一种基于自适应Canny算子的舰船红外图像边缘检测方法

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基于改进Canny算子的图像弱边缘检测算法

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。

基于改进Canny算子的图像边缘检测算法

［ｂｔａｔＡｓｒｃ］Ｒｅｅｒｇｔｅｉｇｉｈｉｉｅｍｅｉｌｅｄａｄｓｌｅｍｅｉａｉｇｓｒｄｂｏｄｃｌｅｄｅｅｔｅｌｉｅｆｒｎｔｉｏｈｍａｅｗｈｃｓｎｔｄｃｌ，ｎｉａｔｔｄｃｌｍａｅａｅｌｏｅｌｎｅｓｔｄｔｃｃｌｓ，ｈａｆｉｍｉｒｏｈｓｏｚ
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２ｊ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
ｈｎｎ．Ｅｘｒｍｅｔｌｒｓｌｓｐｏａｉａｇｒｔｍａｆｅｔｅｙｒｄｃｎｅｆｒｎｅａｄｎｉｅｅｇ，ａｄｍａｅｍｏｅｐｏｎｎｅｅｔｏｔｉｎｉｇｐｅｉｎａｅｕｔｒｖｅｔｔｔｓｌｏｉｈｃｎｅｃｉｌｅｕｅｉｔｒｅｅｃｎｏｓｄｅｎｋｒｒｍｉｅｔｄｔｃｉｎｈｈｖ
ＷＡＮＸｉｏｊｎＬＵＸ－ｎＧＵｏｇＧａ－，Ｉｕｍｉ，ＡＮＹｎｕ
（ｏｌｇｆｎｏｍａｉｎＥｇｎｅｉｇＣｐｔｌｒａｎｖｒｉ，ｅｉｇ１０４，ｈｎ）ＣｌｅＩｆｒｔｎｉｅｒ，ａｉｍｌｉｅｓｙＢｉｎ００８ＣｉａｅｏｏｎａＮｏＵｔｊ
ｃａａｔｒｓｉｓｏｈｒｃｅｉｔｆｍｅｃｌｅｌｉｇ．ｃｄｉａｌｍａｅｃ
［ｙｗｏｄｅｇｅｅｔｎｒｄｂｏｄｃｌｇ；ａｎｐｒｔｒｉｒｔｅｌｏｉｍ；ｔｅｔａｍｏｈｌｇｃｌｔｏＫｅｒｓｄｅｔｉ；ｅｌｏｅｌｉｅＣｎｙｏｅａｏ；ｔａｉｇｒｈｍａｍａｉｌｒｏｏｉａｍｅｈｄＩｄｃｏｓｍａｅｖａｔｈｃｐＤＯＩ１．９９ｊｓｎ１０ —４８２１．４０９：０３６／ｉ．００３２．０２１．５．ｓ

基于Canny算子的图像边缘检测优化算法

改进后的Ｃａｎｎｙ算子具有很强的闭值自适应能力，能有效检测到图像中的细节梯度，并去除了伪边缘和噪声边缘，有效提高了边缘的检测精度和准确性。．关键词：图像边缘检测；直方图凹度分析；Ｃａｎｎｙ算子；阈值
中图分类号：ＴＰ３１７．４文献标识码：Ａ文章编号：１００１ — ７１１９（２０１３）０７－０１２７－０５
ＡｎＯｐｔｉｍａｌＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＩｍａｇｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄＯｉｌＣａｎｎｙ
ＸｕＬｉａｎｇ，ＷｅｉＲｕｉ
（Ｄｅｐａ￣ｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＨｕａｎｇｈｕａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨｅｎａｎＺｈｕｍａｄｉａｎ４６３０００，Ｃｈｉｎａ）
徐亮，魏锐
（黄淮学院信息工程学院，河南驻马店４６３ｏｏ０）
摘
要：针对的缺陷，提出一种改进的Ｃａｎｎｙ的边缘
检测算法。首先用开关型中值滤波器抑制噪声，保持图像的边缘信息，然后采用直方图凹度分析自动选取双阈值，并用此高低阈值检测及连接图像的边缘，从而得到较为理想的图像边缘。实验结果表明，
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣａｎｎｙｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｘｉｓｔｓｔｈｅｄｅｆｅｃｔｌｏｓｉｎｇｄｅｔａｉｌｓｏｆｔｈｅｅｄｇｅ，ＳＯｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＣａｎｎｙｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｂｙｓｗｉｔｃｈｉｎｇｍｅｄｉａｎｆｉｌｔｅｒｉｓｒｏｂｕｓｔｔｏｎｏｉｓｅ，Ｋｅｅｐｔｈｅｅｄｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｉｍａｇｅ，Ｔｈｅｎｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｒｅｓｈｏｌｄｈｉｓｔｏｇｒａｍｃｏｎｃａｖｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｅｄｇｅｌｉｎｋｉｎｇｉｍａｇｅ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｇｅｔｔｈｅｍｏｒｅｉｄｅａｌｉｍａｇｅｅｄｇｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＣａｎｎｙｏｐｅｒａｔｏｒｗｉｔｈｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｆｔｅｒｓｔｒｏｎｇａｄａｐｔｉｖｅｃａｐａｃｉｔｙ，ｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｄｅｔｅｃｔｔｈｅｄｅｔａｉｌｓｏｆｉｍａｇｅｇｒａｄｉｅｎｔ，ａｎｄｒｅｍｏｖｅｔｈｅｆａｌｓｅｅｄｇｅｓａｎｄｎｏｉｓｅｍａｒｇｉｎ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄａｃｃｕｒａｃｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｈｉｓｔｏｇｒａｍｃｏｎｃａｖｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ；ｃａｎｎｙＤｅｔｅｃｔｏｒ；ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ

