基于最大类间方差和Canny算子的晶圆图像清晰度评价算法

收稿日期：2019-06-03；修回日期：2019-08-08基金项目：国家自然科学基金资助项目（61132005）；国家重点研发计划资助项目（2017YFC1405202）；海洋公益性行业科研专项资助项目（201505002）作者简介：李庆忠（1963-），男，山东淄博人，教授，博导，博士，主要研究方向为图像处理、信号处理与模式识别；刘洋（1994-），男（通信作者），山东淄博人，硕士研究生，主要研究方向为智能信息处理与智能控制（1120132246@qq．com ）．基于改进Canny 算子的图像弱边缘检测算法*李庆忠，刘洋（中国海洋大学工程学院，青岛266100）摘要：图像边缘在基于机器视觉的工件自动测量与识别中起着至关重要的作用，但传统的Canny 算子只能检测图像中的强边缘而出现弱边缘漏检问题。

为此提出了一种基于改进Canny 弱边缘检测算法。

该算法首先用提出的改进梯度倒数加权滤波方法对图像进行斑点噪声滤除的同时保持了图像边缘；其次用改进的Sobel 算子计算梯度幅值，以提高边缘的定位精度；对非极大值抑制后的梯度图像进行分块，根据各个子块的类型自适应确定各子块的高低阈值，并对平滑块进行再分块，以检查平滑块中是否含有细小的弱边缘。

最后，为了克服传统高低阈值连接中部分弱边缘的漏检问题，提出基于局部区域生长法的边缘连接算法，使之能够保留连接性较好的弱边缘点。

实验结果表明，该算法能够去除图像中的斑点噪声并能检测出图像中的弱边缘，为图像弱边缘的检测提供了一种可行方法。

关键词：Canny 算子；弱边缘检测；边缘保持滤波；机器视觉；工件测量0引言图像的边缘特征是图像目标最基本且重要的特征之一，在机器视觉检测与测量领域有着广泛的应用，如图像分割［1，2］、目标检测与测量［3］、目标识别与跟踪［4］等。

尤其在基于机器视觉的工件检测与识别中，因目标工件含有较多弱边缘，而传统的边缘检测算法只适合于强边缘检测与提取，所以目前图像弱边缘检测已经成为机器视觉领域一个急需解决的难题之一。

自适应阈值Canny边缘检测算法研究作者：徐亮吴海涛孔银昌来源：《软件导刊》2013年第08期摘要：对Canny边缘检测算法进行了对比研究，分析了传统Canny算法存在的缺陷，提出了一种改进的自适应阈值Canny边缘检测算法。

首先利用具有边缘保留功能的双边滤波器滤除噪声，然后运用基于梯度幅值的类间方差最大化算法（OSTU）来确定Canny算子的高低阈值，最后进行边缘检测与连接。

实验结果表明，该改进算法很好地解决了传统Canny算法存在的缺陷，而且对光照的变化和场景变化具有很强的自适应能力，进一步扩展了Canny算法的应用范围。

关键词关键词：Canny算子；自适应阈值；边缘检测；双边滤波中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2013）0080062020 引言边缘检测是图像分析与计算机视觉领域一直研究的热点，传统的边缘检测算子如Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、LOG、Canny等，由于算法自身存在着种种不足，在实际应用中效果并不十分理想。

1986年，John Canny提出了最佳边缘检测算子的3个准则，并推导出了一个最优边缘检测算子的近似实现——Canny算法[1]。

Canny算子具有比较好的检测效果，并得到了广泛的应用，但是在应用Canny进行边缘检测时，一方面，应用高斯滤波器对原图像进行滤波后，在一定程度上对噪声起到了抑制作用，却也对图像的边缘信息进行了平滑，使得边缘信息丢失；另一方面，在进行边缘点的选取时，需要人工设定高低两个阈值，当光照或场景发生变化时，需要人工来改变此双阈值，这使得Canny算法不具有自适应性。

针对Canny算法存在的上述问题，许多学者提出了自己的改进算法。

针对采用高斯滤波器可能造成原图像的边缘信息丢失问题，文献[2]提出采用中值滤波代替高斯平滑滤波，并对混有椒盐噪声的图像进行处理，取得了比较好的效果；文献[3]提出自适应空间域平滑方式清除图像的椒盐噪声，达到了较好的去噪效果。

