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100 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering图像与多媒体技术 • Image & Multimedia Technology1 引言随着图像处理技术的发展与广泛应用，现在社会中图像处理的应用领域越来越广泛，如三维重建，医学诊断，图像识别等等。
而图像处理过程中，最重要的一项预处理技术即为边缘检测技术。
图像的边缘是图像特征识别中的重要组成部分。
我们一般认为边缘是图像中周围像素有不连续变化或屋脊变化的像素的集合。
在一幅图像中，边缘特征所表达的信息量在整张图片的特征信息中占有主导地位，对图像特征的识别、分析十分重要。
边缘信息主要从像素值幅度和走向两个方面来表示。
一般来说，沿着边缘走向的像素点灰度值呈连续性变化特征，而垂直于边缘走向的像素点灰度值则呈跳跃性或阶跃性变化特征。
边缘检测技术即为通过一定的算法将图像中的边缘尽可能真实地提取或表示出来的技术。
边缘检测技术发展到目前已有很多类提取算法，但主要的计算原则就借助于类似高斯平滑、傅里叶变换等的数学函数与图像的灰度矩阵进行卷积计算,从而得到横、纵两个方向上的梯度图像和模图像,然后根据基于canny 算子的边缘检测算法应用研究文/陈蒙【关键词】canny 边缘检测（Edge Detection）高斯平滑（Gausscian Blur）canny, Edge Detection, Gausscian Blur 梯度方向来进行模的极大值提取,获得需要的图像特征边缘。
本文主要研究的是以canny 算子为检测手段的边缘检测算法。
2 canny边缘检测算法任何一个边缘检测算法的原则都是真实、详尽地标识出原图像的实际边缘，同时又尽可能避免图像中的噪点、伪边缘等噪声的干扰，找到一个最优的图像边缘。
Canny 边缘检测算法也是如此，一般由抑制噪声、寻找梯度亮度、非极大值抑制、确定和连接边缘这四步完成的。
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。
技术创新39结合ca n ny边缘检测算法与k-means算法的图像文字识别◊内江师范学院数学与信息科学学院向涛杨乾辉邓云吴苹杨秀霞许雷本文就图像中文本的识别进行了深入的研究，在目前的技术领域，文本识别的技术还够成熟，但是依然有许多的方法能够解决文本识别问题，比如边缘特征法、将文本图像连通寻找适当新的区域法、还有就是基于一些文本自身独特的特征和机器学习的方法；其次是就算得到了一些文本数据，因为世界是多姿多彩的，每个文本在自然界中受到的光照强度、文本自身的大小、倾斜程度等都会给图像文本的识别增加更大的难度，但是也不是说不能够完全识别文本区域内容，只是各种方法各有各的优势，因此需要对应找到更实用的方法。
目前大部分文本识别算法的核心都差不多，基本上都是先确定文本的大致区域，缩小识别范围，从而降低识别时间，还能够提高文本识别的效率。
当今世界最先好的识别技术（OCR）m是很好的也是非常成熟的一个方法，通过大量的数据验证得到的结果是（OCR）皿具有良好的性能，但直接使用效果却不是很好，因此本文采用了canny边缘检测算法和k-means算法进行文本定位，在一定程度上增强了文本区域的识别。
1canny与k_means算法原理1.1基于canny边缘检测算法原理该算法舷于边缘特征的一个检测性算法，它在对文本的处理过程中会保留文本属性值不变，但是并不是对文本不加以处理，而是会将文本图像的数据规模进行缩减。
目前世界研究中基于边缘检测的算法还是比较多，本文采用的是canny算法，该算法能够很好的处理边缘检测问题，这为文本识别带来了优势。
边缘检测算法是多种多样的，而canny算法是找到最适合的f瞬检测，含义如下所示。
（1）搜寻最佳检测：边缘检测会把文本边缘的一些特征尽可能的提取到的同时，还需要满足漏检的概率值尽可能的小。
（2）边缘定位规则：要求搜寻到边缘的点与实际文本的边缘点相差不远，总之就是使得搜寻的边缘位置与实际文本的边缘位置的偏差不能够太大，从而提高识别精度。
基于Canny算子的图像边缘检测算法作者：石桂名等来源：《现代电子技术》2015年第12期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。
关键词：图像处理；边缘检测； Canny算子；参数选择中图分类号： TN911.73⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2015）12⁃0092⁃02边缘检测算法是图像处理中的一个重要部分，本文比较了几种常用的传统边缘检测算法，分析Canny算法的含义、原理和步骤，并将Canny算法应用于车牌和动物的检测。
实验仿真结果验证了Canny算法的良好性能：提取缘信息的同时，能很好地抑制噪声的干扰，提高了图像边缘检测效果，但对于某些细节过于复杂的图像可能丢失一些信息。
1 边缘检测算法简介Roberts算子是一种利用局部差分来寻找边缘的边缘检测算子，它处理的边缘效果不是很好，不够平滑。
Sobel算子是滤波算子，用于提取边缘时，可以利用快速卷积函数，方法简单，使用率较高，但是不能严格地模拟人的视觉生理特征，提取的图像轮廓并不能令人满意[1]。
Prewitt算子是一种基于一阶微分算子的边缘检测，利用像素点周围邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，除掉一些假边缘，起到了平滑噪声的功能。
Laplacian算子是一个二阶微分算子，定义为梯度（[∇f]）的散度（[∇⋅f]）。
LoG算子也就是高斯拉普拉斯函数，常常用于数字图像的边缘提取和二值化，它结合了Gauss平滑滤波器和Laplacian锐化滤波器，效果更好。
Canny算子是一个多级边缘检测算法，边缘检测效果最好[2⁃3]。
2 Canny边缘检测算子2.1 Canny算法的含义1986年，John F.Canny找到一个可以实现多级边缘检测的算法，命名为Canny边缘检测算子，其含义如下[4]：（1）最佳检测：能够检测到足够多的图像中实际的边缘，减少真实边缘的漏检率和误检率。
