基于边缘保持平滑滤波的Canny算子边缘检测
第25卷第1期2006年2月兰州交通大学学报(自然科学版)JournalofLanzhouJiaotongUniversity(NaturalSciences)Vol.25No.1Feb.2006
文章编号:10014373(2006)01008605
基于边缘保持平滑滤波的Canny算子边缘检测*
陈宏希
(兰州石化职业技术学院电子电气工程系,甘肃兰州730060)
摘要:在Canny算子实施边缘检测前,运用具有边缘保持性能的滤波器做预处理.仿真实验主、客观分析表明,边
缘保持滤波预处理的Canny算子较原有Canny算子在边缘检测性能方面有一定的改善;边缘保持滤波器性能的定
量分析和比较,对预处理滤波器和Canny算子边缘检测参数的选择有一定的指导意义.
关键词:边缘检测;Canny算子;边缘保持平滑滤波;品质因数
中图分类号:TP391.41文献标识码:A
边缘检测是数字图像处理中的基本问题之一.
传统的边缘检测算子,由于对噪声很敏感,对实际图
像的处理效果并不理想.近二三十年来研究发展了
许多优秀的边缘检测算法或算子,如MarrHildreth
提出的最佳边缘检测算子、基于二维小波变换的边
缘检测算法、基于神经网络及数学形态学的边缘检
测算法[1]、基于仿射变换和特征空间的边缘检测[2]
以及基于函数的边缘检测算法[3]等.文献[4]提出
的最佳边缘检测算子Canny算子,以其在处理
受高斯白噪声污染图像方面的良好效果而成为其它
边缘检测算子性能优劣评价的标准.Canny算子在
图像边缘方向上是对称的,但在垂直于边缘方向上
是反对称的,所以,Canny算子对最急剧变化方向上
的边缘特别敏感,但在沿边缘方向上却是不敏感的,
即对屋顶状边缘不敏感,这势必影响Canny算子的
边缘检测性能.针对这一问题,本文提出在Canny
算子前先运用具有边缘保持性能的滤波器做平滑滤
波预处理,其后再运用Canny算子做边缘检测,可
改善Canny算子的边缘检测性能.
1Canny算子边缘检测
1.1Canny最佳边缘检测指标
Canny研究了最优边缘检测器所需要的特性,
给出了评价边缘检测性能优劣的3个指标[5,6]:
1)好的信噪比,即将非边缘点判为边缘点和将
边缘点判为非边缘点的概率都要低;2)好的定位性
能,即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心;3)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,并且虚假响应边界应得到最大抑制.
1.2Canny算子的具体实现
Canny算子的具体实现主要有以下3个步骤:
1)用高斯滤波器对图像进行滤波,去除图像中
的部分噪声;2)用高斯算子的一阶微分对图像进行
滤波,得到图像梯度的强度和方向[7];3)对梯度进
行非最大抑制和滞后阈值处理,得到边缘图像.
2常见边缘保持平滑滤波器
图像中的景物之所以可以被清楚辨认,是因为目
标物之间存在灰度显著变化的边界.而对边界上的像
素进行平滑滤波时,简单选取邻域的中值或均值,都
会在一定程度上降低边界的灰度显著性,从而导致图
像的模糊.因此,希望在对图像进行平滑处理时,只对
噪声部分进行平滑处理,同时又保持了图像边界原有
的灰度特性,这类滤波器被称为边缘保持平滑滤波
器.下面是几种常见的边缘保持平滑滤波器[5,8].
2.1方向平滑滤波器
方向平滑滤波技术是一种空间域局部方向均值
滤波器.在某一局部邻域内,沿不同的方向计算像素
的平均值,取最小的平均值替代原中心像素的值.方
向平滑滤波的原理如图1所示,用公式表示为
y(i,j)=min1N
(r,s)Wx(i-r,j-s)
式中:x(i,j)为像素点(i,j)的输入像素值;y(i,j)为
输出像素值;W为与水平方向成角的滤波器窗口;
*收稿日期:20050312作者简介:陈宏希(1970),男,陕西岐山人,讲师,硕士.第1期陈宏希:基于边缘保持平滑滤波的Canny算子边缘检测
N为滤波器窗口中参与计算平均值的像素个数.