图像超分辨率模型效果评估说明图像超分辨率（Image Super-Resolution，简称SR）是一种重要的计算机视觉任务，旨在从低分辨率（Low-Resolution，LR）图像中生成高分辨率（High-Resolution，HR）图像。

近年来，深度学习技术的发展使得超分辨率模型获得了显著的进展，取得了令人瞩目的结果。

本文将从几个方面对图像超分辨率模型的效果进行评估说明。

首先，我们将介绍图像超分辨率模型的评价指标。

常用的指标包括峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）、结构相似性（Structural Similarity，SSIM）和感知上的图像质量评价指标（Perceptual Image Quality Assessment，PIQA）。

PSNR是衡量图像重建质量的传统指标，它通过计算原始图像与重建图像之间的均方误差来衡量它们之间的差异。

SSIM则通过比较亮度、对比度和结构等来评估图像的相似性。

PIQA则通过一些学习的神经网络来模拟人类主观感知，从而评估图像的质量。

其次，我们将介绍一些常见的图像超分辨率模型。

目前，常见的超分辨率模型包括基于插值的方法、基于边缘的方法和基于深度学习的方法。

基于插值的方法通过对低分辨率图像进行插值来提高其分辨率，但这种方法不能捕捉到图像的细节。

基于边缘的方法则利用边缘信息来增加图像的细节，但对于复杂的纹理和结构，效果有限。

而基于深度学习的方法则通过神经网络从大量的训练样本中学习图像的映射规律，从而实现高质量的超分辨率重建。

然后，我们将介绍超分辨率模型的评估方法。

为了评估不同的超分辨率模型，通常需要构建一个测试集，其中包含一系列的低分辨率图像以及它们的高分辨率标签。

然后，将测试集输入到模型中进行重建，并使用上述评价指标来衡量重建图像的质量。

此外，为了更全面地评估模型效果，还可以通过视觉感知实验来获取主观质量评价。

利用一些主观评价标准（如MOS，Mean Opinion Score），可以将人们对重建图像质量的评价转化为数字得分，从而评估模型的性能。

matlab 中canny算法什么是Canny算法？Canny算法是一种常用于图像边缘检测的计算机视觉算法。

它由约翰·Canny在1986年提出，目的是在保持最佳信噪比的同时准确地检测出图像中的边缘。

Canny算法的步骤是什么？Canny算法包括以下几个步骤：1. 噪声抑制：由于图像中常常存在噪声，因此第一步是对图像进行平滑处理以抑制噪声。

常用的方法是应用高斯滤波器。

2. 计算梯度：通过计算图像的梯度来确定边缘的强度和方向。

梯度计算通常使用Sobel算子，它可以有效地检测图像中的边缘。

3. 非极大值抑制：在计算梯度之后，需要对梯度幅度图像进行非极大值抑制。

这一步的目的是去除那些不是真正边缘的像素。

4. 双阈值检测：在经过非极大值抑制之后，需要对幅度图像进行阈值处理。

Canny算法使用双阈值检测来确定强边缘和弱边缘。