基于canny算子的改进边缘检测算法

Gx ( x, y ) G ( x, y 1) G ( x, y 1) ， G y ( x, y ) G ( x 1, y ) G ( x 1, y ) 。
Gx ( x, y ) 、 G y ( x, y ) 分别为点 ( x, y ) 处
在 x 方向和 y 方向的一阶偏导。 (3)非极大值抑制将边缘的梯度方向按照水平、竖直、45°和135°四个方向，用不同的邻近像素进行比较，确定局部极大值。若某个像素的灰度值与梯度方向上前后两个像素的灰度值相比不是最大，该点即为非边
1.如何保证物业系统的成功实施项目的成功实施离不开管理层的支持，配套推行相应的管理制度，如公司规定：业务人员每天要将信息及时录入系统，作为公司、集团层面分析的依据，公司根据系统中的业务资料，作为主要分析的依据，同时每月对业务员做量化考评。通过管理考评体系配合管理软件在基层的实施取得很好的效果，有效的提高出租率和收费数据分析精密度。强调将配套的制度和软件有机结合起来。一方面作为一套好的管理软件中应该带有完整的管理考核体系配套，另一方面管理制度的执行同样也需要管理软件的支撑和实现。合双边滤波和Canny算子的优越性，提出一种新的Canny边缘检测算法，该算法用滤波性能较好的双边滤波代替传统Canny 边缘检测中的高斯滤波，对含噪图像具有更好的边缘检测效果。双边滤波是一种非线性的2D信号滤波方法，是图像的空间临近度和像素相似度的一种折衷处理[5]，是通过像素的加权平均而定义的，利用强度的变化来保存图像边缘信息。设BF为双边滤波的符号，由下式定义[6]：
1.引言边缘检测技术是数字图像处理中的一项重要技术，边缘检测的主要目的就是实现对目标图像的精确定位。边缘是图像的基本特征，是图像分割的重要依据，也是纹理特征的重要信息源和形状特征分析的基础，边缘检测的效果将直接影响到图像理解和识别的性能。经典的边缘检测算子，如Robert、Prewitt、Log等，简单、易于实现，但对噪声敏感、抗干扰性能差，边缘不够精细[2]。相比这些算子， Canny算子具有更好的信噪比和检测精度，在图像边缘检测领域中具有更加广泛的应用范围。但是，实际图像中，存在着许多噪声，这时，若仍采用传统Canny算子进行边缘检测，会将一些噪声点误作边缘点检测，导致提取的边缘轮廓模糊、不精确，因此，我们需要对传统Canny算子加以改进。本文提出了一种基于Canny算子而改进的边缘检测算法，该算法既可以较好地滤除噪声，又可以提高目标边缘的定位精度、抑制虚假边缘和去除冗余弱边缘，呈现出了一个更为清晰的图像边缘检测结果，比传统Canny算法具有更好的性能。 2.传统canny边缘检测算法 Canny提出了边缘检测性能优劣的3 个判断准则[3]：高信噪比准则：即输出信号的信噪比最大，以降低边缘点判断为非边缘点和非边缘点判为边缘点的概率。信噪比越大，误检率越低。高定位精度准则：好的定位性能，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心单边缘相应准则：即单一边缘只有惟一响应，并且对虚假边缘响应应得到最大抑制。 2.1 传统canny算法边缘检测步骤