图1方向平滑滤波原理图
Fig.1Principleofdirectionalsmoothfilter
2.2Kuwahara滤波器
Kuwahara滤波器的滤波思想是,选择如图2所
示4个模板,对模板覆盖区域中的像素,分别计算其
灰度分布方差,然后用方差最小的模板中像素灰度
均值替代原中心像素值.实现步骤如下:
图2Kuwahara滤波器的4个模板
Fig.2FourKuwaharafiltermasks1)以中心像素为中心,分别计算图2所示4个
模板中像素灰度分布的方差;2)找出方差值最小的
模板的位置;3)将所选择出的模板中像素的灰度平
均值替代原中心像素值;4)对图像中所有处于滤波
范围内的像素点均进行相同的处理.
2.3灰度最小方差均值滤波器
灰度最小方差均值滤波器的滤波思想与Kuwahara
滤波器相同,不同的是它有9个形状不同的模板参
与灰度最小方差模板的选择.模板如图3所示.
图3灰度最小方差滤波器的9个模板
Fig.3NineMVMfiltermasks2.4K近邻均值滤波器
K近邻均值滤波器的核心是,在一个与待处理中心像素邻近的范围内,寻找出像素值与之最接近
的K个邻点,将该K个邻点的均值替代原中心像素
值.实现步骤如下:
1)设f(x,y)为当前待处理中心像素,以其为
中心,构造一个NN的模板(N为奇数);2)在模
板中的NN个像素中,选择出与f(x,y)之最接近
的K个像素(一般当N=3时,取K=5;当N=5
时,取K=9),这K个像素不包含f(x,y)本身;3)
用这K个像素的均值替代原中心像素值f(x,y);
4)对图像中所有处于滤波范围内的像素点均进行
相同的处理.
2.5对称近邻均值滤波器
对称近邻均值滤波器的实现思想是,以待处理像
素f(x,y)为中心,构造一个(2N+1)(2N+1)的
模板,这(2N+1)(2N+1)个像素,除中心点之外,
以中心像素点为对称中心,可以构成2N(2N-1)
个空间位置对称的对点,在每一对对称点中选择一个
与f(x,y)接近的像素值,用这2N(2N-1)个选择
点的灰度均值替代原中心像素值作为处理结果.
2.6Sigma平滑滤波器
Sigma平滑滤波器是根据模板中像素值的统计
特性来进行边缘保持滤波的.实现方法如下:
1)以待处理像素f(x,y)为中心,构造一个
(2N+1)(2N+1)的模板(N为给定常数);2)计
算该模板中像素的标准方差;3)对模板中的像素
进行如下处理:若f(i,j)-f(x,y)f(i,j)+
,则(i,j)=1;否则(i,j)=0;其中f(x,y)为模
板中心像素的灰度值,f(i,j)是像素点(i,j)上的
灰度值,且=2;4)若模板中(i,j)=1的像素不
少于K个,则f(x,y)的值由g(x,y)替代,
g(x,y)=x+N
i=x-Ny+N
j=y-N(i,j)f(i,j)
x+N
i=x-Ny+N
j=y-N(i,j),对于77的模
板,K不大于4,对于55的模板,K不大于3;
5)若模板中(i,j)=1的像素少于K个,则表
明在该模板中,f(x,y)是一个孤立点,恰好满足噪
声的特征,则以整个模板中像素的均值替代中心像
素f(x,y)的值.
