。 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。
x +m y +m
I. 偏导数:使用微分算子求出偏导数
1 1 1 1 1 Gx = , G y = 2 1 2 1 1 梯度大小 B =
2 x 2 y
1 1 By Bx
B + B ,θ = arctan
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 邻像素的模值比较，取其MAX值为边缘点，置像 素灰度值为0. 2
阈值th1---- 图像 图像1 阈值
遍历图像2 遍历图像
在图像1中找 非零轮廓 在图像 中找 对应非零点 线终点
阈值th2---- 图像 图像2 阈值
补充到图像2中作为 补充到图像 中作为 新的起点继续遍历