任何高于高阈值的像素被认为是强边缘，低于低阈值的像素被认为是弱边缘。

5. 边缘跟踪：最后一步是利用边缘跟踪算法来连接强边缘。

边缘跟踪算法基于弱边缘像素与强边缘像素的连接关系，通过追踪弱边缘像素与强边缘像素的路径来确定最终的边缘。

Canny算法的优缺点是什么？Canny算法有以下几个优点：1. 准确性：Canny算法能够准确地检测图像中的边缘，尤其在边缘区域有噪声的情况下。

2. 低错误率：相比于其他边缘检测算法，Canny算法的错误率较低，能够有效地排除非边缘像素。

3. 单一边缘：Canny算法仅提取单一像素的边缘，不会将边缘模糊化。

虽然Canny算法有许多优点，但也存在一些缺点：1. 计算量大：Canny算法需要进行多次计算，包括高斯滤波、梯度计算和非极大值抑制等，因此计算量较大。

2. 参数选择：Canny算法涉及到多个参数的选择，如高斯滤波器的大小和标准差、双阈值检测的高低阈值等。

不同的参数选择可能导致不同的结果。

3. 边缘连接：Canny算法在边缘连接过程中可能会产生断裂的边缘。

目录摘要 (1)Abstract (2)前言 (3)第一章绪论 (4)1.1 图像阈值分割的背景及研究意义 (4)1.2 图像阈值分割国内外研究现状 (5)1.3论文研究的主要内容及各章结构安排 (5)第二章图像分割方法综述 (6)2.1图像分割技术的基本概念 (6)2.2.图像分割的基本分类 (6)2.2.1 边缘检测分割法 (7)2.2.2 阈值分割法 (8)2.2.3 区域分割法 (8)第三章图像阈值分割技术 (8)3.1 迭代法 (9)3.2 最大类间方差法 (11)3.3最小误差法 (13)3.4 最大熵法 (16)第四章图像分割算法的评价 (19)4.1 Dice系数 (19)4.2 Hausdorff距离 (20)4.3 Jaccard相似系数 (21)4.4 准确率、召回率 (21)4.5 分割效果分析 (21)第五章结论 (25)参考文献 (26)摘要图像分割是一个十分基础却十分重要的问题，它是数字图像处理和数字图像分析之间的关键桥梁，图像分割效果的好坏与后续一系列图像分析问题紧密相关。

所以，图像分割技术在整个数字图像处理中的地位十分重要。

本文首先对图像分割的有关理论做出简洁的介绍，重点探究图像阈值分割技术。

将对几种比较常见的阈值分割算法进行研究，主要是迭代法、最大类间方差法、最大熵法、最小误差法，并且对特定图像在MATLAB环境中进行了仿真测试。

本文采纳了一种图像分割评价标准，综合了Dice系数、Hausdorff距离、Jaccard相似系数、准确率、召回率等指标。

将手动分割的图像作为金标准，与算法分割的图像进行比较，在MATLAB 环境下给出算法图像与金标准图像的相似度，从而可以在评价各图像阈值分割算法上具有更强的说服力。

从最终的试验结果和参数分析可以看出，相比较其他三种算法分割方法，最大类间方差法不仅可以将图像中的背景和目标分割开来，而且对于图像细节的处理也比较好，并且在处理不同图像的图像时也具有良好的稳定性。