3边缘检测算子的性能评价
边缘检测算子性能优劣的评价分为主观评价和
客观评价.主观评价是观察者通过对各种算子处理
结果图像的观察,主观做出算子性能优劣的评价;客87兰州交通大学学报(自然科学版)第25卷
观评价是以人造图像为对象,获取边缘检测器的边
缘检测概率、边缘检测方位、边缘检测定位等性质数
据,依此来评价边缘检测器性能的优劣.Pratt[1]提
出的边缘检测器品质因数,是普遍采用的边缘检测
器性能评价指标,其定义式为
R=1max{II,IA}IA
i=111+ad2
式中,II和IA分别表示理想和实际检测到的边缘像
素点的数量,a是一比例常数,通常取1/9,d为实际
边缘点到理想边缘点连线的垂直距离.品质因数R
的值是小于或等于1的正数,R值越大,表明检测器
性能越好,当完全精确检测时R=1.
4实验结果及定量分析
为了以下叙述方便,特做如下名称约定:未做滤波预处理的Canny算子边缘检测命名为Canny算
子;方向平滑滤波预处理的Canny算子边缘检测命
名为Directional;Kuwahara平滑滤波预处理的
Canny算子边缘检测命名为Kuwahara;灰度最小方
差均值滤波预处理的Canny算子边缘检测命名为
MVM;K近邻均值滤波预处理的Canny算子边缘检
测命名为KNN;对称近邻均值滤波预处理的Canny
算子边缘检测命名为SNN;Sigma平滑滤波预处理
的Canny算子边缘检测命名为Sigma.
4.1试验结果
对人造测试板图像和标准Lena灰度图像,在无
噪声和加高斯白噪声情况下,分别依次做Canny算
子,Directional,Kuwahara,MVM,KNN,SNN,Sigma
边缘检测.无噪声时实验结果如图4,图5所示.
图4人造测试板原始图像及用不同方法处理后的边缘图像
Fig.4Synthetictestboardoriginalimageandedgemapsprocessedbyeverymethod
图5Lena原始图像及用不同方法处理后的边缘图像
Fig.5Lenaoriginalimageandedgemapsprocessedbyeverymethod88
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。
canny用法
Canny算法是一种常用的边缘检测算法，它通过一系列步骤来识别图像中的边缘。具体步骤如下：
1. 去噪：使用高斯模糊来减少图像中的噪声，因为噪声可能会影响边缘检测的准确性。高斯模糊可以通过选择一个适当大小的高斯核对图像进行卷积来实现。
2. 计算梯度的幅度与方向：这一步是为了找出图像中亮度变化显著的地方，这些地方通常是边缘所在。梯度的大小和方向可以帮助确定边缘的强度和方向。
3. 非极大值抑制：在这一步中，算法会细化边缘，确保边缘只有一个像素宽。这是通过抑制那些在梯度方向上不是最大值的像素来实现的。
4. 双阈值处理：Canny算法使用两个阈值来确定哪些边缘是真实的。一个高阈值用来识别强边缘，而一个低阈值用来识别弱边缘。这个步骤有助于区分真正的边缘和由噪声引起的假边缘。
5. 连接边缘：最后，算法会连接那些被标记为弱边缘的像素，如果它们与强边缘相连。这样可以减少因高斯模糊而导致的边缘丢失问题。
在使用Canny算法时，需要注意选择合适的阈值，因为阈值的选择会影响检测到的边缘数量和质量。阈值设置得过低可能会导致提取过多的细节边缘，而设置得过高则可能会错过一些真实的边缘。
Canny算法因其优秀的边缘检测性能而被广泛应用于图像处理领域，如图像分割、特征提取等。在实际应用中，通常需要根据具体的图像内容和需求来调整算法的参数，以获得最佳的边缘检测效果。
Sobel边缘检测算子
. .
