用于侧扫声纳图像边缘检测的改进Canny算子

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基于改进Canny算子的图像弱边缘检测算法

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

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的图像边缘检测算法

摘要：图像边缘优化检测问题，图像边缘信息被噪声污染影响定位精度。传统Ｃｎｙ研究针对ａｎ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，出一种改进的Ｃｎｙ的边缘检测算法。提ａｎ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Ｃｎｙ算子高ａｎ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Ｃｎｎａｙ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
（．Ｅｐｒｅｔｌｒｉｎｎｇｍｎｅｔ，ｕｎｄｎｄｓＴｃｎａＣｌｇ，１ｘｅｉｎａＴａｉｇＭａａｅｅｔｎｅＧａｇｏｇＩｕｔｅｈｉｌｏｅｅｍｎＣｒｎ￣ｃｌ
Ｇｕｎｚｏａｇｏｇ５１３０，Ｃｈｎ；ａｇｈｕＧｕｎｄｎ００ｉａ
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ｂ
ＡｎｍｐｏｅｎｎｇｔｃｉｎＡｌｏｉｈＩｒｖｄＣａｙＥｄｅＤｅｅｔｏｇｒｔｍ
ＳＨｅｇ—ｙBiblioteka ｎＵｎａｇ．ＹＵＡＮａ — ｚｅＸｉｎｈｎ
２ｅｏｎｒａｏｅｔｒＧａｇｏｇＩｄｓｙＴｃｎｃｌｏｌｅＧａｇｈｕＧａｇｏｇ５００，Ｃｉａ．ＮｔｒＩｆｍｔｎＣｎｅ，ｕｎｄｎｕｔｅｈｉｌｇ，ｕｎｚｏｕｎｄｎ１３０ｈｎ）ｗｋｏｉｎｒａＣｅ

基于改进Canny算子的图像边缘检测算法

［ｂｔａｔＡｓｒｃ］Ｒｅｅｒｇｔｅｉｇｉｈｉｉｅｍｅｉｌｅｄａｄｓｌｅｍｅｉａｉｇｓｒｄｂｏｄｃｌｅｄｅｅｔｅｌｉｅｆｒｎｔｉｏｈｍａｅｗｈｃｓｎｔｄｃｌ，ｎｉａｔｔｄｃｌｍａｅａｅｌｏｅｌｎｅｓｔｄｔｃｃｌｓ，ｈａｆｉｍｉｒｏｈｓｏｚ
值的变化，采用数学方法中的一阶或二阶方向导数的变化来检测边缘Ｌ。这些算子结构简单，实现速度较快，但是对噪２ｊ声影响较大，如果将其应用于细胞图像边缘检测中将会出现细胞图像边缘不连续、出现干扰边缘或者细胞图像细节丢失
ｈｎｎ．Ｅｘｒｍｅｔｌｒｓｌｓｐｏａｉａｇｒｔｍａｆｅｔｅｙｒｄｃｎｅｆｒｎｅａｄｎｉｅｅｇ，ａｄｍａｅｍｏｅｐｏｎｎｅｅｔｏｔｉｎｉｇｐｅｉｎａｅｕｔｒｖｅｔｔｔｓｌｏｉｈｃｎｅｃｉｌｅｕｅｉｔｒｅｅｃｎｏｓｄｅｎｋｒｒｍｉｅｔｄｔｃｉｎｈｈｖ
ＷＡＮＸｉｏｊｎＬＵＸ－ｎＧＵｏｇＧａ－，Ｉｕｍｉ，ＡＮＹｎｕ
（ｏｌｇｆｎｏｍａｉｎＥｇｎｅｉｇＣｐｔｌｒａｎｖｒｉ，ｅｉｇ１０４，ｈｎ）ＣｌｅＩｆｒｔｎｉｅｒ，ａｉｍｌｉｅｓｙＢｉｎ００８ＣｉａｅｏｏｎａＮｏＵｔｊ
ｃａａｔｒｓｉｓｏｈｒｃｅｉｔｆｍｅｃｌｅｌｉｇ．ｃｄｉａｌｍａｅｃ
［ｙｗｏｄｅｇｅｅｔｎｒｄｂｏｄｃｌｇ；ａｎｐｒｔｒｉｒｔｅｌｏｉｍ；ｔｅｔａｍｏｈｌｇｃｌｔｏＫｅｒｓｄｅｔｉ；ｅｌｏｅｌｉｅＣｎｙｏｅａｏ；ｔａｉｇｒｈｍａｍａｉｌｒｏｏｉａｍｅｈｄＩｄｃｏｓｍａｅｖａｔｈｃｐＤＯＩ１．９９ｊｓｎ１０ —４８２１．４０９：０３６／ｉ．００３２．０２１．５．ｓ