基于分区的自适应Canny边缘检测

基于分区的自适应Canny边缘检测摘要:提出了一种自适应分区的Canny边缘检测算法。

该方法自适应的划分区域,并对各个子区域分别进行canny边缘检测。

理论和实验结果表明,该方法能有效的检测出弱边缘,并且具有一定的自适应性。

关键词:自适应分区canny算法边缘检测Abstract:An adaptive Canny algorithm of edge-detection method is proposed.This algorithm divides image into sub-images and detects them respectively.With theoretical and experimental results,it’s demonstrated that the algorithm could detects more weak edges and the algorithm has also a certain degree of adaptability.Key word:Adaptive Partitioning,Canny Algorithm,Edge Detection引言图像的边缘是图像最基本的特征,边缘检测对图像的分析和理解具有重要意义。

边缘是周围像素值有阶跃变化的像素的集合。

在灰度图像中,边缘表现了图像局部灰度的不连续性,边缘点对应于一阶微分的极大值点和二阶微分的零交叉点[1]。

传统的边缘检测算子[2]如Robert、Prewitt、Krisch、Sobel、LOG、Canny等本身存在一些不足,多数情况下无法达到很好的检测效果。

相比之下,基于最优化算法的Canny边缘检测具有信噪比大,检测精度高[3]的特点,被广泛应用。

传统Canny算法存在的缺陷是对于整幅图像高斯滤波器采用固定的σ值,并且需要人为确定唯一的高低阈值的参数,而且不同的参数对检测结果的影响很大。

基于Canny算子的图像边缘检测实现

找可连接到轮廓的边缘，这样，算法不断在（ｘ，Ｙ）中收集边缘，直到Ｑｌ，Ｙ）
连接起来为止。
ｃａｎｎｙ算子边缘检测算法可分为四步：高斯滤波器平滑、一阶偏导的梯度计算、梯度幅值的非极大值抑制、双阈值算法检测和连接边缘。Ｓｔｅｐｌ：高斯滤波器平滑。由于高斯滤波器对抑制服从正态分布的噪声很有效，并且随着高斯模板的
）反映了图像的边缘强度，Ｏ（ｘ，）反映了边缘的方向。
Ｓｅｔｐ３：梯度幅值的非极大值抑制仅仅得到全局的梯度并不足以确定边缘，因此为确定边缘，必须保留局部梯度最大的点，抑制非极大值。在每一点上，邻域的中心像素Ｍ与沿梯度线的两个像，则令
太实用。近十年来，有很多学者采用不同的方法研究如何提取受噪声劣化图像
厂【１ — １、一１ — １、ｊ１厂【１１Ｊ
—
１
梯度的幅值和方位角可用直角坐标到极坐标转换公式计算：
Ｍ（ｘ，）＝ √ （ｘ，）＋Ｇ２、Ｘ，ｙ）
３Ｃａｎｎｙ算子的边缘检测算法仿真
本文实验中利用４００Ｘ４００莱娜灰度图，￣Ｍａｔｌａｂ中编写程序，实现Ｃａｎｎｙ算子的边缘检测算法仿真。程序如下：ｉｍｇ＝ｉｍｒｅａｄ（ｇｉｒ１．Ｊｐｇ。）；ｉｍｇＢｍｐ＝ｒｇｂ２ｇｒａｙ（ｉｍｇ）；ｓｕｂｐｌｏｔ（Ｉ，２，１）；ｉｍｓｈｏｗ（ｉｍｇＢｍｐ）；ｔｉｔｌｅ（原灰度图 ’ ）；

