基于Canny算法的自适应边缘检测方法卞桂平;秦益霖【摘要】图像边缘检测是数字图像处理的重要组成部分.传统的Canny边缘检测算子存在高斯滤波函数方差和阈值选取上的缺陷,本文提出了一种基于改进canny 算子的图像边缘检测算法.首先运用复合形态学滤波取代高斯滤波,然后运用Otsu 算法进行高低双阈值的自适应选取;最后连接边缘并运用数学形态学对边缘进行细化.实验结果表明,改进算法具有良好的抗噪性能和较好的检测效果.%Image edge detection is an important part of digital image processing. The traditional Canny edge method without the adaptive ability in the variance of Gaussian filtering and threshold, this paper proposes an image edge detection algorithm based on improved Canny operator. Firstly, this method uses compound morphology smoothing replaces Gaussian filtering; then this method uses the Otsu method to calculates the optimal high and low dual-threshold; finally, connecting edge and using the morphology to thinning the image detection edge. Experimental results prove that the improved algorithm has a good anti-noise function and a good detective performance.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)010【总页数】5页(P53-56,60)【关键词】边缘检测;Canny算子;形态学;Otsu法;边缘细化【作者】卞桂平;秦益霖【作者单位】江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江 212003;常州旅游商贸高等职业技术学校江苏常州 213032【正文语种】中文【中图分类】TN911.73图像边缘是计算机理解图像的重要特征之一。
一种改进的Canny边缘检测方法邱春婷;刘红彦;齐静【摘要】传统Canny边缘算子通过像素点的梯度幅值是否大于梯度方向两侧的像素的梯度幅度值来判定边缘。
针对传统Canny边缘算子的判断边缘的方法，分析Canny边缘算子在边缘检测时容易出现边缘点的漏检而造成边缘不连接现象，结合Harris检测算法改进Canny边缘算子来连接断开的边缘并提高检测准确率。
实验结果表明，改进的算法检测边缘连接性好并具有更好的检测准确度。
%In the classical Canny edge detector ,a pixel is labeled as an edge if its gradient magnitude is lar-ger than those of pixels at both sides in the gradient direction .T he defining edges in this manner causing some obvious missing edges are analyzed .Combined with Harris algorithm ,an improved Canny scheme is then proposed to detect the connected edges and improve the detection accuracy .The experiments show that the edges detected by the improved algorithm are more successive and the detecting results are more accurate .【期刊名称】《纺织高校基础科学学报》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】5页(P380-384)【关键词】图像处理;边缘检测;Canny边缘算子;非极大值抑制;边缘连接【作者】邱春婷;刘红彦;齐静【作者单位】西安工程大学服装与艺术设计学院，陕西西安710048;西安工程大学服装与艺术设计学院，陕西西安710048;西安工程大学服装与艺术设计学院，陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】TP391.41图像边缘包含丰富的视觉信息，在基于图像的目标识别和计算机视觉中，边缘检测是至关重要的.边缘是图像灰度变化剧烈的点的集合，边缘检测算法是用来检测边缘像素的局部图像处理方法［1］，在过去的几十年里，各种边缘检测方法被提出.根据像素点的灰度变化剧烈程度，可以利用一阶或二阶导数来检测边缘点.