改进的自适应Canny边缘检测算法

第２７卷第ｌ０期　计算机仿真　２０１０年ｌＯ月　

文章编号：１００６—９３４８（２０１０）１０—０２４２—０４　

一种改进的Ｃａｎｎｙ的图像边缘检测算法　

苏恒阳　，袁先珍　

（１．广东轻工职业技术学院实验实训管理中心，广东广州５１０３００；　２．广东轻工职业技术学院网络信息中心，广东广州５１０３００）　

摘要：研究图像边缘优化检测问题，针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度。传统Ｃａｎｎｙ算子的高斯滤波参数和高低　阚值选择困难，以及会造成缓变边缘丢失信息和假边缘的现象。为解决此问题，提出一种改进的Ｃａｎｎｙ的边缘检测算法。　首先采用非线性扩散滤波减少了图像噪声，同时保持图像的边缘信息，然后采用最大类间方差的方法来实现Ｃａｎｎｙ算子高　低阈值的自适应选择，并用此高低阈值检测及连接图像的边缘。实验结果表明，改进的算法改善了噪声干扰情况下Ｃａｎｎｙ　算子的边缘提取效果，有效提高了边缘的检测精度和准确性。　关键词：边缘检测；最大类间方差；阈值；高斯滤波　中图分类号：ＴＰ３９１　文献标识码：Ｂ　

Ａｎ　Ｉｍｐｒｏｖｅｄ　Ｃａｎｎｙ　Ｅｄｇｅ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　

ＳＵ　Ｈｅｎｇ—ｙａｎｇ　．ＹＵＡＮ　Ｘｉａｎ—ｚｈｅｎ　

（１．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　Ｔｒａｉｎｉｎｇ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｃｅｎｔｅｒ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ　Ｉｎｄｕｓｔ￣Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，　Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ　５１０３００，Ｃｈｉｎａ；　

２．Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｃｅｎｔｅｒ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ　５１０３００，Ｃｈｉｎａ）　

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｏｆ　ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ　ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ　ｏｆ　Ｇａｕｓｓｉａｎ　ｆｉｌｔｅｒ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ，ｈｉｇｈ　ａｎｄ　ｌｏｗ　ｔｈｒｅｓｈ—　

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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）008006202

0 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。另外，针对双阈值设定方面，文献[4]提出了基于梯度幅值直方图和类内方差最小化自适应高低阈值的方法，针对不同的图像实现双阈值自适应提取，并证明了其算法的有效性；文献[3]提出用图像的灰度共生矩阵的惯性矩阵特征值自适应调整高斯函数的空间系数和边缘检测阈值，实现了图像的边缘提取，但对条件的限制比较苛刻。针对Canny算法存在的问题，文献[2-5]在一定条件和一定程度上解决了传统Canny算子在平滑过程中丢失边缘信息的问题或双阈值自适应确定的问题，但还有待于进一步提高和完善。

２０１５年２月　第５１卷第２期　铁道通信信号　ＲＡＩＬＷＡＹ　ＳＩＧＮＡＬＬＩＮＧ　８Ｌ　ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ　Ｆｅｂｒｕａｒｙ　２０１５　Ｖｏ１．５１　Ｎｏ．２　

基于改进Ｃａｎｎｙ算法的铁轨边缘检测　

王燕芩　李沛奇　

摘要：针对异物入侵的边缘检测方法进行研究。根据中值滤波算法和开关滤波原理，结合现场　复杂多变的监测环境，采用改进的开关型中值滤波器，以分段统计的方法对图像进行去噪处理。　为了更好的恢复被破坏的数据，结合铁轨具有连续边缘走向的特点，利用惯性原理进行边缘追　踪，提出改进的Ｃａｎｎｙ算法，用于判断铁轨的异物入侵，并对问题进行了试验和分析。试验结　果表明，该算法的噪声抑制能力远优于传统算法，能适合现场的监测，具有更好的连续性和细节　边缘表现力，提高了整个监测系统的自动化程度和可靠性。　关键词：铁路运输；异物侵限；Ｃａｎｎｙ算子；开中值滤波器　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎ　ｅｄｇｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｏｆ　ｒａｉｌｗａｙ　ｆｏｒｅｉｇｎ　ｉｎｖａｓｉｏｎ　ｉｓ　ｓｔｕｄｉｅｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ．Ｃｏｎｓｉｄ—　ｅｒｉｎｇ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ａｎｄ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｏｎ　ｓｉｔｅ，ａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｓｗｉｔｃｈｅｄ　ｍｅｄｉａｎ　ｆｉｌ—　ｔｅｒ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｒｅｍｏｖｅ　ｎｏｉｓｅ　ｕｓｉｎｇ　ａ　ｓｔａｇｅｄ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｍｅｄｉａｎ　ｆｉｌｔｅｒ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ　ｏｆ　ｓｗｉｔｃｈｅｄ　ｃａｐａｃｉｔｏｒ　ｆｉｌｔｅｒ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｒｅｃｏｖｅｒ　ｔｈｅ　ｄａｍａｇｅｄ　ｄａｔａ，ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ　ｏｆ　ｉｎｅｒｔｉａ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｔｒａｃｅ　ｔｈｅ　ｅｄｇｅ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ　ｏｆ　ｒａｉｌｗａｙ　ｅｄｇｅ．Ｔｈｒｏｕｇｈ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｔｅｓｔ　ｒｅｓｕｌｔｓ，ｉｔ　ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｆｉｔ　ｆｏｒ　ｆｉｅｌｄ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ａｎｄ　ａｌｓｏ　ｃａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：　Ｒａｉｌｗａｙ　ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ；Ｆｏｒｅｉｇｎ　ｉｎｖａｓｉｏｎ；Ｃａｎｎｙ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｓｗｉｔｃｈｅｄ　ｍｅｄｉａｎ　ｆｉｌｔｅｒ　ＤＯＩ：１０．１３８７９／ｊ．ｉｓｓｎｌ０００—７４５８．２０１５—０２．１４５０３　

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