基于侧抑制网络的改进Canny边缘检测算法

the original image processing. This paper uses OTSU algorithm to select the two thresholds adaptively for edge extraction. Experi⁃
ments show that the new algorithm can eliminate interference edge and has better edge detection effect for infrared images.
［9~11］
方案。何文浩等
采用改进直方图分析法优化
［12］
∗
应的选择双阈值；Lawend H O 等［13］利用图像边缘的
物学家 Hartline 在对鲎的视觉系统长期研究后总结
出了侧抑制竞争理论［14］，该理论可用于增强图像中
目标和背景的反差。Dong Que 等［15］利用侧抑制网
络对图像的增强特性，提高了传统 OTSU 算法的鲁
Vol. 40 No. 11
48
总第 317 期
2020总第
年第317
11 期
舰船电子工程
Ship Electronic Engineering
基于侧抑制网络的改进 Canny 边缘检测算法
刘志赢 1
（1. 海军大连舰艇学院学员五大队
摘
要
谢春思 2
大连
李进军 2
意义，是红外雷达导引头对红外图像的自动目标识
别的关键一步
。目前，Canny 算法由于其高精确
［1~5］
度和高信噪比的边缘检测特性而得到广泛应用［6~8］。
但是，由于红外雷达导引头受环境影响较大，生成

基于Canny算法的改进型图像边缘检测算法

关键词：ａｎＣｎｙ算子，缘提取，关中值滤波，缘保持，边开边图像处理
ＡｂｓｒｔｔａｃＣａｎｙｄｇｅｎｅｄｅｅｃｉｎｇｏｒｈｍｉａｉｏｅｔｔａｌｉｏｔｓｋｎｄｆｄｇｅｄｅｅｃｉａｌｉｍｗｈｉｈｖｇｏｃｔｔｏｎｇｏｒｈｔｃｈａｅｏｄｏｍｐｒｈｓｖｅｖｌａｉ，ｔｅｅｎｉｅａｕｔｂｕｏｎｔｅＧａｓａｎｉｅｒｌｏｒｈｍｉｈｕｓｉｆｔａｇｉｌｔｔｕｓｍａｃｓｉａｔｏｓｏｈｎｄｕｚｏｔｅｅｄｙａｕｅｍｇｅｏｍｏｔａｆｚｙｆｈｅｄｇｅ，ｎｄｔｓｅｙｅｎｉｖｆａｉｖｒｓｓｔｅｏｒｉｉｓｌａｔ＆ｐｅｐｐｎｉｅ．ｉｐａｅｒｏｓＴｈｓｐｅｒｄｉｃｓｓｔｉｓｕｅｓｈｅｍｐｒｖｎｍｅｈｄｓｆｏｉｇｔｏｏＣａｎｙＡｎｍｐｒｖｓｔｍｅｄｉｆｔｒｌｒｈｎｉｏｅｄｗｉｃｈａｎｉｅａｇｏｉｍｉｌｔｓｐｒ — ｏ
ｌＧ（ｘｘｄｆ一））ｘＩ
（）１
ＳＲＮ
（）ｆ＝
Ｃａｎ法中高斯滤波方法很难满足边缘检测的要求。ｎｙ算针对这个问题，们提出了各自的解决方法。如林玉池等人例人用固定小８８１的滤波器，过Ｗｉｎｒ波及选择合适的（＝）通ｅｅ滤高、门限来提高信噪比；有人将小波分析、糊增强Ｉ、度低也模３梯］直方图等概念引入Ｃｎｙ算法，达到了一定的效果。ａｎ也本文参考文献［］提出了一种基于排序阈值的开关中值５中滤波方法，文将对其做进一步的改进，用一种基于方向信息本采的，具有双阈值噪声判别功能的改进型开关中值滤波方法来替