传统边缘检测算法主要研究图像的灰度变化信息，典型的利用一阶微分的边缘检测算法有Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子等，利用二阶微分算子的有Laplacian 算子和LOG算子等［2－5］，Marr和Hildreth提出利用图像高斯拉普拉斯零交叉检测边缘［6］，Haralick通过图像局部灰度值匹配多项式函数并寻找多项式二阶偏导数的零交叉点检测边缘［1］.这些微分算子算法通过设定适当的阈值从图像中提取边缘，实现简单方便，具有较好的实时性；但微分算子对图像噪声较敏感，这些算法噪声鲁棒性差，边缘检测精度低［7］，因而限制了在实际中的应用.为了提高边缘检测算法性能，1986年Canny提出了基于最优化方法的经典Canny边缘检测算法［8］.但同时Canny边缘算子也存在一些不足，其中一个缺点是边缘在交叉点处的不连接性，即交叉点及其邻域处不能检测边缘.针对Canny 边缘算子的不足，一系列的改进算法被提出［9－12］.本文结合Harris角点检测算法将交叉点处的断开边缘进行重新连接来改进Canny检测算法.1 Canny算法1986年，Canny在提出经典的Canny边缘检测算法的同时，也提出了评价边缘检测性能的3条准则［8］：（1）信噪比原则，应检测到所有边缘，并且没有伪响应.也就是说检测概率最大化，虚警概率最小化，使得输出图像信噪比尽可能大；（2）定位精度原则，已检测的边缘应与真实边缘尽可能接近，即检测的边缘点距真实边缘中心最近；（3）单边缘响应原则，对于真实边缘点，检测算法应该返回一个点，即应最大程度地抑制虚假边缘响应.1.1 Canny边缘算子基本算法Canny边缘利用泛函求导证明高斯函数一阶导数是以上3条准则的一个最佳的近似.Canny边缘算子［8］算法流程：（1）梯度幅值和梯度方向的计算 Canny边缘算子利用高斯函数对图像进行平滑来计算图像梯度，并获得相应的梯度幅度映射和梯度方向映射.（2）非极大值抑制为了使边缘定位更准确，需要细化边缘，按照梯度幅值和梯度方向保留梯度幅值的局部极大值点，即非极大值抑制.若像素点的梯度幅值大于沿梯度方向的像素两侧的梯度幅值，则判定该像素点为候选边缘点，（3）双阈值处理 Canny边缘算子采用双阈值处理从候选边缘集合中检测得到最终边缘图像.1.2 Canny边缘检测算法分析Canny边缘算子满足边缘检测的3条准则，但在图像边缘交叉点附近可能会造成边缘的断裂现象.这是由图像普通边缘点处灰度变化一致而在交叉点附近图像灰度变化是各向异性的特点［13］所决定的.图1 交叉点处非极大值抑制造成边缘丢失示意图如图1所示，Canny边缘算子对图1（a）作边缘检测得到图1（d）所示最终边缘结果.由图1可以看出，Canny边缘算子在图像边缘交叉点处出现断裂现象.尽管在漏检边缘点处图像灰度梯度幅值大于两侧的像素梯度幅值，但该方向与梯度方向不一致［14］.由于交叉点处图像灰度变化是各向异性的［13］，如图1（b）所示，灰度变化方向不能用梯度方向来准确表示，此时沿梯度方向作非极大值抑制处理就会将真实边缘点剔除，如图1（c）所示，最终使边缘图像在边缘交叉点附近造成不连接现象.2 改进的Canny算法传统Canny边缘算子检测边缘造成交叉点附近因漏检而造成边缘不连接现象，由图1（d）可以看出，漏检边缘点在交叉点与边缘末端连接部分，因此可以通过寻找交叉点来连接边缘末端部分，找回漏检边缘来改进Canny边缘检测算法. Harris检测算法［15］是经典的寻找图像交叉点的算法，它是对Moravec算子［16］的改进，其基本思想是由图像的一阶导数估算出自相关度量，得到像素点的局部相关矩阵，即若相关矩阵M的两个特征值都较大，则此时像素点判定为交叉点.Harris算法是一种非常有效的图像交叉点提取算法，提取的交叉点均匀合理，且算法稳定，利用Harris检测算法对图1（a）检测得到的交叉点如图2（a）所示，利用Harris算法检测交叉点对非极大值抑制后及双阈值后的边缘像素进行连接.基于以上的分析，本文提出的改进Canny算法步骤如下：（1）利用高斯函数对图像进行平滑来计算图像梯度，并获得相应的梯度幅度映射和梯度方向映射.二维高斯核函数其中（x，y）为直角坐标系中坐标；σ为高斯函数尺度因子.利用二位高斯核函数对图像I（x，y）进行卷积并分别求x轴和y轴的偏导数则图像每个像素的梯度幅值Mgrad（x，y）及所对应的梯度方向α（x，y）分别为（2）利用非极大值抑制和双阈值来抑制虚假边缘.为了使边缘定位更准确，需要细化边缘，按照梯度幅值和梯度方向保留梯度幅值的局部极大值点，即非极大值抑制.若像素点的梯度幅值大于沿梯度方向的像素两侧的梯度幅值，则判定该像素点为候选边缘点，如图3所示.假定梯度方向如图3所示，则梯度方向两侧的像素梯度幅度值可由邻点像素线性插值得到：图3 非极大值抑制示意图当且仅当该像素点梯度幅值大于μ1（x，y）和μ2（x，y）时，将该点标记为候选边缘点，根据类似方法可以得到所有候选边缘点，记为集合.双阈值处理中采用高低阈值，高阈值Th的设置主要按照边缘强度的直方图分布经验设定.而低阈值按照经验一般取成Tl＝0.4Th.在集合中候选边缘的归一化梯度幅值超过高阈值的像素被判决为边缘点，称作强边缘像素.在集合中归一化梯度幅值介于高低阈值之间的像素点是待选边缘点.当且仅当它们按照4或8邻域在集合中连通到某个强边缘像素时才被判定为边缘像素，最后经形态学细化处理得到最终边缘图像.图4 边缘连接结果（3）利用上述提出的边缘连接算法对步骤（1）得到的边缘像素点进行连接，得到最终的边缘映射图.