-
. -可修- . 经典边缘检测算子比较
一各种经典边缘检测算子原理简介
图像的边缘对人的视觉具有重要的意义，一般而言，当人们看一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘。灰度或结构等信息的突变处称为边缘。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。需要指出的是，检测出的边缘并不等同于实际目标的真实边缘。由于图像数据时二维的，而实际物体是三维的，从三维到二维的投影必然会造成信息的丢失，再加上成像过程中的光照不均和噪声等因素的影响，使得有边缘的地方不一定能被检测出来，而检测出的边缘也不一定代表实际边缘。图像的边缘有方向和幅度两个属性，沿边缘方向像素变化平缓，垂直于边缘方向像素变化剧烈。边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来，通常用一阶或两阶导数来检测边缘，如下图所以。不同的是一阶导数认为最大值对应边缘位置，而二阶导数则以过零点对应边缘位置。
（a）图像灰度变化（b）一阶导数（c）二阶导数
基于一阶导数的边缘检测算子包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子等，在算法实现过程中，通过22（Roberts算子）或者33模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。一种改进方式是先对图像进行平滑处理，然后再应用二阶导数的边缘检测算子，其代表是LOG算子。前边介绍的边缘检测算子法是基于微分方法的，其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数的过零点。Canny算子是另外一类边缘检测算子，它不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。
基于Canny边缘检测算子的图像检索算法
第１８卷 Ｖ０１．１８ 第２期 Ｎｏ．２ 电子设计工程 Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｄｅｓｉｇｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ２０１０年２月 Ｆｅｂ．２０１０
基于Ｃａｎｎｙ边缘检测算子的图像检索算法
赵宏中－．张彦超ｚ
（１．武汉理工大学经济学院，湖北武汉４３００７０；２．武汉理工大学计算机科学与技术学院，湖北武汉４３００７０）
摘要：针对依赖传统Ｃａｎｎｙ算子的基于边缘的图像检索系统所存在的不足．提出一种基于Ｃａｎｎｖ边缘检测的图像检
索算法。使用改进的Ｃａｎｎｙ算子提取图像边缘特征，将该特征通过傅里叶描述子转化为向量，根据向量间的Ｍａｎ—
ｈａｎｔｔａｎ距离进行图像检索。试验结果表明，改进的Ｃａｎｎｙ算子能够检测到低强度的边缘并保持边缘清晰连贯．而且 该图像检索算法具有良好的检索效果。
关键词：图像检索；边缘检测：梯度方向；Ｃａｒａｆｅ算子
中图分类号：ＴＰ３９ｌ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７４—６２３６（２０１０）０２—００７５—０３
Ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃａｎｎｙ ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｏｒ
ＺＨＡ０ Ｈｏｎｇ—ｚｈｏｎｇ’．ＺＨＡＮＧ Ｙａｎ—ｅｈａｏ
（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＥｃｏｎｏｍｙ，Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ ４３００７０，Ｃｈｉｎａ；
２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ￣．，Ｗｕｈｍ｝Ｌｂｄｖｅｒｓｉｔ） ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｂａｎ ４３００７０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｄｅｆｅｃｔｓ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｅｄｇｅ—ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｍａｉｎｌｙ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｏｎ ｔｈｅ ｔｒａｄｉ—