基于Canny算法的改进型图像边缘检测算法

关键词：ａｎＣｎｙ算子，缘提取，关中值滤波，缘保持，边开边图像处理
ＡｂｓｒｔｔａｃＣａｎｙｄｇｅｎｅｄｅｅｃｉｎｇｏｒｈｍｉａｉｏｅｔｔａｌｉｏｔｓｋｎｄｆｄｇｅｄｅｅｃｉａｌｉｍｗｈｉｈｖｇｏｃｔｔｏｎｇｏｒｈｔｃｈａｅｏｄｏｍｐｒｈｓｖｅｖｌａｉ，ｔｅｅｎｉｅａｕｔｂｕｏｎｔｅＧａｓａｎｉｅｒｌｏｒｈｍｉｈｕｓｉｆｔａｇｉｌｔｔｕｓｍａｃｓｉａｔｏｓｏｈｎｄｕｚｏｔｅｅｄｙａｕｅｍｇｅｏｍｏｔａｆｚｙｆｈｅｄｇｅ，ｎｄｔｓｅｙｅｎｉｖｆａｉｖｒｓｓｔｅｏｒｉｉｓｌａｔ＆ｐｅｐｐｎｉｅ．ｉｐａｅｒｏｓＴｈｓｐｅｒｄｉｃｓｓｔｉｓｕｅｓｈｅｍｐｒｖｎｍｅｈｄｓｆｏｉｇｔｏｏＣａｎｙＡｎｍｐｒｖｓｔｍｅｄｉｆｔｒｌｒｈｎｉｏｅｄｗｉｃｈａｎｉｅａｇｏｉｍｉｌｔｓｐｒ — ｏ
ｌＧ（ｘｘｄｆ一））ｘＩ
（）１
ＳＲＮ
（）ｆ＝
Ｃａｎ法中高斯滤波方法很难满足边缘检测的要求。ｎｙ算针对这个问题，们提出了各自的解决方法。如林玉池等人例人用固定小８８１的滤波器，过Ｗｉｎｒ波及选择合适的（＝）通ｅｅ滤高、门限来提高信噪比；有人将小波分析、糊增强Ｉ、度低也模３梯］直方图等概念引入Ｃｎｙ算法，达到了一定的效果。ａｎ也本文参考文献［］提出了一种基于排序阈值的开关中值５中滤波方法，文将对其做进一步的改进，用一种基于方向信息本采的，具有双阈值噪声判别功能的改进型开关中值滤波方法来替

简述canny边缘检测方法

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Canny算法的自适应边缘检测方法

ｔｒｓｏｄｕｏｔａｌｅｐｏｅｓｏｄｅｄｔｃｉｎａｄｃｎｅｔｎＷｉｅｒｔａｎｘｅｍｅｔｌｅｕｔ，ｉｉｅｎｔａｅｈｅｈｌｓａｔｍａｉｌｉｔｒｃｓｆｇｅｅｔｎｏｎｃｉ．ｃｙｎｈｅｏｏｔｔｏｅｉｌｄｅｐｒｎａｓｌｈｈｃａｉｒｓｔｓｍｏｓｔｄｄｒｈｔｔａｅｉｒｖｄＣａｎｌｏｉｍｉｌｎａｙｔｅｌｅｆｆｌｎｅｏｔｚｔｎｃｔｒｆｈｒｉａｌｏｉｈｔｍｐｏｅｎｙａｇｒｈｉｓｍｐｅａｄｅｓｒａｉ，ｕｌｌｇｔｐｉａｉｒｅａｏｔｅｏｉｎｌｇｒｔ．Ｍｏｅｖｒｔｓｏｚｉｉｈｍｉｏｉｉｇａｍｈｒｏｅ，
ＯｔｕＳｍｅｏｐｌｄｔｇｒｄｅｔｉｏａｗｈｃｅｅａｅｙｎｎｍａｉｌｕｐｅｓｏ，ｔｅｅｍｅｈｄｏｔｉｉｈａｄｌｗｓ ’ ｔｄａｐｉｉｈｅｏｍａｅｇａｉｎｓｇｍｉｈｇｎｒｔｄｂｏ・ｘｍａｐｒｓｉｎｈｗｔｏｂａｎｈｇｎｈｔｒｓｎｏ
４３０６
２１。１）００１（３８
计算机工程与设计ＣｍｕｒｎｉｅｎｄｅｇｏｐｔｇｅｉａｓｎｅＥｎｒｇｎＤｉ
・多媒体技术・
基于Ｃｎｙ算法的自适应边缘检测方法ａｎ
刘超，周激流，何坤