若有一边缘像素点Ei是某一条边缘线的起点或终点，则判定它周围领域（如5×5）内是否存在其边缘线的另一个端点或者其它边缘轮廓线的像素点：① 若存在其边缘线的另一个端点，则把两个端点间的梯度值大的像素点连接起来（宽度为一个像素）.如图4（b）和（c）所示，Canny算法在对边缘线1进行连接时存在一个缺口，而本文算法可以把边缘线1完整连接.若存在另一条边缘轮廓线的像素点，则利用Harris算法判定交叉点的位置；② 若交叉点在另一边缘轮廓线上，则把边缘像素点Ei和交叉点之间梯度值大的像素点连接起来.如图4（c）所示，本文算法可以很好地把边缘线2连接起来，而Canny算法的连接结果如图4（b）所示.若交叉点不在另一条边缘线上，如图1（a）检测到的交叉点，则把边缘像素点Ei与交叉点之间梯度值大的像素点连接起来，图1（a）的边缘连接结果如图2（b）所示.3 结果与分析为评估所提出算法的性能，分别将传统Canny边缘算子和本文提出的Canny边缘算子改进算法应用于积木图像和Camera图像的边缘检测，其检测结果如图5～6所示.由图5和图6结果可以看出，传统Canny边缘检测虽然检测结果较好，但却存在许多边缘不连接点，如图5（b）和图6（b）中‘O’标记处.而改进后的Canny边缘算子在继承传统Canny边缘算子良好检测性能的同时也检测出Canny 边缘算子漏检边缘，检测边缘连接性好，检测性能优于传统Canny算法.图5 积木图像边缘检测结果图6 Camera图像边缘检测结果图像普通边缘点处灰度变化是一致的而在交叉点附近图像灰度变化是各向异性的，因此利用传统Canny边缘算子检测边缘图像在某些边缘交叉点附近会造成断裂现象，Harris交叉点检测算法可以准确且稳定地检测交叉点.通过检测交叉点附近邻域是否有边缘像素点，对边缘像素点和交叉点间进行边缘连接来寻找漏检边缘像素，本文提出的Canny边缘算子的改进算法会得到更加完整的边缘.4 结束语传统Canny边缘检测算法利用二维高斯核函数一阶偏导数对边缘检测算法的3个准则进行最佳近似，边缘检测性能较好，但会造成交叉点附近边缘点的漏检现象.本文提出Canny算子的改进算法，结合Canny算法和Harris算法对交叉点附近边缘进行连接，具有优于传统Canny算子的性能.【相关文献】［1］ RAFAEL C G，RICHARD E W.Digital image processing［M］.3rd ed.Boston：Addison －Wesley，1992：282－315；567－608.［2］ HARALICK R.Digital step edges from zero crossing of second directional derivatives ［J］.IEEE Trans on Pattern A－nalysis and Machine Intelligence，1984，6（1）：58－68. ［3］ ZIOU D，TABBONE S.Edge detection techniques——An overview［J］.International Journal of Pattern Recognition and Image Analysis，1998，8（3）：537－559.［4］ RAJAB M，WOOLFSON M，MORGAN S P.Application of region－based segmentation and neural network edge detection to skin lesions［J］.Computerized Medical Imaging and Graphics，2004，28（1）：61－68.［5］PELLEGRINO F，VANZELLA W.Edge detection revisited［J］.IEEE Trans on Systems，Man and Cybernetics，2004，34（2）：1500－1518.［6］ MARR D，HILDRETH E.Theory of edge detection［J］.Proceedings of the Royal Society of London（Series B）：Biological Sciences，1980，207（2）：187－217.［7］ MILAN S，VACLAV H.图像处理、分析与机器视觉［M］.2版.北京：人民邮电出版社，2002：39－72.［8］ CANNY J.A computational approach to edge detection［J］.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1986，8（6）：679－698.［9］吕哲，王福利，常玉清.一种改进的Canny边缘检测算法［J］.东北大学学报：自然科学版，2007，28（12）：1681－1684.［10］余洪山，王耀南.一种改进型Canny边缘检测算法［J］.计算机工程与应用，2004，20（2）：27－29.［11］王娜，李霞.一种新的改进Canny边缘检测算法［J］.深圳大学学报：理工版，2013，22（2）：149－153.［12］薛丽霞，李涛，王佐成.一种自适应的Canny边缘检测算法［J］.计算机应用研究，2010，27（9）：43－48.［13］章为川，水鹏郎.