canny算子原理
Canny算子是一种边缘检测算法，可以用于在图像中提取出显
著的边缘。

它是由约翰·Canny在1986年提出的，并且被广泛
应用于计算机视觉和图像处理领域。

Canny算子的原理可以分为以下几个步骤：
1. 噪声抑制：首先，需要对图像进行预处理以降低噪声的影响。

一种常见的方法是使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，从而减少噪声的干扰。

2. 梯度计算：接下来，需要计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。

为此，常用的方法是使用Sobel算子对图像进行卷积
操作，得到每个像素点的水平和垂直方向的梯度值。

3. 非最大抑制：通过对梯度强度和方向进行检测，可以找到图像中局部最大的边缘强度。

在这个过程中，对于每个像素点，需要判断其梯度方向所对应的像素值是否是局部最大值，如果是，则保留该像素，否则抑制。

4. 高低阈值选取：根据阈值的设定，将图像中的像素点分为边缘和非边缘。

一般来说，如果像素点的梯度值超过了高阈值，则被认为是强边缘；如果梯度值介于高低阈值之间，则被认为是弱边缘；如果梯度值低于低阈值，则被认为是非边缘。

5. 非最大值抑制：最后一步是通过非最大值抑制来进一步细化边缘。

在这个过程中，对于每个弱边缘像素，判断其周围8邻
域内的强边缘像素是否存在，如果存在，则保留，否则抑制。

通过以上步骤，Canny算子可以提取出图像中的显著边缘，并
且抑制掉噪声和不显著的边缘。

它具有较好的准确性和鲁棒性，在很多图像处理任务中得到了广泛应用。

图像处理中的边缘检测方法与性能评估边缘检测是图像处理和计算机视觉领域中的一项重要任务。

它主要用于提取图像中物体和背景之间的边界信息，便于后续的图像分割、目标识别和物体测量等应用。

在图像处理领域，边缘被定义为亮度、颜色或纹理等属性上的不连续性。

为了实现准确且可靠的边缘检测，许多不同的方法和算法被提出并广泛应用。

在本文中，我们将介绍几种常见的边缘检测方法，并对它们的性能进行评估。

1. Roberts 算子Roberts 算子是一种基于差分的边缘检测算法，它通过对图像进行水平和垂直方向的差分运算来检测边缘。

这种算法简单且易于实现，但对噪声比较敏感。

2. Sobel 算子Sobel 算子是一种常用的基于梯度的边缘检测算法。

它通过在图像上进行卷积运算，计算像素点的梯度幅值和方向，从而检测边缘。

Sobel 算子可以有效地消除噪声，并在边缘方向上提供更好的响应。

3. Canny 边缘检测Canny 边缘检测是一种经典的边缘检测算法。

它包括多个步骤，包括高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制和双阈值处理。

Canny 边缘检测算法具有较高的准确性和鲁棒性，广泛应用于实际图像处理中。

除了以上提到的方法外，还存在许多其他的边缘检测算法，如拉普拉斯算子、积分图像算法等。

这些算法各有优缺点，选择合适的算法需要根据具体应用情况和要求来确定。

对于边缘检测方法的性能评估，通常使用以下几个指标来衡量：1. 精确度精确度是评估边缘检测算法结果与真实边缘之间的差异的指标。

可以通过计算检测结果与真实边缘的重叠率或者平均绝对误差来评估。

2. 召回率召回率是评估边缘检测算法是否能够正确检测到真实边缘的指标。

可以通过计算检测结果中的边缘与真实边缘的重叠率或者正确检测到的边缘像素数量与真实边缘像素数量的比值来评估。

3. 噪声鲁棒性噪声鲁棒性是评估边缘检测算法对图像噪声的抗干扰能力的指标。

可以通过在含有不同噪声水平的图像上进行测试，并比较检测到的边缘结果与真实边缘的差异来评估。

简述canny边缘检测方法
Canny边缘检测方法是一种广泛应用于数字图像处理领域的算法，用于检测图像中的边缘。

它是由John Canny在1986年开发的，是一种基于多级梯度计算和非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）的方法。

该算法的主要步骤包括以下几个步骤：
1. 高斯滤波：对图像进行高斯平滑滤波以去除噪声，同时模糊图像，使边缘在进行梯度计算时更平滑。

2. 梯度计算：使用Sobel等算子计算图像中每个像素点的梯度、方向和大小，从而找到边缘的位置。

3. 非极大值抑制：将检测到的梯度方向沿垂直方向上进行“压缩”，将每个像素点的位置更新为其在梯度方向上的最大值处。

4. 双重阈值：对非极大值抑制后的图像进行二值化操作，设定一个高阈值和低阈值，比较每个像素点的梯度大小是否高于高阈值或低于低阈值。

高于高阈值的点被标记为强边缘，低于低阈值的点被标记为背景，介于高低阈值之间的点被标记为弱边缘。

5. 边缘跟踪：将弱边缘与强边缘连接起来，最终得到连续的边缘。

Canny边缘检测方法具有较高的精度和鲁棒性，广泛应用于计算机视觉、机器视觉、物体检测等领域。

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法赵洁;李玮;郝志鹏;彭慧卿【摘要】传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2011(030)010【总页数】4页(P44-47)【关键词】Canny算子;图像形态学;边缘检测;图像融合【作者】赵洁;李玮;郝志鹏;彭慧卿【作者单位】天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384;天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384;天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384;天津城市建设学院电子与信息工程系,天津300384【正文语种】中文【中图分类】TP301.6边缘检测是图像分割、目标区域识别和特征提取等数字图像分析领域中的重要技术，目前已经成为机器视觉研究领域最活跃的热点课题之一。