ｔｉｏｎａｌ Ｃａｎｎｙ ｏｐｅｒａｔｍ’，ａ ｎｅｗ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｕｓｉｎｇ ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｃａｎｎｙ ｅｄｇｅ ｏｐｅｒａｔｏｒ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅ
融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法
第２５卷第２期 ２０１１年６月 黑龙江工程学院学报（自然科学版） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅｉｌｏｎｇｊ ｉａｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｏｌ＿２５№．２ Ｊｕｎ．，２０１ｌ
融合Ｃａｎｎｙ边缘检测技术的ＳＡＲ图像改进滤波方法
张祥 ，邓喀中 ，范洪冬 。
（１．中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室，江苏徐州２２１１１６；２．中国矿业大学江苏省资源环境信息 工程重点实验室，江苏徐州２２１１１６）
摘要：５×５窗口的增强型Ｌｅｅ滤波方法能够有效抑制相干斑噪声，但边缘细节等纹理信息损失严重。针对增强型 Ｌｅｅ滤波方法的这一缺点，结合边缘提取技术，提出改进的滤波方法。该算法首先对图像进行５×５窗口增强型Ｌｅｅ 滤波处理，然后对图像使用Ｃａｎｎｙ算子进行边缘纹理信息提取，最后将增强型Ｌｅｅ滤波后图像的边缘和纹理区域的 像元值用边缘提取技术得到的结果进行取代。通过利用均值滤波、Ｌｅｅ滤波及其增强型、Ｋｕａｎ滤波及其增强型、 Ｇａｍｍａ ＭＡＰ滤波和改进方法对ＳＡＲ图像进行处理，得到改进的滤波方法在克服相干斑抑制和边缘保持这一对矛 盾上是有效的。 关键词：合成孔径雷达图像；相干斑噪声；Ｃａｎｎｙ算子；增强型Ｌｅｅ滤波；边缘提取 中图分类号：Ｐ２３７ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７１—４６７９（２０１１）０２—０００６—０４
Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＳＡＲ ｉｍａｇｅ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｆｕｓｉｎｇ
Ｃａｎｎｙ ｅｄｇｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＺＨＡＮＧ Ｘｉａｎｇ ，ＤＥＮＧ Ｋａ—ｚｈｏｎｇ ，ＦＡＮ Ｈｏｎｇ—ｄｏｎｇ ，
（１．Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｆｏｒ Ｌａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ＳＢＳＭ，Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｘｕｚｈｏｕ ２２１１１６，Ｃｈｉｎａ；２．Ｊｉａｎｇｓｕ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｕｚｈｏｕ ２２１１１６，Ｃｈｉｎａ）
角塑的原理及参数
角塑的原理及参数
角塑是一种常用于图像处理和计算机视觉任务中的数学算法。它被广泛应用于图像的边缘检测、边缘增强和特征提取等领域。本文将介绍角塑的原理及相关参数。
一、角塑的原理
角塑（Canny Edge Detection）是由约翰·F·坎尼于1986年提出的，是一种基于梯度的边缘检测算法。它的原理主要分为以下几个步骤：
1. 噪声抑制：角塑算法首先对图像应用高斯滤波器，以消除图像中的噪声。高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，可将图像中的噪声平滑化。
2. 计算梯度：接下来，角塑算法计算图像的梯度，以确定图像中的边缘。一般情况下，角塑算法使用Sobel算子来计算图像的梯度。Sobel算子是一种离散微分算子，可用于边缘检测。
3. 非极大值抑制：在梯度计算后，角塑算法对每个像素点进行非极大值抑制。这一步骤的目的是将梯度的峰值保留下来，抑制非边缘区域。具体而言，对于每个像素点，角塑算法会检查其梯度值，并将其与周围像素点进行比较。如果该像素点的梯度值最大，则保留；否则，将其置为0。