利用各向异性高斯方向导数相关矩阵的角点检测［J］.西安交通大学学报，2012，46（11）：91－98.［14］ DING L，GOSHTASBY A.On the Canny edge detector［J］.Pattern Recognition，2001，34（2）：721－725.［15］ HARRIS C，STEPHENS M.A combined corner and edge detector［C］／／Proc 4th Alvey Vision Conf，Manchester：U－niversity of Sheflield Printing Office，1988：147－151.［16］ MORAVEC H P.Toward automatic visual obstacle avoidance［C］／／5th International Joint Conference on Artificial Intelligence，San Francisco：Morgan Kaufmunn Publishers Inc，1977：584.。
Canny算子边缘检测的一种改进方法
王佐成;刘晓冬;薛丽霞
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2010(046)034
【摘要】传统Canny算子在高斯滤波方差和滞后阈值的选择上需要人工干预,不具备自适应能力.高斯滤波方差的大小选择会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.
【总页数】4页(P202-204,248)
【作者】王佐成;刘晓冬;薛丽霞
【作者单位】重庆邮电大学计算机学院,重庆,400065;重庆邮电大学计算机学院,重庆,400065;重庆邮电大学计算机学院,重庆,400065
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于Canny算子图像边缘检测的改进方法 [J], 陈世文;丘威;房宜汕
2.一种基于Canny算子的图像边缘检测方法 [J], 辛玉欣;王传洋
3.一种形态学与Canny算子融合的焊接熔池边缘检测算法 [J], 张亚红;覃科;
4.一种形态学与Canny算子融合的焊接熔池边缘检测算法 [J], 张亚红;覃科
5.一种改进型Canny算子边缘检测算法 [J], 朱秋林; 石银涛; 李靖
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一种改进的Canny算子边缘检测算法宗露艳;吴陈【摘要】边缘是图像的基本特征之一,因此在图像处理中图像边缘检测是图像处理的一个重要部分.由于传统的Canny边缘检测算法是通过在2×2领域内求有限差分来计算梯度幅值的,易受噪声的影响,容易检测出孤立点和伪边缘.在基于传统的Canny边缘检测算法的基础上,采用3×3领域的梯度幅值计算方法,提高了边缘的定位精度,改善了对噪声的敏感性.实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度.%Edge is one of the basic characteristics of the image, so image edge detection is an important part of image proccssing.The traditional Canny edge detection algorithm found finite difference in 2 × 2 field to calculate gradient amplitude, so it can be easily affected by the noise, and the outlier and untrue edge can be easily detected.A 3×3 field gradient magnitude calculation method is used based on the traditional Canny edge detection algorithm.This method proves that it can improve the image's edge positioning accuracy and the sensitivity tonoise.Experimental results indicate that this algorithm has better examination precision and accuracy during guarantee its real-time performance.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)004【总页数】3页(P104-106)【关键词】Canny算子;边缘检测;图像处理;梯度幅值【作者】宗露艳;吴陈【作者单位】江苏科技大学,计算机科学与工程学院,江苏镇江212003;江苏科技大学,计算机科学与工程学院,江苏镇江212003【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP3910 引言图像的边缘是图像灰度发生空间突变或在梯度方向上发生突变的像素集合。