一种改进的Canny算子边缘检测算法

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。

Canny算子边缘检测的一种改进方法

Ｏｓｈｅｈｌａｄｉｘｅｓｎｔｔｅｓｕｉｎｔａｔｅｈｓｇａｈｓｍｌｐｅｋ，ａｅｃｔｅｆｏａｌｔｅｈｌｗｉｔｔｒｓｏｄｎｔｅｔｎｉｏｈｉａｏｔｈｉｏｒｍａｕＩｌｐａｓｃｎｓｌｔｈａｒｂｅｈｓｏｄｔｕｓｏｔｔｈｔｉｅｅｖｒｈ
ｒｉｔｅｅｅｔｅｔａｄａｎｈｄｇｓｒｎｇｈｎｄｅａｌ．ｅａｔｒｓｌａｆｅｔｔｅ￣ｅｔｏｈｆｋｅｇｅａｄｈｅｏｎｉｕｉｏｆｔｅｅｌｅｅ．ｔｉｓＴｈｌｇｈｅｈｏｄｆｃｓｈｓｎｇｈｆｔｅａｅｄｓｎｔｃｔｎｔｙｒａｄｇｓｈ
摘
要：统Ｃｎｙ算子在高斯滤波方差和滞后阈值的选择上需要人工干预，传ａｎ不具备自适应能力。高斯滤波方差的大小选择会
影响到去噪和边缘保持效果，用不同尺度的形态学滤波代替高斯滤波，不仅能降低噪声影响，而且可保持边缘强度和细节；滞后
ＥｍｎｌａＯ
ＷＡＮＧＺｕｏｃｈｎｇ，ＵＸｉｏｄｏｎｇ，ＵＥＬｉｘｉＩｐｒｖｅ — ｅＬＩａ— Ｘ－ａ．ｍｏｄｍｅｈｏｔｄｏａｆＣｎｎｙｐｅａｏｒｄｄｅｅｔｏｎ．ｏｒｔｅｇｅｔｃｉＣｏｍｐｕｔｒＥｎｇｎｅｒｅｉｅ－
重庆邮电大学计算机学院，重庆４０６００５
ＣｏｕｅｌｇｆＣｈｎｑｎｉｅｓｔｆＰｓｓａｄＴｌｃｍｍｕｉａｉｎ，ｏｇｉｇ４０６ＣｈａｍｐｔｒＣｏｌｅｏｏｇｉｇＵｎｖｒｉｏｏｔｎｅｅｏｅｙｎｃｔｏｓＣｈｎｑｎ００５，ｉｎ

基于改进Canny算法的边缘检测技术应用及发展趋势

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。

Canny算子边缘检测的一种改进方法

基金项目：重庆邮电大学博士科研启动基金（No.A2008-15）；中国博士后科学基金（No.20090450219）。作者简介：王佐成（1973-），男，博士，副教授，硕士研究生导师，研究方向：数字图像处理、遥感与 GIS 研究；刘晓冬（1984-），硕士研究生，研究方向：数字图像处理；薛丽霞（1976-），女，博士，副教授，研究方向：数字图像处理、遥感与 GIS 研究。收稿日期： 2010-03-03 修回日期： 2010-07-05
影响到去噪和边缘保持效果，用不同尺度的形态学滤波代替高斯滤波，不仅能降低噪声影响，而且可保持边缘强度和细节；滞后阈值的选择会影响到假边缘现象的强弱和真实边缘的连续性，引入 Otsu 阈值法并将其推广至直方图具有多峰特点的情况，算法可根据图像自身特点选取阈值，使检测出的边缘更加连续并减少假边缘的存在。关键词： Canny 算子；形态学滤波； Otsu 阈值法；边缘检测 DOI： 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.34.061 文章编号： 1002-8331 （2010） 34-0202-03 文献标识码：Ａ中图分类号： TP391
4.2
Otsu 阈值方法求取阈值
Otsu 阈值法，即最大类间方差法 [7]，是一种自适应的阈值
确定方法。根据图像灰度特性，将图像分为目标和背景两部分，它们之间的类间方差越大，差别就越大。当部分目标错分为背景或者部分背景错分为目标，两部分的类间方差就会变小。所以，使类间方差最大，两部分错分的概率就最小。经典的 Otsu 阈值算法是利用灰度直方图具有双峰性质的图像进行讨论和研究的，在将其引进 Canny 算法的同时将其推广到了直方图具有多峰的复杂图像。对于非极大值抑制后的图像 F，有两种情况，直方图为双峰的简单图像和直方图为多峰的复杂图像。若直方图为双峰，图像一般分为目标和背景两部分，假设它们的分割阈值为灰度值 T，图像的像素总数为 N，图像中目标的像素数为 N1，背景的像素数为 N2；目标和背景的像素数量占像素总数量的比例分别为 w1 和 w2，平均灰度值分别为 u1 和 u2，图像总的平均灰度值为 u。则有以下公式成立： N w1 = 1 N N w2 = 2 N w1 + w 2 = 1

