反演集合数学博客
来源:互联网 发布:嫁入豪门的条件知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 15:23
经典图像边缘检测(综合法思想)——Canny算子
John Canny于1986年提出Canny算子,它与Marr(LoG)边缘检测方法类似,也属于是先平滑后求导数的方法。
John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性,给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标:
l 好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低,将边缘点判为非边缘点的概率要低;
l 高的定位性能,即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心;
l 对单一边缘仅有唯一响应,即单个边缘产生多个响应的概率要低,并且虚假响应边缘应该得到最大抑制。
用一句话说,就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时,可以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法。
Canny算子求边缘点具体算法步骤如下:
1. 用高斯滤波器平滑图像.
2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向.
3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 .
4. 用双阈值算法检测和连接边缘.
步1. 图像与高斯平滑滤波器卷积:步3. 对梯度幅值进行非极大值抑制(non_maxima suppression,NMS):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,而抑制非极大值。解决方法:利用梯度的方向:步4. 用双阈值算法检测和连接边缘:对非极大值抑制图像作用两个阈值th1和th2,两者关系th1=0.4th2。我们把梯度值小于th1的像素的灰度值设为0,得到图像1。然后把梯度值小于th2的像素的灰度值设为0,得到图像2。由于图像2的阈值较高,去除大部分噪音,但同时也损失了有用的边缘信息。而图像1的阈值较低,保留了较多的信息,我们可以以图像2为基础,以图像1为补充来连结图像的边缘。
链接边缘的具体步骤如下:
对图像2进行扫描,当遇到一个非零灰度的像素p(x,y)时,跟踪以p(x,y)为开始点的轮廓线,直到轮廓线的终点q(x,y)。
考察图像1中与图像2中q(x,y)点位置对应的点s(x,y)的8邻近区域。如果在s(x,y)点的8邻近区域中有非零像素s(x,y)存在,则将其包括到图像2中,作为r(x,y)点。从r(x,y)开始,重复第一步,直到我们在图像1和图像2中都无法继续为止。
当完成对包含p(x,y)的轮廓线的连结之后,将这条轮廓线标记为已经访问。回到第一步,寻找下一条轮廓线。重复第一步、第二步、第三步,直到图像2中找不到新轮廓线为止。
至此,完成canny算子的边缘检测。
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