基于改进Canny算子的图像边缘检测算法王小俊;刘旭敏;关永【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)014【摘要】医学领域中的红细胞图像要求检测出细胞面积、圆度及个数等特征.针对该检测需求,提出一种基于改进Canny算子的图像边缘检测算法,采用迭代算法计算最佳高低双阈值,以数学形态法细化检测出的图像.实验结果表明,该算法可减少干扰边缘和噪声的影响,能突显医学细胞图像的检测特征.%Referring to the image which is in the medical field, and similar to the medical image as red blood cells needs to detect cell size, roundness, and number of other features detection requirements, this paper proposes an image edge detection algorithm based on improved Canny operator. It calculates the optimal high and low dual-threshold through iteration arithmetic, and uses mathematical morphology to detect image thinning. Experimental results prove that this algorithm can effectively reduce interference and noise edge, and make more prominent detection characteristics of medical cell image.【总页数】4页(P196-198,202)【作者】王小俊;刘旭敏;关永【作者单位】首都师范大学信息工程学院,北京100048;首都师范大学信息工程学院,北京100048;首都师范大学信息工程学院,北京100048【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于Canny算子改进的图像边缘检测算法研究 [J], 郭忠峰;唐晓晓;任仲伟;刘娅菲;匙皓2.改进Canny算子的图像边缘检测算法 [J], 徐衍鲁;马燕3.基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法 [J], 钱红莹4.基于Canny算子的图像边缘检测算法在扭矩检测装置中的应用 [J], 吴房胜;李如平;施冬冬5.基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法 [J], 钱红莹[1]因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Canny算子的彩色图像边缘检测算法【摘要】本文将Canny算子应用于彩色图像，针对单尺度滤波器的缺点，本文采用改进的多尺度滤波器对彩色图像进行平滑。
通过实验证明，本文所采取的彩色图像边缘检测方法对噪声有很好的抑制作用，并且能够提取比较完整的图像边缘，是一种有效的检测方法。
【关键词】彩色图像；Canny算子；多尺度高斯滤波器1、引言边缘检测是图像处理中最基础也是最重要的部分。
其中有关灰度边缘检测的算子众多，有Sobel、Laplace、Roberts、Prewitt、Kisch和Laplacian、Canny等算子[1]，然而，在我们现实生活中的大部分图像是彩色图像，与灰度图像相比，彩色图像能提供更多、更丰富的信息。
经过大量的实验证明，10%的边缘信息通过灰度边缘检测算子是检测不出来的[2]，可能会丢失一些重要信息。
所以彩色图像边缘检测越来越受到人们的关注。
本文选取在RGB颜色空间中进行彩色图像边缘检测，利用Canny算子对彩色图像进行边缘检测，能够继承Canny算子定位准确，单边响应，信噪比高等优点。
然而，Canny算子在进行平滑图像的过程中，采用单尺度高斯滤波器，不能很好的滤除复杂繁多的噪点，针对这些问题，本文采取了一些措施。
2、算法原理2.1 多尺度高斯滤波器平滑图像利用不同尺度的高斯函数对图像进行滤波，在每个尺度下分别对R、G、B 三个分量多维磨光形成新的真彩色图像。
在本文中选取四个不同尺度的滤波器，分别对图像的3个分量进行滤波，然后对三个分量的四个不同结果进行加权求和，最后输出一个滤波图像。
假设，我们选取的四个不同尺度分别是，则利用这四个不同尺度的高斯函数分别对输入图像的R、G、B三分量进行平滑。
对得到的三分量进行加权求和，最后得到一个平滑后的图像，之后对这两个图像进行后续处理。
假设，加权权值，它们的取值与四个不同尺度的选择有关。
在本文中取分别为：（1）最后得到的滤波图像的三分量为公式（2）：其中，分别表示经过四个不同尺度滤波器对三个颜色分量滤波后的三分量图。
基于Canny算子的改进的图像边缘检测方法
周晓明;马秋禾;肖蓉
【期刊名称】《影像技术》
【年(卷),期】2008(020)004
【摘要】本文简要介绍了Canny算子边缘检测的基本原理,并对其性能进行了分析和评价.针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷,文章提出了一种基于白适应平滑滤波的改进Canny边缘检测算子,该算法根据图像中像元灰度值的突变特性,自适应的改变滤波器的权值,在平滑图像的过程中使图像的边缘锐化.通过对实验图像的分析表明,改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度和准确性.【总页数】4页(P17-20)
【作者】周晓明;马秋禾;肖蓉
【作者单位】解放军信息工程大学测绘学院,郑州,450052;解放军信息工程大学测绘学院,郑州,450052;解放军信息工程大学测绘学院,郑州,450052
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.基于Canny算子的改进的图像边缘检测方法 [J], 梅跃松;杨树兴;莫波
2.基于改进Canny算子的煤矿井下物体图像边缘检测方法研究 [J], 尚长春;马宏伟;安静宇
3.基于改进Canny算子的图像边缘检测方法 [J], 魏晴霞
4.基于改进Canny算子的磁共振T2加权图像边缘检测方法研究 [J], 和清源;焦青
亮;蒋依芹;傅瑜;刘子龙;于坤;张朋;王永中
5.基于改进RGHS和Canny算子的水下图像边缘检测方法 [J], 王慧芳;陈远明;彭荣发;洪晓斌
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