传统边缘检测方法包括Roberts算子、Sobel算子等一阶微分算子,以及Laplacian算子、LOG算子等二阶微分算子[1]。

这类算法以满足一阶导数极大值点或者二阶导数过零点作为图像的候选边缘点，通过人为设定的全局阈值作为评价标准去除噪声与弱边缘点，将梯度值小于阈值的候选边缘点删除。

由于微分运算对噪声比较敏感，抗噪声性能差，提取的边缘不够精细,因此在实际应用中受到了限制[2]。

对于边缘检测算子性能优劣，Canny提出了三个评价准则[2]：高信噪比准则、定位精准准则和单一边缘唯一响应准则，并据此提出了Canny边缘检测算子。

canny算法原理Canny算法原理Canny算法是一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于计算机视觉、图像处理、模式识别等领域。

该算法的主要思想是通过对图像进行平滑滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接等步骤，最终得到一张二值化的边缘图像。

平滑滤波平滑滤波是Canny算法的第一步，该步骤主要是为了去除图像中的噪声和细节信息，同时保留图像中的大致特征。

常用的平滑滤波方法有高斯滤波和中值滤波。

高斯滤波是一种线性平滑滤波方法，能够有效去除高斯噪声；中值滤波是一种非线性平滑滤波方法，能够有效去除椒盐噪声。

计算梯度幅值和方向计算梯度幅值和方向是Canny算法的第二步，该步骤主要是为了寻找图像中的边缘。

常用的梯度算子有Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子。

Sobel算子是一种常用的梯度算子，它能够有效检测图像中的水平和垂直边缘。

非极大值抑制非极大值抑制是Canny算法的第三步，该步骤主要是为了保留图像中的细节信息。

在计算完梯度幅值和方向后，我们需要对图像进行非极大值抑制，即对每个像素点的梯度幅值进行比较，只保留梯度幅值最大的像素点，其余像素点置为0。

双阈值处理双阈值处理是Canny算法的第四步，该步骤主要是为了确定图像中的边缘像素点。

在非极大值抑制之后，我们将图像中的像素点分为三类：强边缘像素点、弱边缘像素点和非边缘像素点。

强边缘像素点是指梯度幅值大于高阈值的像素点，非边缘像素点是指梯度幅值小于低阈值的像素点，弱边缘像素点是指梯度幅值介于低阈值和高阈值之间的像素点。

边缘连接边缘连接是Canny算法的最后一步，该步骤主要是为了将弱边缘像素点与强边缘像素点连接起来，形成一条完整的边缘。

常用的边缘连接方法有连通性分析法、基于Hough变换的方法和基于最小生成树的方法。

总结Canny算法是一种经典的边缘检测算法，具有较高的精度和鲁棒性，在计算机视觉、图像处理、模式识别等领域得到广泛应用。

Canny算法详解边缘提取以及边缘增强是不少图像处理软件都具有的基本功能，它的增强效果很明显，在用于识别的应用中，图像边缘也是非常重要的特征之一。

图像边缘保留了原始图像中相当重要的部分信息，而又使得总的数据量减小了很多，这正符合特征提取的要求。

在以后要谈到的霍夫变换(检测图像中的几何形状)中，边缘提取就是前提步骤。

这里我们只考虑灰度图像，用于图像识别的边缘提取比起仅仅用于视觉效果增强的边缘提取要复杂一些。

要给图像的边缘下一个定义还挺困难的，从人的直观感受来说，边缘对应于物体的边界。

图像上灰度变化剧烈的区域比较符合这个要求，我们一般会以这个特征来提取图像的边缘。

但在遇到包含纹理的图像上，这有点问题，比如说，图像中的人穿了黑白格子的衣服，我们往往不希望提取出来的边缘包括衣服上的方格。

但这个比较困难，涉及到纹理图像的处理等方法。

好了，既然边缘提取是要保留图像的灰度变化剧烈的区域，从数学上，最直观的方法就是微分(对于数字图像来说就是差分)，在信号处理的角度来看，也可以说是用高通滤波器，即保留高频信号。

