LOG与Canny边缘检测比较
halcon边缘检测例子

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。
图像边缘提取方法综述

图像边缘提取方法综述摘要图像最基本的特征是边缘,边缘是图像性区域和另一个属性区域的交接处,是区域属性发生突变的地方,是图像中不确定性最大的地方,也是图像信息最集中的地方,图像的边缘包含着丰富的信息。
因此,图像边缘提取一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点。
本文对传统的具有代表性的各种图像边缘提取方法进行了阐述、对比和分析了各自的优缺点,为了更清楚地看出各种算法的效果,给出了一些常用算法对同一副标准测试图像进行边缘提取的实验结果。
同时,本文对现代的一些边缘检测方法如小波分析、形态学等也作了简要的介绍,重点分析了以上各种算法在图像边缘提取中的发展状况和优缺点。
最后提出了在实践中要根据待解决的问题的特点和要求决定采取何种方法。
关键词:图像处理;边缘提取;小波变换1 图像边缘提取概述人获得的绝大部分信息来源于图像信息,而在图像信息中又以边界信息最为丰富,它传递和表达着物体的空间几何信息,可以判定物体的大小、形状、类型甚至地理位置。
边缘特征是图像最基本的特征。
边缘是图像性区域和另一个属性区域的交界处,是区域性属性发生突变的地方,是图像中不确定性最大的地方,也是图像信息最集中的地方,图像的边缘包含着丰富的信息。
当把边界从目标图像中提取出来后,目标物体的信息能够更直观地展现在人们面前,对于用计算机处理目标物更为有利。
因此,数字图像的边缘检测是图像分析处理领域十分重要的基础,在工程应用中占有十分重要的地位。
图像的边缘有方向和幅值两个特性,通常沿边缘的走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。
根据灰度变化的特点,常见的边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型,如图1.1所示。
对于阶跃型边缘,二阶方向导数在边缘处呈零交叉,而后两种,二阶方向导数在边缘处取极值。
图1.1 边缘灰度变化的几种类型图像边缘检测的流图大致如图1.2所示:图1.2 边缘检测的流图(1)滤波。
边缘检测主要基于导数计算,但受噪声影响。
滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。
几种常用边缘检测算法的比较

几种常用边缘检测算法的比较边缘检测是在数字图像上寻找图像亮度变化的过程,它对于图像处理和计算机视觉任务非常重要。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny边缘检测算法。
本文将对这几种算法进行比较。
1. Sobel算子:Sobel算子是一种常见的边缘检测算法,它通过计算图像像素点与其邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Sobel算子具有简单、快速的优点,可以检测水平和垂直方向的边缘,但对于斜向边缘检测效果较差。
2. Prewitt算子:Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法,它类似于Sobel算子,通过计算图像像素点与其邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Prewitt算子可以检测水平、垂直和斜向边缘,但对于斜向边缘的检测结果可能不够精确。
3. Roberts算子:Roberts算子是一种简单的边缘检测算法,它通过计算图像像素点与其对角线方向上的邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Roberts算子计算简单,但对于噪声敏感,容易产生干扰边缘。
4. Canny边缘检测算法:Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法,它包含多个步骤:高斯滤波、计算梯度、非最大抑制和双阈值处理。
