简述canny边缘检测方法

ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ　ＷＯＲＬＤ・探索与观察　

一种改进的Ｃａｎｎｙ边缘检测算法　

中南大学机电Ｚ－程学院　夏建芳　巢　军　

【摘要】图像在获取和传输过程中容易受到噪声污染，提取图像边缘＜ｆＴ通常要进行滤波去噪　传统的（　边缘捡ｊ则算子基于最优化思　

想，具有较高的检测精度，可以达到单像素级、但是传￣Ｃａｎｎｙ算予采用高斯滤波器，使用中需要预先人为设定高斯撼坡方差值．能够滤除　

的噪声类型单一本文通过分析，提出一种改进６￣Ｃａｎｎｙ自适应滤波算法，该算法基于自适应中值滤波和自适应维纳滤波的结合试验结果　表明，改进后的Ｃａｎｎｙ算子对于被脉冲噪声和高斯噪声混合污染的图像有较好的去噪和边缘提取效果　【关键词】边缘检测；自适应；改＂￣Ｃａｎｎｙ算子；混合滤波　

Ａｎ　Ｉｍｐｒｏｖｅｄ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　Ｅｄｇｅ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｃａｎｎｖ　

ＸＩＡ　ｉｉａｎｆａｎｇ　ＣＨＡ０　ｉｕｎ　

（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｓｏｕｔｈ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　Ｈｕｎａｎ　４　１　００８３．Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｉｍａｇｅｓ　ａｒｅ　ｖｕｌｎｅｒａｂｌｅ　ｔｏ　ｇｅｔ　ｎｏｉｓｅ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｏｆ　ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ．Ｂｅｃａｕｓｅ　ｔｈｅ　ｖａｒｉａｎｃｅ　ｏｆ　ｇａｕｓｓｉａｎ　ｆｉＩｔｅｒ　ｓｈｏｕｌｄ　

ｂｅ　ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ　ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｌｙ　ａｎｄ　ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｆｉｌｔｅｒ．Ａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｅｄｇｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｗａｓ　ｐｕｔ　ｆｏｒｗａｒｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ（７ａｎｎ），．Ｔｈｉｓ　ａｌｇｏ—　

halcon边缘检测例子

Halcon是一款功能强大的机器视觉库，其边缘检测功能可以帮助我们在图像中找出物体的边缘，从而实现目标检测和分割。下面将以Halcon边缘检测例子为题，列举一些常用的边缘检测方法和技巧。

一、Sobel算子边缘检测

Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它通过计算图像的一阶导数来寻找边缘。Halcon中可以使用函数SobelA来实现Sobel算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。

二、Canny算子边缘检测

Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它结合了高斯滤波、梯度计算和非最大值抑制等步骤，可以得到更准确的边缘检测结果。Halcon中可以使用函数EdgesSubPix来实现Canny算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的质量和灵敏度。

三、Laplacian算子边缘检测

Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，它可以检测出图像中的高频变化，从而找到边缘。Halcon中可以使用函数Laplace来实现Laplacian算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。

四、Roberts算子边缘检测

Roberts算子是一种简单但有效的边缘检测算法，它通过计算图像中像素点的灰度差来判断是否存在边缘。Halcon中可以使用函数RobertsA来实现Roberts算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。

五、Prewitt算子边缘检测

Prewitt算子是一种基于一阶导数的边缘检测算法，它通过计算图像中像素点的灰度变化来寻找边缘。Halcon中可以使用函数PrewittA来实现Prewitt算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。

六、Scharr算子边缘检测

Scharr算子是一种改进的Sobel算子，它可以更好地抵抗噪声干扰，提供更准确的边缘检测结果。Halcon中可以使用函数ScharrA来实现Scharr算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。

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

Canny边缘检测算法的⼀些改进

传统的Canny边缘检测算法是⼀种有效⽽⼜相对简单的算法，可以得到很好的结果（可以参考上⼀篇）。但是Canny算法本⾝也有⼀些缺陷，可以有

改进的地⽅。

1. Canny边缘检测第⼀步⽤⾼斯模糊来去掉噪声，但是同时也会平滑边缘，使得边缘信息减弱，有可能使得在后⾯的步骤中漏掉⼀些需要的边缘，特

别是弱边缘和孤⽴的边缘，可能在双阀值和联通计算中被剔除。很⾃然地可以预见，如果加⼤⾼斯模糊的半径，对噪声的平滑⼒度加⼤，但也会使得

最后得到的边缘图中的边缘明显减少。这⾥依然⽤Lena图为例，保持Canny算法中⾼阀值100，低阀值50不变，⾼斯半径分别为2，3，5的Canny边缘⼆值图像如下。可知⾼斯模糊把很多有⽤的边缘信息也模糊掉了，因此如何精确的选择⾼斯半径就相当重要。

⾼斯半径2 ⾼斯半径3 ⾼斯半径5

2. 在最初的Canny算法中是使⽤的最⼩的2x2领域来计算梯度幅值的。这种⽅法对噪声很敏感，⽐较容易检测到伪边缘或漏掉真是边缘。在上⼀篇算

法实现中，实际上使⽤的是3x3的Sobel梯度算⼦，是⼀种⽐较好的选择。

3. 传统Canny算法的双阀值是全局固定的，因此双阀值⼤⼩的选取对最终的结果影响很⼤，也有⼀些经验，⽐如选择低阀值是⾼阀值的0.4或0.5。然

⽽这毕竟是⼀种经验选择，阀值的确定仍然很难决定⼀个最优值。⽽且⼀个图像的不同局部区域可能需要各不相同的阀值来精确地找到真实边缘，因

此全局阀值就不太合适了。

4. 传统算法仍然可能产⽣⼀条宽度⼤于1的边缘，达不到满意的⾼精度单点响应。也就是需要继续细化边缘。

下⾯就⼀些可以改进的地⽅做⼀些讨论。

代替⾼斯模糊

噪声是⾼频信号，边缘信号也属于⾼频信号。既然⾼斯模糊不加区分的对所有的⾼频信息进⾏了模糊，效果⾃然不尽如⼈意。那么⾃然就想到了带有

保留边缘功能的各种选择性平滑⽅法，似乎在这⾥⽐⾼斯模糊会更加合适，那我们就来试⼀试。带有保留边缘功能的平滑⽅法的基本思想不是让领域