4. 双阈值处理：在非极大值抑制后，角塑算法将对像素点进行双阈值处理。双阈值处理将像素点分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。具体而言，角塑算法会设置两个阈值，一个是高阈值，一个是低阈值。如果像素点的梯度值大于高阈值，则被视为强边缘；如果梯度值介于高阈值和低阈值之间，则被视为弱边缘；如果梯度值小于低阈值，则被视为非边缘。通常情况下，高阈值和低阈值的比值为2:1或3:1。
5. 边缘连接：最后一步是边缘连接，即通过连接强边缘和弱边缘来形成完整的边缘。具体而言，角塑算法会从强边缘出发，沿着弱边缘的方向进行追踪，直到边缘结束或连接到另一个强边缘。这样就可以形成连续的边缘。
二、角塑的参数
角塑算法有几个重要的参数需要调整，以便得到理想的边缘检测结果。这些参数包括：
1. 高斯滤波器的尺寸：高斯滤波器的尺寸决定了滤波器的模糊程度。一般情况下，高斯滤波器的尺寸越大，图像的模糊程度越高。
针对椒盐噪声图像的Canny边缘检测算法
针对椒盐噪声图像的Canny边缘检测算法
作者：徐天芝 杨青峰
来源：《计算机时代》2022年第09期
摘 要： 针对传统Canny算子对椒盐噪声敏感的问题，提出一种针对椒盐噪声的Canny边缘检测算法。采用反距离加权插值滤波器替换传统Canny算子中的高斯滤波器;并在非极大值抑制部分采用非噪声点优选原则。仿真实验证明，本文算法在边缘检测时，能有效地避免椒盐噪声的干扰，即使椒盐噪声强度达到0.8，仍然可以保持漏检率和误检率在很低的程度，是一种有效的针对椒盐噪声的边缘检测算法。
关键词： Canny算子; 椒盐噪声; 边缘检测; 反距离加权插值滤波器; 优先准则
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）09-63-05
Canny edge detection algorithm for images with salt and pepper noise
Xu Tianzhi Yang Qingfeng （1. Department of Mathematics and Information Technology， Yuncheng University，
Yuncheng， Shanxi 044000， China;
2. Dayang TownDayang United School ofLinfenYaodu District）
Abstract： In view of the problem that the traditional Canny operator is sensitive to salt and
pepper noise， a Canny edge detection algorithm for salt and pepper noise is proposed. The inverse
边缘检测算法的比较分析
龙源期刊网
边缘检测算法的比较分析
作者：史延伦
来源：《科技创新导报》2012年第08期
摘要：边缘检测在图像处理中占要重要的地位，边缘检测的算法选择直接影响到整个计算机视觉系统性能的好坏，寻找比较简单的算法、对边缘检测精度并与抗噪性能协调的算法起着重要作用，是图像处理领域的热点。
关键词：计算机视觉边缘检测
中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2012)03(b)-0000-00
边缘是不同区域的分界线，是图像局部强度变化最显著的那些像素的集合也是图像最基本的特征[1]。是其周围像素灰度有阶跃性变化或屋顶变化的集合。不同的灰度值的相邻区域之间边缘总是存在的。边缘检测技术是图像处理中最基础的技术，快速精确的提取图像边缘信息是该领域研究的热点，实际景物图像常常是各种类型的边缘及其模糊化结合的组合。原始图像住住含有噪声给边缘检测带来困难。
1边缘检测
以原始图像为基础，对图像的每个像素对它的某个领域内灰度阶跃变化，利用边缘增强算子，突出局部边缘，提取边缘点集。利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律检测边缘。常用的边缘检测方法有：高斯-拉普拉斯（LOG）算子、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子等。
1.1Roberts算子
Roberts算子是最简单的一种边缘检测算子，采用对角线方向相邻两像素之差进行梯度幅度检测，检测水平和垂方向边缘的性能好于斜线方向，并且检测定位精度比较高，但对噪声较体敏感。是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，具有整数像素坐标的输入图像。