Canny算法具有良好的边缘定位能力,并且对于噪声和细节边缘具有较好的抑制效果。
但Canny算法计算复杂度较高,在处理大规模图像时可能较慢。
综上所述,不同的边缘检测算法具有各自的优缺点。
若要选择适合应用的算法,需要综合考虑图像特点、计算复杂度和应用需求等因素。
如果对图像边缘的方向要求不高,可以选择Sobel或Prewitt算子;如果对图像边缘的方向要求较高,可以选择Canny算法。
另外,为了获得更好的边缘检测结果,通常需要进行适当的预处理,如灰度化、滤波和阈值处理等。
最后,对于不同的应用场景,可能需要使用不同的算法或算法组合来满足特定需求。
边缘检测的原理

边缘检测的原理概述边缘检测是计算机视觉领域中一种常用的图像处理技术,用于检测图像中的边缘信息。
边缘是指图像中灰度级发生突变的区域,通常表示物体的轮廓或对象的边界。
边缘检测在很多图像处理应用中起着重要的作用,如图像分割、目标检测、图像增强等。
基本原理边缘检测的基本原理是利用像素点灰度值的变化来检测边缘。
在数字图像中,每个像素点都有一个灰度值,范围通常是0到255。
边缘处的像素点灰度值变化较大,因此可以通过检测像素点灰度值的梯度来找到边缘。
常用算法1. Roberts算子Roberts算子是一种基于差分的边缘检测算法。
它通过计算相邻像素点之间的差值来检测边缘。
具体计算方式如下:1.将图像转换为灰度图像。
2.将每个像素点与其相邻的右下方像素点(即(i,j)和(i+1,j+1))进行差值计算。
3.将每个像素点与其相邻的右上方像素点(即(i,j+1)和(i+1,j))进行差值计算。
4.对上述两组差值进行平方和再开方得到边缘强度。
5.根据设定的阈值对边缘强度进行二值化处理。
2. Sobel算子Sobel算子是一种基于滤波的边缘检测算法。
它通过使用两个卷积核对图像进行滤波操作,从而获取图像中每个像素点的梯度信息。
具体计算方式如下:1.将图像转换为灰度图像。
2.使用水平和垂直方向上的两个卷积核对图像进行滤波操作。
3.将水平和垂直方向上的滤波结果进行平方和再开方得到边缘强度。
4.根据设定的阈值对边缘强度进行二值化处理。
3. Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种基于多步骤的边缘检测算法,被广泛应用于计算机视觉领域。
它在边缘检测的精度、对噪声的抑制能力和边缘连接性上都有很好的表现。
Canny算法的主要步骤包括:1.将图像转换为灰度图像。
2.对图像进行高斯滤波以减小噪声的影响。
3.计算图像的梯度和方向。
4.对梯度进行非极大值抑制,只保留局部极大值点。
5.使用双阈值算法进行边缘连接和边缘细化。
6.得到最终的边缘图像。
图像处理中的边缘检测方法与优化指南

图像处理中的边缘检测方法与优化指南在图像处理领域中,边缘检测是一个重要的技术,它可以帮助我们识别图像中物体的边界以及其中的细节信息。
边缘检测的准确性直接影响着后续图像处理和分析的结果。
本文将介绍图像处理中的常用边缘检测方法,并探讨如何优化这些方法,以提高边缘检测的效果和鲁棒性。
一、常用边缘检测方法1. Sobel算子Sobel算子是一种经典的边缘检测方法,它基于图像中像素值的梯度变化来检测边缘。
Sobel算子分为水平和垂直两个方向,通过对图像进行卷积操作,分别得到水平和垂直方向上的梯度图像,然后通过对两个方向的梯度图像进行合并,得到最终的边缘图像。
Sobel算子简单易实现,对噪声具有一定的鲁棒性,但对细节信息的提取效果较弱。
2. Canny边缘检测Canny边缘检测是一种广泛应用的边缘检测方法,它不仅具有较高的准确性,而且能够有效抑制噪声。
Canny边缘检测基于多个步骤,包括高斯滤波、计算梯度和非最大抑制、确定双阈值以及边缘连接。
首先,通过高斯滤波平滑图像,减少噪声对边缘检测的干扰;然后,计算梯度图像和梯度方向,选择局部最大值作为边缘点;接着,通过双阈值将梯度图像中的强边缘和弱边缘分开,确定边缘点;最后,通过边缘连接将弱边缘点与强边缘点连接起来,形成完整的边缘图像。
3. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于图像二阶导数的边缘检测方法,它能够提高对图像细节的检测效果。
Laplacian算子对图像进行二阶导数计算,然后根据二阶导数的变化来检测边缘。
由于Laplacian算子对噪声比较敏感,因此在应用前通常需要对图像进行平滑处理。
Laplacian算子能够检测到更多的边缘细节,但对噪声的响应较高,需要进行后续处理以提高边缘检测的准确性。
二、边缘检测方法的优化指南1. 参数选择边缘检测方法中的参数选择对于边缘检测的效果至关重要。
不同的图像和应用场景可能需要不同的参数设置。
因此,在使用边缘检测方法之前,需要根据具体情况选择合适的参数。
canny算子边缘检测原理

canny算子边缘检测原理
Canny算子是一种常用的边缘检测算法,其原理如下:
1. 高斯滤波:首先对图像进行高斯滤波,以减少噪声的影响。
高斯滤波是利用高斯函数对图像进行平滑操作,可以抑制高频噪声。
2. 计算梯度幅值和方向:对平滑后的图像进行梯度计算,通过计算像素点的梯度幅值和方向,可以找到图像中的边缘。
常用的梯度算子包括Sobel算子和Prewitt算子。
3. 非极大值抑制:在梯度图像中,对于每个像素点,通过比较其梯度方向上的两个相邻像素点的梯度幅值,将梯度幅值取最大值的点保留下来,其他点置为0。
这样可以剔除非边缘的像素。
4. 双阈值处理:将梯度幅值图像中的像素分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。
设置两个阈值:高阈值和低阈值。
如果某个像素的梯度幅值大于高阈值,则将其标记为强边缘。
如果某个像素的梯度幅值小于低阈值,则将其剔除。
对于梯度幅值介于低阈值和高阈值之间的像素,如果其与某个强边缘像素相连,则将其标记为强边缘,否则将其标记为弱边缘。
5. 边缘连接:通过将强边缘和与其相连的弱边缘进行连接,找到完整的边缘。
这里通常使用8连通或4连通算法来判断两个像素是否相连。
通过以上步骤,Canny算子可以得到图像中的边缘信息,并且相对其他算法能够更好地抑制噪声和保持边缘的连续性。
基于LOG和Canny算子的边缘检测算法

采 用 L G算子对图像进行噪声过滤 ,从以下 3个方面改进 Can O n y算子实现边缘检测 :() 1设计高斯滤波核对过滤掉噪声 的图像进行边缘增
强 ,使 低 强度 边 缘 更 容 易被 检 测 ;() M x 邻 域 中 计 算梯 度 幅值 和 方 向 ;() 梯 度方 向结 合 梯 度 幅值 计算 ,使 梯 度 幅值 在 边 缘 检测 中更 2在 N 3将
具依据性。对增加椒盐噪声 的图像进行实验 ,结果表 明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘 。 关健诃 :Can n y算子 ;L OG算子;高斯滤波核 ;梯 度核 ;梯度幅值
Al o ih o g t c i n Ba e n LOG n n y Op r t r g r t m fEd eDe e to s d o a d Ca n e a o
i rv di ef wigtr eap cs oe e uetee g e cin ( ) ein u s ns oh n en l O it s ee g f itr l rd mpo e t o n e s e t t x c t d ed t t : 1I d s sGa si mo t igk r e t e et d e cu eft e nhl h h e o t g a nn h op ie n i ,whc k s t e lw itn i d e d t te s y 2 G a i t ma ntd n i cin ae c l lt y px l w t i a M_y Ⅳ os e ih ma e h o e s y e g ee a i ;() rd e g i e a d dr t r ac ae b ies i n b — n t c l n u e o u d h
数字图像处理中的边缘检测算法研究