这是最关键的一步，在此之前有时需要对输入图像进行消除噪声的处理。

用于图像识别的边缘提取往往需要输出的边缘是二值图像，即只有黑白两个灰度的图像，其中一个灰度代表边缘，另一个代表背景。

此外，还需要把边缘细化成只有一个像素的宽度。

总的说来边缘提取的步骤如下：1，去噪声2，微分运算3，2值化处理4，细化第二步是关键，有不少书把第二步就直接称为边缘提取。

实现它的算法也有很多，一般的图像处理教科书上都会介绍好几种，如拉普拉兹算子，索贝尔算子，罗伯特算子等等。

这些都是模板运算，首先定义一个模板，模板的大小以3*3的较常见，也有2*2，5*5或更大尺寸的。

运算时，把模板中心对应到图像的每一个像素位置，然后按照模板对应的公式对中心像素和它周围的像素进行数学运算，算出的结果作为输出图像对应像素点的值。

需要说明的是，模板运算是图像的一种处理手段--邻域处理，有许多图像增强效果都可以采用模板运算实现，如平滑效果，中值滤波(一种消除噪声的方法)，油画效果，图像的凹凸效果等等。

改进canny算子的亚像素定位算法舒启林;山博【摘要】为了提高亚像素边缘定位精度,减小定位误差,提出了一种改进的canny 边缘检测算子用来检测图像的像素级边缘,之后基于改进的canny算子粗定位的边缘点,采用高斯拟合亚像素方法找出图像的亚像素边缘点位置.针对微小的圆形零件进行图像采集及图像处理,通过matlab实验仿真将该方法与传统的canny算子相比较,发现误定位明显减少,在保留边缘信息的同时有效的提高了边缘定位的精度,得到更准确的圆心位置及半径长度.结果表明是一种有效的边缘检测定位算法,具有一定的实用意义.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2018(000)010【总页数】4页(P165-168)【关键词】图像处理;边缘检测;Canny算子;圆心定位;亚像素【作者】舒启林;山博【作者单位】沈阳理工大学机械工程学院,辽宁沈阳 110159;沈阳理工大学机械工程学院,辽宁沈阳 110159【正文语种】中文【中图分类】TH16;TP751.11 引言在现代生产中，微小机械零件的应用越来越广泛，对于微小机械零件尺寸的测量要求也愈来越多。

经调查发现，当今国内市场上一些微小型的零件主要测量方式为传统的人工测量，传统的测量方法包括游标卡尺、千分尺、量规、百分表、千分表等测量方法，有些微小零件的测量甚至要借助显微镜进行，虽然操作起来比较直接，但测量过程中会存在一些问题，比如不易持握，测量过程中受人为因素和环境因素的影响较大，难以保证精度，更不要说速度，无法实现自动测量和非接触式测量。

图像测量技术具有非接触、动态测量范围大的特点，对于微小的被测机械零件可以通过调节摄像系统的放大倍数，方便的实现毫米量级、微米量级甚至纳米量级的参数测量。

而且只要能够保证采集图片的摄像系统有足够高的分辨率，就能通过算法实现较高的测量精度。

技术主要是通过对待加工零件的图像进行处理从而获得其尺寸及位置信息，其中，图像边缘信息检测是该技术的关键之处。

canny算子公式Canny算子公式是一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于图像处理领域。