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作为水下成像探测的主要工具之一，侧扫声纳近年来在海底勘探、水雷探测、管线定位等国防与民生应用领域发挥了重要作用［．凹凸不平的海底及海底１】
收稿１：００１ —５５期２１— １０；修订日期：０１０－８２１ —４０
附近的各种散射体对声波的散射作用，形成强海底混响【２１］ — ，引起侧扫声纳图像斑点噪声强、目标边缘模
糊，直接导致图像边缘检测处理的困难．
基金项目：国家自然科学基金（ｏ６９２０，ｏ６８２９）疏浚技术教育部工程研究中心开放基金（ｏＨＣ８０）中央高校基本科Ｎ．７１１Ｎ．７０６：００Ｎ．ＤＮ００２：研业务费专项基金（ｏ２０Ｂ１１）Ｎ．９３８４资助０
１ＮＳ域局部自适应降斑ＣＴ
对侧扫声纳成像，主要考虑海底散射形成的强海
底混响．将海底建模为大量离散散射体的集合，ｔ则时刻的海底混响【１］
Ⅳ
（＝ ∑ （ｅ（））ｘｊ（）ｐ￣ｔ）
ｎ＝１
（１）
完整的边缘图．文献『１地比较了各种经典边缘６系统检测算法，结果表ｎＣｎｙ子的总体性能最优．文）ａｎ算￣献『１析了Ｃｎｙ子，得出非极大值抑制、双阈值７分ａｎ算及弱边缘连接是Ｃａｎ算子的关键成功因素．ｎｙ然而，直接将Ｃｎｙａｎ算子应用于声纳图像边缘提取将面临噪声抑制效果较差与边缘定位不准等突出问题．文献『指１１出，混响造成的侧扫声纳图像斑点噪卢为服从瑞利
２ｈｎｚｏｙＬｂｒｔｒｅｓｒＮｅｗｏｋｎｖｒｎｎａｅｓｎ，Ｃａｇｈｕ１０２．ＣａｇｈｕＫｅａｏａｏｙｏＳｎｏｔｒｓａｄＥｎｉｏｍｅｔｌｎｉｇｈｎｚｏ２３２，ｆＳ
ＪａｇｕＰｒｖｎｃ，ＣｈｎａｉｎｓｏｉｅｉＡｂｔａｔＴｏｄａｔｔｏｇｓｃｌｏｓｆｓｄ — ｃｎｓｎｒｉａｅ，ａｄｅｄｔｃｉｎｍｅｈｄｂｓｄｏｓｒｃ：ｅｌｗｉｈｓｒｎｐｅｋｅｎｉｅｏｉｅｓａｏａｍｇｓｎｅｇｅｅｔｏｔｏａｅｎｉｐｏｅｎｙｏｅａｏｓｐｏｏｅ．ＡｃｏｄｎｏａｍｕｔｐｉａｉｅｍｏｅｎｈｅＲａｌｉｈｄｉｒｂｕｉｎｏｍｒｖｄＣａｎｐｒｔｒｉｒｐｓｄｃｒｉｇｔｌｉｌｔｖｄｌａｄｔｙｅｇｓｉｔｏｆｃｔｓｅｋｅｎｉｅｓｎａｍａｅｄ — ｐｅｋｌｇｉｅｆｒｅｃｌｎｄｐｉｅｙｉｈｏｔｕｌｔｔａｓｏｍｍａｎｐｃｌｏｓ，ｏｒｉｇｅｓｃｉｐｒｏｍｄｌａｌａｄａａｔｖｌｔｅｃｎｏｒｅｒｎｆｒｄｏｎｓｏｙｎｉｗｉｈｕｕ — ａｔｏｔｓｂｓｍｐｌｇｉ．ＴｈｓｅｅｔｖｌｕｐｅｓｓｓｅｋｅｎｔｅｒｔｃｓｅｇｓｗｉｈｕｌｒｉｇｄｅｔｎｉｆｃｉｅｙｓｐｒｓｅｐｃｌｓａｄｂｅｔｒｐｏｅｔｄｅｔｏｔｂｕｒｎｕｏＧａｓｉｎｓｏｔｎ．Ｇｒｄｅｔｆｔｅｄ — ｐｃｌｄｓｎｒｉａｅａｅｃｍｐｔｄＴｈａｍａａｎｔｄｓｏｕｓａｍｏｈｉｇａｉｎｓｏｈｅｓｅｋｅｏａｍｇｒｏｕｅ．ｅｍｘｉｌｍｇｉｕｅｆｔｅｇａｅｔｒｂａｎｄｂｏ－ａｉｍｕｐｅｓｏ．Ｔｈａｉａｏｎｓａｅｃａｓｆｄｉｔｈｅｙｓｈｒｄｉｎｓａｅｏｔｉｅｙｎｎｍｘｍｕｓｐｒｓｉｎｅｍｘｍｌｐｉｔｒｌｓｉｅｎｏｔｒｅｔｐｅ：ｉｓｒｎｄｅｐｏｎｓｗｅｋｅｇｏｎｓａｄｎｎｅｇｏｎｓｔｏｇｅｇｉｔ，ａｄｅｐｉｔｎｏ — ｄｅｐｉｔ．Ｔｗｈｅｈｌｓａｅａｔｍａｉａｌｅｅｍｉｅａｅｏｔｒｓｏｄｒｕｏｔｃｌｄｔｒｎｄｂｙｓｄｏｈａｉａｏｎｅ — ｌ￣ａｉｎｅＡｉｒｄｇａｓｏｔｉｅｔｈｗｏｔｒｓｏｄｏｌｗｅｙｎｔｅｍｘｍｆｉｔｒｃａｓｖｒａｃ．ｂｎａｙｅｅｍｐｉｂａｎｄｗｉｈｔｅｔｈｅｈｌｓｆｌｏｄｂｗｅｋｅｇｉｋｎ．ＥｘｒｍｅｔｎｂｏｈｓｎｈｅｉｎｅｌｏｒｉｇｓｓｏｔａｈｒｐｏｅｅｈｄｈａｄｅｌｉｇｎｐｅｉｎｓｏｔｙｔｔｃａｄｒａｎａｍａｅｈｗｈｔｔｅｐｏｓｄｍｔｏａｓｓｔｅａｖｎａｅｖｒｏｈｅｅｈｏｓｓｃｎｎｐｒｔｒａｄｗａｅｅｈｄａｔｇｓｏｅｔｒｍｔｄｕｈａＣａｙｏｅａｏｎｖｌｔｍｏｕｌｓｍａｉａｉｅｍｓｏｄｅｓｄｕｘｍｎｔｒｆｅｇ
ｉｔｇｉｙｐｓｔｏｉｃｕｒｃｎａｓｄｅｐｉｔ．ｎｅｒｔ，ｏｉｉｎｎｇａｃａｙａｄｆｌｅｅｇｏｎｓＫｅｗｏｄ：ｓｄ — ｃｎｓｎｒｍａｅ，ｅｇｔｃｉｎｙｒｓｉｅｓａｏａｉｇｓｄｅｄｅｅｔｏ，ｄｅｓｃｌｇ —ｐｅｋｉ，ｍａｉｎｘｍｕｍｎｅ — ｌｓｖｒａｃ，ｄｕｂｅｉｔｒｃａａｉｎｅｓｏｌ－ｔｒｓｌｈｅｈｏｄ
２常州市传感网与环境感知重点实验室，江苏常州２３２．１０２
摘要：针对侧扫声纳图像斑点噪声强的特点，提出一种改进的Ｃａｎ算子进行边缘检测．ｎｙ根据斑点噪声的乘性模型和瑞利分布特性，非下采样Ｃｎｏｒｔ在ｏｔｕｌ变换域进行局部白适应降斑．ｅ该方法在有效抑制斑点噪声的同时可较好地保护边缘，避免ｆＣａｎ算子造成的边缘模糊．计算降斑后图像的梯度值分布，ｎｙ对梯度幅值进行非极大值抑制