数字图像处理中的边缘检测算法研究一、引言边缘检测在数字图像处理中是一个非常重要的问题,其主要任务是检测图像中物体的边缘信息,为后续的图像分割、目标跟踪、模式识别等处理提供基础。
目前,数字图像处理领域中常用的边缘检测算法主要包括基于梯度的算法、基于模板的算法和基于机器学习的算法,这些算法各有特点,适用于不同的应用场景。
本文将介绍几种经典的边缘检测算法及其特点,以期对数字图像处理领域的研究有所帮助。
二、基于梯度的边缘检测算法基于梯度的边缘检测算法是最为常见的一种边缘检测算法,其主要思路是通过对图像做梯度运算,来检测图像中的边缘信息。
经典的基于梯度的边缘检测算法包括Sobel算法、Prewitt算法、Roberts算法、Canny算法等。
下面我们将依次介绍这几种算法的特点及其优缺点。
1. Sobel算法Sobel算法是一种常见的基于梯度的边缘检测算法,其主要思想是对图像进行一阶梯度运算。
Sobel算子可以分为水平滤波器和垂直滤波器两个部分,分别用于检测图像中水平和垂直方向的边缘信息。
Sobel算法不仅能够提取较为精确的边缘信息,而且计算速度也较快,在实际应用中得到了广泛的应用。
2. Prewitt算法Prewitt算法也是一种基于梯度的边缘检测算法,其内核包括水平和垂直方向的两个模板。
与Sobel算法相比,Prewitt算法更加注重增强图像的垂直边缘信息,因此在一些需要检测线状目标的应用场景中,效果更加明显。
3. Roberts算法Roberts算法是一种基于梯度的边缘检测算法,它通过对图像做两阶梯度运算,来检测图像中的边缘信息。
Roberts算法在边缘检测的过程中可以检测到细节较为丰富的边缘,但是它所检测到的边缘信息相对于其他算法而言较为稀疏。
4. Canny算法Canny算法是一种经典的基于梯度的边缘检测算法,其主要思路是先将图像做高斯滤波,之后再计算图像的梯度值,通过非极大值抑制和双阈值分割等处理,最终得到准确的边缘信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
′ −
������ 2 2 ������ 2
二阶导数������ ’‘ (������)即 LOG 是:
������ 2 1 ������ 2 − 2 ������ ������ = 2 ( 2 − 1)������ 2������ ������ ������ 返回到原来的坐标系 x,y 并引入一个规范化乘系数 c,我们就得到 LOG 算子的掩 膜: 2 ������ 2 + ������ 2 − ������ 2 −������ 2 +������ 2 2 ������ h x, y = c( )������ ������ 4 其中 c 将掩膜元素的和规范为 0。反过来的 LOG 算子由于其形状常被称为墨西哥 草帽。 用这种方法寻找二阶导数是很稳定的。 高斯平滑有效地抑制了距离当前像素 3σ范围内的所有像素的影响, 这样 Laplace 算子就构成了一种反映图像变化的有 效而稳定的度量。 在图像与∇2 ������ 卷积之后,在卷积后的图像中越过 0 水平的位置对应于边缘位 置。 与经典的小尺度边缘算子相比,这种方法的优点是考虑了围绕当前像素的一 个更大的邻域,较远点的影响根据高斯的σ减小。在单独的阶跃边缘的理想情况 下,σ的变化并不影响过零点的位置。
������������
Canny 提出了特征综合方法。首先标记出所有由最小尺度得到的突出边缘。 假定具有较大尺度σ的算子的边缘根据它们合成得到 (即, 根据从较小的尺度σ收 集到的证据来预测较大尺度σ应具有的作用效果) , 然后将合成得到的边缘响应与 较大尺度σ的实际边缘响应做比较。 仅当它们比通过合成预测的响应显著地强时, 才将其标记为边缘。 这一过程可以对一个尺度序列重复进行, 通过不断加入较小的尺度中没有的 边缘点的方式积累起来形成边缘图。 Canny 检测子构成了边缘检测技术的一种复杂的却是主要的贡献。最优边界 检测概念的最新发展关注于比阶跃和斜坡型边缘更为一般的边缘的最优检测问 题,而阶跃和斜坡型边缘原本是 Canny 和其他早期方法考虑的问题。 二.