基于自适应canny算子的柑橘边缘检测

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1、万方数据第24卷第3期2008年3月农业工程学报TransactionsoftheCSAEV-01．24No．3Mar．200821基于自适应Canny算子的柑橘边缘检测周志宇1，刘迎春2，张建新3(1．浙江理工大学信息电子学院，杭州310018；2．浙江土业大学集成化信息系统研究所，杭州310014：3．浙江理工大学机械与自动控制学院，杭州310018)摘要：针对传的Canny算子进行柑橘边缘检测存在假边缘的同时还会丢失灰度值变化缓慢的局部边缘问题，该文根据柑橘图像边缘梯度特征信息，提出了利用信息熵来自适应确定Canny算子的高、低阈值。试验结果表明：自适应Canny

2、算子比传统的边缘检测方法得到的边缘连通性好，定位精度高，抗噪性能强，同时该方法提高了柑橘边缘检测的自动化程度。关键词：Canny算子；熵；边缘检测；自适应阈值；柑橘中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1002—6819(2008)一3一00盟-04周志宇，刘迎春，张建新．基于自适应Canny算子的柑橘边缘检测[J]．农业工程学报，2008，24(3)：21--24．ZhouZhiyu,LiuY'mgchun。ZhangJianxin．Orangeedgedetectionbased011adaptiveCannyoperator[J]．Transacti

3、onsoftheCSAE，2008，24(3)：21—24．(inChinesewithEnglishabstract)0引目前，计算机视觉技术在农业自动化领域中应用越来越广泛【蚴，其中农产品的外形形状参数常作为农产品自动化收获、农产品的分类和品质检测的重要依据。如K．Liao等【3】通过分析玉米外形来选择形状参数，利用人工神经网络来进行分类。赵静【4】将参数形状分析法用于果形判别，利用人工神经网络对果形进行识别和分类。宁纪锋【5】利用图像形态学运算方法实现对球形果实缺陷和形状的检测，从而达到对苹果的分级。俞高红【6】通过对蘑菇的单体检测定位及其边界描述为蘑菇采摘机器人

4、的开发奠定理论基础。徐惠荣口1采用边缘检测算子进行了分割处理，很好地实现了水果的识别。可见正确的外形提取是农产品的品质鉴定、自动化收获中非常重要的依据。边缘是图像最基本的特征，主要存在于目标与背景、目标与目标之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。边缘检测通常是图像分析和理解的重要步骤，因此成为计算机视觉研究领域最活跃的课题之一。传统的边缘检测算子如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子都是局域窗口梯度算子，由于它们对噪声敏感，所以实际处理效果并不理想。Canny算子【8'9】在边缘检测方面获得了良好的效果，然而在实际应用中，如

5、果简单地使用Canny算子进行检测，往往达不到很好的效果，很多学者提出了基于Canny算子的改善算收稿日期：2007-06一18修订日期：2007．10-15项目基金：浙江省教育厅项目资助(20060598)作者简介：周志字(1974一)，男，浙江诸暨人，主要从事计算机视觉、GIS等的研究．杭州市下沙高教园区西区浙江理工大学信息电子学院，310018．Emaihzhouzldyul993@163．湖法[10AH，鉴此本文提出了利用信息熵来自适应确定Canny算子的高、低阈值，从而获得清晰的柑橘边缘。1Oanny算子Canny算子由于其稳定性和较高的信噪比而受到重视，主要

6、通过以下步骤实现‘9】：1)用高斯滤波器平滑图像；2)用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；3)对梯度值进行非极大值抑制；4)用双阈值算法检测和连接边缘。为了满足图像梯度逼近能够抑制噪声效应，同时尽量精确地确定边缘的位置，Canny算子采用高斯函数的一阶导数进行图像的高斯函数平滑和梯度计算。如用，(f，_，)表示图像，图像经高斯平滑后的矩阵为S(f，，)，然后计算图像的梯度矩阵，首先得到s(i，J)的X方向和Y方向的偏微分值p(i，J)和Q(i，J)，计算方程为删)=砉exp(一等2。Y)(1)盯‘。删)=孝exp(一等2a)(2)仃。’式中盯——高斯滤波卷积核的

7、宽度。通过计算2X2邻域矩阵的平均有限差分，得到图像梯度的幅值和方向分别为M(i，_，)=√P2(f，，)+Q2(f，_，)(3)o(i，jf)=arctan(Q(／，D／P(i，／))(4)为确定边缘，必须进行非极大值抑制，它会生成细化的边缘。Canny算子采用双阈值算法，双阈值算法对非极大值抑制图像作用双阈值f1和f2，得到两个阈值边缘图像五[f，J】和re[i，刀。双阈值算法要在T2[i，-，】中把边缘万方数据农业工程学报2008定连成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法就在正【f，J】的8邻点位置寻找可以连接到轮廓上的边缘。如果简单地