得到极大值点．将梯度模的极大值点分成强边缘点、弱边缘点与非边缘点３，基于类间方差最大自适应确定区类分３的双阈值，经双闽值处理与弱边缘连接得到边缘图．类对模拟声纳图像和实际声纳图像的边缘检测结果表明，
较之Ｃｎｙａｎ算子和小波模极大等边缘检测方法，该方法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点较少等优点．关键词：侧扫声纳图像；边缘检测；降斑：类间方差最大；阈值双
Ｈａ－ｉｇ，ＷＡｎ，ＣＥｉｏｘａ，ＬｉｇＷＵＯＧｕｎｙｎＮＧＭｉ一，ＨＮＧＸａ —ｕｎ，一Ｉｎ —Ｕ，Ｑ
１．ＣｏｌｅｏｏｕｅｎｎｏｖａｉｎＨｏａｎｖｒｉ，Ｃａｇｈｕ２３２，ＪａｇｕＰｏｉｃ，ＣｉａｌｇｆＣｍｐｔｒａｄＩｆｒｔ，ｈｉＵｉｅｓｔｈｎｚｏ１０２ｉｎｓｒｖｎｅｈｎｅｎｏｙ
ＤＯ：０３６／．ｓ．５—２７２１．．０Ｉ１．９ｊｓｎ０５８９．０１００９ｉ２６１
用于侧扫声纳图像边缘检测的改进Ｃａｎ算子ｎｙ
霍冠英，王敏，程晓轩，李庆武一，一，一，
１河海大学计算机与信息学院，江苏常州２３２．１０２
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１
文章编号：２５８９（０１０— １—６０５—２７２１）６０３６０
ＥｄｇｅｅｔｏｏｄｅＳａｎａｍａｅｓｄｏｍｐｒｖｄｅＤｔｃｉｎｆｒＳｉ — ｃｎＳｏｒＩｇｓＢａｅｎＩｏｅＣａｙＯｐｅａｏｒｎｎｒｔ
通信作者：李庆武，教授，导，究方向：博研多尺度几何分析及其应用、水下声纳信息获取与处理， — ｉｉｉｇ￣１３ｏＥｍａｌｑｎｗｕ６．ｍ：ｌｃ
６４１
应
用
科
学
学
报
第２卷９
边缘是图像最重要的特征之一，能否精确实现图
像边缘检测是图像处理的难点和热点．经典的边缘检
缘检测，实验结果表明：本文提出的改进Ｃｎｙ子ａｎ算具有边缘检测完整、定位准确、边缘点较少等优点．伪
测算法主要有Ｐｅｉ、ｏｅ、ｏｅｔＲｏｉｓＭａｒｒｗｔＳｂｌＲｂｒ、ｂｎ、ｒ — Ｈｉｒｔ、ＬＧ、Ｃｎｙ小波模极大等＿引其中ｌｅｈｏｄａｎ及３．＿Ｃｎｙ子是公认的边缘检测较优算子【＇其原理ａｎ算６Ｊ为：首先Ｃｎｙ子通过高斯卷积对图像进行高斯ａｎ算平滑；然后对平滑后的图像求一阶偏导数得到梯度图，用 “ 极大值抑制”确定候选边缘点；最后通采非过双阈值处理与弱边缘连接剔除伪边缘点，并得到