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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。
用于医学图像边缘检测的改进Canny算子
王志
【期刊名称】《黑龙江科技信息》
【年(卷),期】2009(000)001
【摘要】医学图像处理是图像处理及识别的一个重要分支.由于医学图像本身的特点,导致经典的图像处理算法在医学图像处理领域应用效果并不理想,需要结合具体的领域特点研究相应的算法.提出一种改进的Canny算子,其应用动态阈值作为边缘检测的准则,在乳腺X-ray图像的边缘检测中有效地避免了因为用固定阈值进行边缘检测很可能导致边缘在模糊处丢失(或者表现为边界上的不连续性)等问题.实验中对比Sobel算子和Canny算子,表明改进的Cannvy算子对于模糊边缘检测效果较好,是一种具有实用价值的边缘检测算法.
【总页数】3页(P10-11,210)
【作者】王志
【作者单位】哈尔滨市华能集中供热有限公司,黑龙江哈尔滨150000
【正文语种】中文
【中图分类】TH77
【相关文献】
1.用于侧扫声纳图像边缘检测的改进Canny算子 [J], 霍冠英;王敏;程晓轩;李庆武
2.适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法 [J], 何鹏;徐春伟;张裕
3.用于Canny算子边缘检测的广度优先算法研究 [J], 肖瑞莹;杨帆;董正宏
4.基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法 [J], 钱红莹
5.基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法 [J], 钱红莹[1]
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一种改进的Canny算子边缘检测算法宗露艳;吴陈【摘要】边缘是图像的基本特征之一,因此在图像处理中图像边缘检测是图像处理的一个重要部分.由于传统的Canny边缘检测算法是通过在2×2领域内求有限差分来计算梯度幅值的,易受噪声的影响,容易检测出孤立点和伪边缘.在基于传统的Canny边缘检测算法的基础上,采用3×3领域的梯度幅值计算方法,提高了边缘的定位精度,改善了对噪声的敏感性.实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度.%Edge is one of the basic characteristics of the image, so image edge detection is an important part of image proccssing.The traditional Canny edge detection algorithm found finite difference in 2 × 2 field to calculate gradient amplitude, so it can be easily affected by the noise, and the outlier and untrue edge can be easily detected.A 3×3 field gradient magnitude calculation method is used based on the traditional Canny edge detection algorithm.This method proves that it can improve the image's edge positioning accuracy and the sensitivity tonoise.Experimental results indicate that this algorithm has better examination precision and accuracy during guarantee its real-time performance.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)004【总页数】3页(P104-106)【关键词】Canny算子;边缘检测;图像处理;梯度幅值【作者】宗露艳;吴陈【作者单位】江苏科技大学,计算机科学与工程学院,江苏镇江212003;江苏科技大学,计算机科学与工程学院,江苏镇江212003【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP3910 引言图像的边缘是图像灰度发生空间突变或在梯度方向上发生突变的像素集合。
基于改进Canny算法的边缘检测技术应用及发展趋势边缘检测是计算机视觉中一项重要的任务，它在图像处理、物体识别和特征提取等领域具有广泛的应用。
Canny算法是一种经典的边缘检测算法，但其在保持边缘连续性和准确度方面存在一定的限制。
本文将讨论基于改进Canny算法的边缘检测技术的应用及发展趋势。
一、改进Canny算法的原理及优点改进Canny算法是对传统Canny算法的改进和优化。
传统Canny算法主要包括以下几个步骤：高斯滤波、计算梯度强度和方向、非极大值抑制和双阈值处理。
改进Canny算法通过对这些步骤的改进，提高了边缘检测的准确性和性能。
改进Canny算法的优点主要包括：1.减少了边缘的丢失：传统Canny算法在高斯滤波和非极大值抑制过程中可能会造成边缘的模糊或丢失。
改进Canny算法通过优化参数和增加边缘细化步骤，减少了这种问题的发生。
2.增强了边缘的连续性：传统Canny算法在边缘连接方面存在一定的局限性。
改进Canny算法通过引入更复杂的边缘连接策略，提高了边缘连接的准确性和连续性。
3.降低了计算复杂度：改进Canny算法通过优化计算步骤和算法结构，降低了算法的复杂度。
这使得改进Canny算法更适合于实时边缘检测应用。
二、基于改进Canny算法的边缘检测技术应用基于改进Canny算法的边缘检测技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用案例：1.医学图像处理：医学图像中的边缘信息对于病理分析和疾病诊断具有重要意义。
基于改进Canny算法的边缘检测技术可以有效地提取出图像中的器官边缘、病变区域等信息，为医生提供更准确的诊断依据。
2.工业质检：在工业生产中，边缘检测用于检测产品的质量以及表面缺陷。
基于改进Canny算法的边缘检测技术可以对产品进行快速而准确的边缘检测，从而提高产品质量控制的效率和准确性。
3.智能交通系统：基于改进Canny算法的边缘检测技术可以应用于智能交通系统中的车辆检测和行人识别。
