基于canny算子的图像边缘检测算法

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1、基于Canny算子的图像边缘检测算法石桂名1，2，魏庆涛1，孟繁盛1（1.大连科技学院，辽宁大连116052；2.大连海事大学，辽宁大连116026）摘要：图像边缘检测是一种非常经典的基于计算机视觉技术的图像处理技术，主要是根据图像的某种特定信息，把目标的边缘与周围的区分开来。回顾了几种传统的边缘检测方法，并分析它们的优缺点，详细阐述了Canny算子的检测原理和实验方法。实验结果表明Canny算子是最优的边缘检测算子，能够较稳定地对目标图像进行边缘信息提取，得到较好的检测效果。.jyqkask做卷积，处理后的图像比原

2、来模糊了一些，有利于图像边缘检测的进行。由于高斯函数经傅里叶变换后还是高斯函数，能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器：2.2.2用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向2.2.3非极大值抑制为了确定边缘，不仅要得到全局的梯度，还要保留局部梯度最大的点，而抑制非极大值[4]。如何解决这个问题非常重要，这里是利用梯度的方向。如图1所示。四个扇区的标为0~3，对应3×3邻域的4种可能组合。在每一点上，邻域的中心像素M与沿着梯度线的两个像素相比较。若M的梯度值小于或等于沿梯度线的两个相邻像素梯度值，则令M=0。即：2.2

3、.4双阈值法双阈值法[5]对非极大值抑制图像作用两个阈值τ1和τ2，并且2τ1≈τ2，可以得到两个阈值边缘图像N1[i，j]和N2[i，j]。使用高阈值能得到N2[i，j]，其含有假边缘相对较少。双阈值法在N2[i，j]中把边缘连接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法用领域法，把在N1[i，j]的8邻点位置边缘点连接到轮廓上，最终将N2[i，j]全部连接起来，其领域结构见表1。3实验过程及结果3.1参数选择Canny算法包含许多可以调整的参数，它们将影响到算法的计算时间与实效。（1）高斯滤波器的大小：首先使用平滑滤波器

4、直接影响Canny算法的结果[6]。要检测图像中较小的、变化明显的细线时，应采用较小的滤波器，这样产生的模糊效果才少。反之，检测图像中较大的、平滑的边缘，即将较大的一块图像区域涂成一个固定点的灰度值，就需要大的滤波器。（2）阈值：本文采用了两个阈值，比采用一个阈值更加灵活，但是，它也有缺点，阈值存在的共性问题。如果阈值设得过高，可能会漏掉重要信息；阈值过低，就会把更多细节信息括进来。因此，想要寻找可以适用于所有图像的通用阈值，暂时还是个难点，还没有一个经过验证的方法。3.2实验结果Canny边缘检测算法仿真图如图2，

5、图3所示。经过以上两组图片对比，发现Canny算子适合于用于提取信息相对简单的图像，效果明显；但对于一些细节复杂的图像来说，分割效果不明显，会出现边缘丢失和边缘误判的情况，需要在后续的算法中不断改进。4结语Canny算子边缘检测相对其他的算子得到的处理图像效果更明显，边缘更细致，其他的算子的边缘检测得到的图像边缘并不十分明显。Canny边缘检测算子根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最佳的逼近算子，所以得到的图像边缘会更清晰。它也有些缺点，无法有效地处理噪声的影响问题，会产生许多不存在的边缘，不便于观察。因此，在不同

6、的情况下应选择相应的算法来达到检测目的。简介：石桂名（1983—），女，河北任丘人，硕士，讲师。研究方向为信号处理。魏庆涛（1978—），男，辽宁抚顺人，硕士，副教授。研究方向为智能控制。.jyqkatlab研究[J].现代电子技术，2011，34（4）：91-94.