基于Canny算子的改进的图像边缘检测方法

（ｃｏｌｆｃａｒｎｎｉｅｉｇｅｉｓｔｔｏｅｈｏｏｙｅｉ００，ｈｎ）ＳｈｏｏＭｅｈｔｉＥｇｅｒ，ＢｉｎＩｔｕｅｆｃｎｌ，Ｂｉｎ１０８ＣｉｏｃｎｎｊｇｎｉＴｇｊｇ１ａ
ＡｂｔａｔＩｈｓｐｐｒｎｉｒｖｄｅｇｅｅｔｎａｇｒｈｂｓｄｏａｎｐｒｔｒｉｐｏｏｅｎｗｉｈＧａｓｓｒｃ：ｎｔｉａｅ，ａｍｐｏｅｄｅｄｔｃｉｏｉｍａｅｎＣｎｙｏｅａｏｓｒｐｓｄｉｈｃｕｓｏｌｔｉｅｓｒｐａｅｙＭＴｆｔ．Ｔｅｈａａｔｒｎｔｌｏｉｍｒｔｄｅ．ＥｐｒｎｈｗｓｔａｅｖｒｃｔｆｔｒｉｅｌｃｄｂＭｌｒｈｎｔｅｐｒｍｅｅｓｉｅａｇｒｈａｅｓｕｉｄｌｉｅｈｔｘｅｍｅｔｏｈｔｈｅａｉｉｓｔｙｏｄｅｄｔｃｉｎｉｍｐｏｅｖｄｎｌ，ｃｌｕａｉｇｑａｔｙｉｒｄｃｄｅｏｍｏｓｙｎｒｆｒｂｅｒｓｌｉｏ — ｆｅｇｅｅｔｓｉｒｖｄｅｉｅｔｏｙａｃｌｔｕｎｉｓｅｕｅｎｒｕｌ，ａｄａｐｅｅａｌｅｕｔｓｂｎｔｔｉｅ．ａｎｄＫｅｒｓｅｇｅｅｔｎＭＴｆｔｒｐｒｍｅｅｈｏｉｇｙｗｏｄ：ｄｅｄｔｃｉ；Ｍｌ；ａａｔｒｃｏｓｎｏｉｅ
ＩｐｒｖｄＥｄｅＤｅｅｔｏｇｒｔｍｓｄｏｎｙＯｐｒｔｒｍｏｅｇｔｃｉｎＡｌｏｉｈＢａｅｎＣａｎｅａｏ

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文章编号：１６７２ — ８７８５（２０１３）０７＿００２５ — ０６
一
种基于自适应Ｃａｎｎｙ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２６４００１）
ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｅｄｇｅｓ．Ｔｈｅｅ Байду номын сангаас ｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｓｈｉｐｅｄｇｅｓｄｅｔｅｃｔｅｄ
ＭＡＸｉｎ — ｘｉｎｇ，ＸＵＪｉａｎ，ＺＨＡＮＧＪｉａｎ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｖａｌＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙａｎｔａｉ２６４００１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｎａｄａｐｔｉｖｅＣａｎｎｙｏｐｅｒａｔｏｒｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇｔｈｅｅｄｇｅｓｏｆｉｎｒａｆｒｅｄｉｍａｇｅｓｏｆａｓｈｉｐｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｌｏｃａｌｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎｏｆａｎｉｍａｇｅｉｓｕｓｅｄｔｏｓｅｔＧａｕｓｓｉａｎｉｌｆｔｅｒｓｃａｌｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｖａｌｕｅ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｖａｒｉａｎｃｅｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｇｒａｄｉｅｎｔｈｉｓｔｏｇｒａｍｉｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｈｉｇｈａｎｄｌｏｗｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｏｆｔｈｅＣａｎｎｙｏｐｅｒａｔｏｒＳＯａｓｔｏ
ｏｐｅｒａｔｏｒｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｈｓａａｇｏｏｄｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｉｇｎａｌａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｃａｎｎｙｏｐｅｒａｔｏｒ；ａｄａｐｔｉｖｅｓｃａｌｅｆａｃｔｏｒ；
ＡｎＡｄａｐｔｉｖｅＣａｎｎｙＯｐｅｒａｔｏｒＢａｓｅｄＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎ
ＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＩｎｆｒａｒｅｄＩｍａｇｅｏｆＳｈｉｐ
ｂｙｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄａｒｅｃｌｅｒａａｎｄｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗｉｔｈｌｅｓｓｎｏｉｓｅ．ＴｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣａｎｎｙ
摘
要：提出了一种用于舰船红外图像边缘检测的自适应Ｃａｎｎｙ算子边缘检测方法。先
利用图像的局部最大标准差值为参考值设定高斯滤波尺度参数，然后采用基于梯度幅度直方图的类间方差最大法计算Ｃａｎｎｙ算子的高低阈值，从而实现边缘的自动检测。实验结果表明，采用该方法检测出的舰船边缘清晰连续，噪声较少，优于传统的Ｃａｎｎｙ算子边缘检测方法，并且具有很好的工程适用性。关键词：信号与信息处理；边缘检测；Ｃａｎｎｙ算子；自适应尺度参数；自适应阈值中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２ — ８７８５．２０１３．０７．００６