实验及结果分析 在实验中使用了三副图像作为边缘检测的对象, 分别是棋盘格 chess 以及人 物头像 lena 和自然景物 tree。另外,实验中的参数如下:对图像加水平分别为 0.0001 和 0.0005 的高斯白噪声; 选择的 LOG 边缘检测子的参数分别为 th=0.25, sigma=0.6 和 th=0.001,sigma=3.0;选择的 Canny 边缘检测子的参数分别为 th=[0.02,0.25],sigma=0.6 和 th=[0.001,0.25],sigma=3.0。 1.对 lena 以及 chess 图像的边缘检测结果 (1)噪声水平为σ=0.0001
赖物体的大小且对噪声敏感。 基于二阶导数过零点的边缘检测技术探究了阶跃边缘对应于图像函数陡峭 的变化这一事实。 图像函数的一阶导数在对应于图像边缘的位置上应该取得极值, 因此二阶导数在同一位置应该为 0;而寻找过零点位置比起极值来得更容易和更 准确。 关键的问题是如何稳定地计算二阶导数。一种可能性是首先平滑图像(减 小噪声) ,再计算二阶导数。在选择平滑滤波器时,需要满足两个标准:第一, 滤波器应该是平滑的且在邻域中大致上是有限带宽的, 以便减少会导致函数变化 的可能频率数。 第二,空间定位的约束要求滤波器的响应应来自于图像中邻近的 点。 这两个标准时矛盾的, 但是可以通过使用高斯分布同时得到优化。 在实践中, 需要准确地考虑优化的含义。 2D 高斯平滑算子G x, y (也称为高斯滤波器或简单地称为高斯)由下式给出: G x, y = ������
′′
而σ 越大卷积掩膜也变得越大,例如σ = 4时需要约 40 像素宽的掩膜。幸运 的是,∇2 ������ 算子存在一个可分离的分解,使计算得到可观的加速。 高斯平滑的实际含义是可以可靠地发现边缘。 如果只需要全局性的显著边缘, 可以增大高斯平滑滤波器的标准差σ,使得比较不明显的特征得以抑制。 另一方面,∇2 ������ 算子可以非常有效地用如下掩膜的卷积来近似,该掩膜是两 个 具 有 明 显 不 同 σ 的 高 斯 平 滑 掩 膜 的 差 。 这 种 方 法 被 称 为 difference of Gaussians,缩写为 DOG。甚至有时还使用如下的更为粗略的近似,即使图像经 过两次具有不同大小掩膜的平滑算子的滤波。 在实现过零点边缘检测子时, 试图检测 LOG 或 DOG 图像的 0 点的努力不可避 免地遭到失败, 而阈值化 LOG 或 DOG 图像和将过零点定义为靠近 0 的某个区间的 这些简单方法, 在最好的情况下只能给出分段不连续的边缘,要想最终得到良好 性能的二阶导数边缘检测子,必须实现真正的过零点检测子。 传统的二阶导数过零点技术也有缺点。 第一, 对形状作了过分的平滑。 第二, 它有产生环形边缘的倾向。 (2)CANNY 算子 Canny 提出了一种新的边缘检测方法,它对受白噪声影响的阶跃型边缘是最 优的。Canny 检测子的最优性与以下三个标准有关: 第一,检测标准:不丢失重要的边缘,不应有虚假的边缘。 第二,定位标准:实际边缘与检测到的边缘位置之间的偏差最小。 第三,单响应标准:将多个响应降低为单个边缘响应。这一点被第一个标准部 分地覆盖了, 因为当有两个响应对应于单个边缘时,其中之一应该被认为是虚假 的。 这第三个标准解决受噪声影响的边缘问题, 起抵制非平滑边缘检测子的作用。 Canny 推导出新的检测算子是基于如下的几个概念:
−
������ 2 +������ 2 2 ������ 2
其中 x,y 是图像坐标,σ是关联的概率分布的标准差。有时用带有规范化因子的 公式来表达: ������ 2 +������ 2 1 − 2 ������ 2 G x, y = ������ 2������������ 2 或 ������ 2 +������ 2 1 − G x, y = ������ 2������ 2 2������������ 标准差σ是高斯滤波器的唯一参数,它与滤波器操作邻域的大小成正比。离算子 中心越远的像素影响越小,离中心超过 3σ的像素影响可以忽略不计。 我们的目标是得到平滑后 2D 函数f(x, y)的二阶导数。 