1.2 Sobel算子
可产生较好的检测效果，是综合图像每个像素点的上下左右邻点灰度的加权和，接近模板中心的权值较大，可以产生较好的边缘效果，对噪声有平滑作用，抗噪声县增加计算量，提供较为精确的边缘方向信息。该方法是对于精度不高要求不高时较为常用的方法。
基于小波变换的Canny算子边缘检测算法
第３ ５卷第３期 ２ ０ ０ ６年６月 上海师范大学学报（自然科学版） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ） Ｖｏ１．３５。Ｎｏ．３ ２００６，Ｊｕｎ．
基于小波变换的Ｃａｎｎｙ算子边缘检测算法
张宇伟 ，王耀明２
（１．上海师范大学数理信息学院，上海２００２３４，２．上海电机学院，上海２００２４０）
摘要：分析了基于小波变换的图像增强算法和传统的Ｃａｎｎｙ边缘检测算法，提出将两种方
法有效地结合起来，应用于对比度低图像的边缘检测中．实验证明，该方法准确的检测图像中
的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性．
关键词：小波变换；图像增强；边缘检测
中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００．５１３７（２００６）０３－００３５－０４
Ｕ 引 舌
边缘检测是图像理解、分析和识别领域中一个基础而又重要的课题，边缘检测的效果会直接影响图
像分割和识别的性能，迄今已有许多边缘检测算法，如Ｓｏｂｅｌ算法、Ｐｒｅｗｉｔｔ算法、Ｒｏｂｅｒｔ算法、Ｌａｐｌａｃｅ算
法、ＬＯＧ算法和Ｃａｎｎｙ算法等．Ｓｏｂｅｌ算法和Ｐｒｅｗｉｔｔ算法都是对图像进行差分和滤波来检测边缘，只是
平滑部分的权值不同，在增大窗口邻域时，检测的边缘较粗；Ｒｏｂｅｒｔ算法直接计算图像差分，不包含平
滑，对噪声敏感；Ｌａｐｌａｃｅ算法是二阶微分算法，会增强噪声对图像的影响；ＬＯＧ算法先用高斯函数对原
图像作平滑处理，再采用无方向的Ｌａｐｌａｃｅ算法运算，提取零交叉点作为边缘，该方法在图像灰度变化
不大的区域会检测出伪边缘，虽然这些算子简单且易于实现，但对噪声敏感，抗干扰性差，边缘不够精
细．相比之下，基于最优化算法的Ｃａｎｎｙ边缘检测算法因具有信噪比大和检测精度高的优点，被广泛应用．
然而，对于某些低对比度的特殊图像来说，以上列举的传统方法的检测结果并不十分理想．针对存
数字图像处理---图像分割
数字图像处理---图像分割
图像分割
概述图像分析概念：对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，以获得它们的客观信息，从⽽建⽴对图像的描述步骤：1. 图像分割2. 特征识别3. 对象分类4. 建⽴联系概述图像分割概念：将图像划分为互不重叠的区域并提取感兴趣⽬标的技术基本策略：基于灰度值的两个基本特性：不连续性和相似性通过检测不连续性先找边，后确定区域通过检测相似性，在⼀定阈值下找到灰度值相似区域，区域外轮廓即为对象边界⽅法基于边缘的分割⽅法：先提取区域边界，再确定边界限定区域区域分割：确定每个像素归属区域，从⽽形成区域图区域⽣长：将属性接近的连通像素聚集成区域分裂-合并分割：即存在图像划分，也存在图像合并
边缘检测算⼦---边缘分割法边缘定义：图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素的集合分类：阶跃状屋顶状特点：属于⾼频信号区域往往为闭合连线边缘检测流程
滤波⇒增强⇒检测⇒定位边缘检测算⼦基本思想：计算局部微分算⼦⼀阶微分：⽤梯度算⼦进⾏运算特点：对于阶跃状变化会出现极⼤值（两侧都是正值，中间最⼤）对于屋顶状变化会过零点（两侧符号相反）不变部分为0⽤途：检测图像中边的存在注意事项：由于结果图中存在负值，因此需要处理后使⽤处理⽅法：取绝对值加最⼩值阈值法⼆阶微分：通过拉普拉斯算⼦计算特点：对于阶跃状变化会过零点（两侧符号相反）对于屋顶状变化会出现负极⼤值（两侧都是正值，中间最⼩）不变部分为0⽤途：检测图像中边的存在
常⽤边缘检测算⼦梯度算⼦Roberts算⼦Prewitt算⼦Sobel算⼦Kirsch算⼦Laplacian算⼦Marr算⼦交叉⽅向⼀阶锐化问题：锐化处理结果对具有矩形特征的物体的边缘提取较为有效，但是对于不规则形状的边缘提取，则存在信息上的缺损解决思想：利⽤⽆⽅向的锐化算法
交叉微分算⼦
交叉Roberts算⼦
公式：
f′x=|f(x+1,y+1)−f(x,y)|
f′y=|f(x+1,y)−f(x,y+1)|