通过使用该算子，可以有效地检测图像中的边缘，并提取出有用的信息。

本文将介绍Canny算子公式的原理及应用。

Canny算子公式的原理是基于图像的梯度变化来检测边缘。

在图像中，边缘是颜色或灰度值发生剧烈变化的地方。

Canny算子通过计算图像中每个像素点的梯度，找到梯度变化最大的地方，从而确定边缘的位置。

Canny算子的公式可以用以下几个步骤来表示：1. 高斯滤波：首先对图像进行高斯滤波，目的是去除噪声。

高斯滤波是一种线性平滑滤波器，可以平滑图像的灰度值，使图像变得更加模糊，从而减少噪声的影响。

2. 计算梯度：对经过高斯滤波后的图像，使用Sobel算子计算每个像素点的梯度。

梯度表示图像灰度值的变化速度，可以用来检测边缘。

3. 非极大值抑制：在计算完梯度后，需要对梯度幅值进行非极大值抑制。

该步骤的目的是只保留梯度幅值最大的像素点，而将其他像素点抑制掉。

这样可以保留边缘的细节信息。

4. 双阈值检测：在完成非极大值抑制后，需要对梯度幅值进行阈值处理。

将梯度幅值分为高阈值和低阈值两部分，高阈值用于检测强边缘，低阈值用于检测弱边缘。

强边缘会被保留下来，而弱边缘则会被进一步处理。

5. 边缘连接：最后一步是对弱边缘进行边缘连接。

通过与强边缘相连，可以将弱边缘转化为强边缘，从而得到完整的边缘图像。

Canny算子公式的应用非常广泛。

在图像处理领域，边缘检测是很多应用的基础，例如目标检测、图像分割等。

通过使用Canny算子，可以提取出图像中的边缘信息，为后续的处理提供重要的依据。

Canny算子公式还可以用于图像的特征提取。

在计算机视觉领域，图像的特征提取是一项重要的任务。

通过提取图像的边缘特征，可以实现图像的分类、识别等应用。

Canny算子公式是一种常用且有效的边缘检测算法。

通过对图像进行高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接等步骤，可以提取出图像中的边缘信息。

交流Experience ExchangeI G I T C W 经验278DIGITCW2020.05图像分割是一个经典的机器视觉处理问题，其目的是将图像分割为若干个相关的区域，从而提取出感兴趣的区域或者轮廓特征。

图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性，其效率直接影响生产的效率，因而，一个快速准确图像分割算法是目标识别，分级分类任务面临的首要问题。

在农业产品分级分类任务中，图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来，为进一步的尺寸测量，分类任务做好准备。

对于农产品图像分割算法来说，由于受到生产设备成像质量，灰尘污渍，光照条件，阴影等外部因素影响，造成分割的不准确。

本文通过对比不同图像分割算法，阐述各类算法的优缺点，以及各自合适的应用场景。

1 传统提取算法阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，通过阙值的设置，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，从而分割图像。

此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。

在这类算法中，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有最大类间方差法和最大熵阙值分割法。

最大类间方差法根据图像的灰度特性寻找阙值，使分割出的图像区域之间的差别最大，用于判断分割图像区域之间的差别是其各区域间的内部方差。

最大类间方差法极易受到噪音的影响，如阴影，但在单纯背景条件下，适用于初步的获取目标物的位置。

最大熵阙值法与最大类间方差原理类似，将图像通过信息熵分为不同区域。

信息熵在混乱无序的系统中较大，在确定有序的系统中较小，根据信息熵的特性，可将图像分割为不同的区域。

徐海，秦立峰等人在黄瓜叶部角斑病提取任务中，使用最大类间方差法初分割，继而使用最大熵发二次分割提取病虫害区域。

另外，彩色图片中，使用色彩信息分割图像也是常用的手段，常见的色彩信息表示方式有BGR 和HSV ，通过设置色值区间可提取农作物病变区域。

基于改进Canny算法的实时边缘检测系统设计与硬件实现赵安才;周强【摘要】针对传统Canny边缘检测算法中的边缘连接是通过设定固定阈值完成的,无法自动适应外界检测环境变化的问题,在FPGA上设计实现了一种基于改进Canny算法的实时边缘检测系统.该系统利用OSTU算法(最大类间方差法)自动选取合适的双阈值,能够对摄像头模块采集的视频图像进行实时处理,提取出每一帧图像的边缘,并在显示器上显示.实验结果表明,该系统能在在外界环境发生变化时,不需要做出调整,仍然能够很好的检测到图像的边缘.%In traditional Canny edge detection algorithm,the edge connection is completed by a fixed threshold,which cannot automatically adapt to changes in the external detection environment.So a realtime edge detection system based on improved Canny algorithm is designed and implemented on the FPGA,in which the OSTU algorithm (maximum interclass variance method) is used to automatically select the appropriate double threshold.The system can process the video images collected by the camera module in real-time,get the edge of every frame and then display it in monitor.The experiment result show that when the external environment changes,the system can still detect the edge of images very well without adjustment.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2018(026)007【总页数】5页(P189-193)【关键词】Canny;FPGA;OSTU;自适应【作者】赵安才;周强【作者单位】北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191【正文语种】中文【中图分类】TP391图像的边缘通俗讲是指图像中前景与背景之间的分割界线，这些分割界线是由一系列的像素点构成的，且其有一个共同点，即其领域内的颜色灰度存在阶跃变化。

Matlab中的图像分割与轮廓提取技巧在数字图像处理中，图像分割是一个基本且关键的任务。

通过将图像划分为不同的区域或对象，图像分割可以帮助我们更好地理解图像中的内容，并提取出我们所需的信息。

而图像分割的一个重要部分就是轮廓提取，它可以帮助我们准确地描述图像中感兴趣对象的形状和边缘。

在本文中，将介绍Matlab中常用的图像分割与轮廓提取技巧。

一、基于阈值的图像分割方法阈值分割是一种常用的简单而有效的图像分割方法。

它基于图像中像素的灰度值，将图像分割成具有不同灰度的区域。

在Matlab中，可以使用im2bw函数将图像转换为二值图像，并提供一个阈值参数。

通过调整阈值值，我们可以得到不同的分割结果。

此外，Matlab还提供了一些自动阈值选择方法，如Otsu方法和基于最大类间方差的方法。

二、基于区域的图像分割方法基于区域的图像分割方法是一种将图像分割为不同区域的方法。

它通常基于一些与像素相关的特征，如颜色、纹理和形状。

在Matlab中，可以使用regionprops函数计算图像的区域属性，如面积、中心位置等。

然后，可以根据这些区域属性将图像分割成不同的区域。

此外，还可以使用图像均值漂移算法和超像素分割算法等进行基于区域的图像分割。

三、基于边缘的图像分割方法基于边缘的图像分割方法是一种通过提取图像中的边缘信息来进行分割的方法。

它通常基于边缘检测算法，如Canny算子和Sobel算子。

在Matlab中，可以使用edge函数实现边缘检测，并提供一些参数来调整边缘检测的结果。

通过检测图像中的边缘，我们可以得到图像的轮廓信息，并将图像分割成不同的部分。

四、轮廓提取技巧在图像分割中，轮廓提取是一个重要且常用的步骤。

它可以帮助我们准确地描述和表示感兴趣对象的形状和边界。

在Matlab中，可以使用一些函数来提取图像的轮廓，如bwboundaries函数和imcontour函数。

这些函数可以将二值图像或灰度图像中的轮廓提取出来，并可视化或保存为具有不同宽度和颜色的图像。

汽车近光灯光形图像处理金沛峰【摘要】汽车近光灯光束投影的明暗截止线及其拐点是现行国标汽车安全性能的必检项目，由于图像噪点和边界模糊而难于直接确定。

使用 MATLAB 数字图像算法对汽车近光灯屏幕光型图像进行处理。

采用中值滤波算法进行平滑消噪，改善了图像清晰度。

比较灰度直方图法和最大类间方差法，选择最大类间方差法确定阈值，将图像分割转换成交界明显的二值化黑白图像。

采用 Canny 算子进行边缘检测，得到十分清晰的单像素明暗截止线；最后，采用最小二乘法对明暗截止线进行拟合，准确确定了拐点的位置。

%It is the necessary inspection items of existing vehicle safety performance GB , which is the cut-cutoffline and its turning point of car passing beam light projection .Because of image noise and fuzzyboundaries, it is often difficult to directly determine them.This article uses MATLAB digital imagealgorithms to process the screen image of passing beam light .The image clarity is improved due to using themedian filtering algorithm for smooth and denoising.For the purpose of automatically obtaining thresholdvalue and ensuring accuracy, we compared gray histogram method and Otsu.Then we select Otsu tosegment and convert the image into binary monochrome image with clear -cut boundaries.By using Cannyedge detection operator, we get very clear single-pixel cut-off line.Finally, we make curve fitting of thecut-offline by the least squares method to identify the turning point accurately .【期刊名称】《照明工程学报》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】7页(P122-128)【关键词】近光灯;明暗截止线;汽车照明【作者】金沛峰【作者单位】延锋汽车饰件系统有限公司测试中心，上海 200233【正文语种】中文【中图分类】TM923前照灯，是汽车在夜间或白天雾雨中行驶时，照明道路、辨认前方障碍物的汽车灯具，一般具有近光和远光两种照明功能。