我们知道 Laplace 算子 ∇2 给出了二阶导数且是各向同性的。那么高斯平滑后的图像f(x, y)的 Laplacian 可以表示为: ∇2 ������ ������, ������, ������ ∗ ������(������, ������) 由于所涉及算子的线性性,微分和卷积运算顺序可以交换: ∇2 ������ (������, ������, ������) ∗ ������ (������, ������) 由于高斯滤波器的导数∇2 ������ 与所考虑的图像无关,故它可以事先解析地计算 出来。这样复合运算的复杂度降低了。为了简单起见,我们用替代公式 ������ 2 = ������ 2 + ������ 2 ,其中 r 表示离原点的距离;这是可行的,因为 2D 高斯是圆形对称 的。经过替换,2D 高斯变为 1D 函数,更容易进行微分: G r = ������ 这样一阶导数������ ′ (������)是: 1 − ������ 22 ������ ������ = − 2 ������������ 2������ ������
பைடு நூலகம்
1.边缘检测算子是针对 1D 信号和前两个最优标准表达的。用微积分方法可 以得到完整的解。 2.如果加上第三个标准(多个响应) ,需要通过最优数值优化的方法得到最 优解。 3.然后将边缘检测算子推广到二维情况。阶跃边缘由位置,方向和可能的幅 度 (强度) 来确定。 可以证明将图像与一对称 2D 高斯做卷积后再沿梯度方向 (与 边缘方向垂直) 微分, 就构成了一个简单而有效地方向算子。 假设 G 是 2D 高斯, 我们想将图像与算子������������ 做卷积,������������ 是 G 沿 n 方向的一阶方向导数。 ������������ ������������ = = ������ ∙ ∇������ ������������ 方向 n 应与边缘垂直。 尽管该方向事先不知道,但是基于平滑梯度方向的一 个可靠的估计是可以得到的。如果 f 是图像,边缘的法向 n 可以按下式估计: ∇(������ ∗ ������ ) ������ = ∇(������ ∗ ������ ) 边缘位于������������ 与图像 f 卷积在 n 方向上的局部最大位置处 ������ ������ ∗ ������ = 0 ������������ ������ 用������������ = ������������ = ������ ∙ ∇������ 代入,得到, ������ 2 ������ ∗ ������ = 0 ������������2 这告诉我们如何在与边缘垂直的方向上寻找局部最大值; 该算子常被称为非 最大值抑制。 由于卷积和微分是满足结合律的运算, 故我们可以首先将图像 f 与一对称的 高斯 G 做卷积,再计算出方向 n 的估计值,计算二阶方向导数。边缘的强度(图 像亮度函数 f 的梯度幅值)按下式计算 ������������ ∗ ������ = ∇(������ ∗ ������) 4.由于噪声引起的单个边缘的虚假响应通常造成所谓的“纹状”问题。一般 而言, 该问题在边缘检测中是非常普遍的。边缘检测算子的输出通常要做阈值化 处理,以确定哪些边缘是突出的。纹状是指边缘轮廓断开的情形,是由算子输出 超出或低于阈值的波动引起的。 纹状现象可以通过滞后阈值化处理来消除。如果 边缘响应超出一高阈值时, 这些像素点构成了某个尺度下的边缘检测算子的确定 的输出。 个别的弱响应通常对应于噪声,但是如果这些点是与某些具有强响应的 点连接时, 它们很可能是图像中真实的边缘。这些连接的像素点在当其响应超过 一低阈值时, 就被当作边缘像素。这里的低阈值和高阈值需要根据对信噪比的估 计来确定。 5.算子的合适尺度取决于图像中所含的物体情况。解决该未知数的方法是 使用多个尺度, 将所得信息收集起来。不同尺度的 Canny 检测子由高斯的不同标 准差σ来表示。有可能存在几个尺度的算子对边缘都给出突出的响应(即信噪比 超过阈值) ;在这种情况下,选择具有最小尺度的算子,因为它定位最准确。