基于改進(jìn)Canny算子的煤礦井下物體圖像邊緣檢測方法研究

尚長春,馬宏偉,安靜宇

(西安科技大學(xué)工程訓(xùn)練中心，陜西，西安 710054)

基于改進(jìn)Canny算子的煤礦井下物體圖像邊緣檢測方法研究

尚長春,馬宏偉,安靜宇

(西安科技大學(xué)工程訓(xùn)練中心，陜西，西安 710054)

針對傳統(tǒng)的Canny 算子檢測井下物體低強(qiáng)度邊緣能力不足的問題，提出了一種改進(jìn)的邊緣檢測算法。該算法從以下三個方面進(jìn)行改進(jìn)：(1)采用一種新的四階偏微分方程的降噪算法對圖像去噪，進(jìn)一步提高降噪效果，且在降噪過程中較好地保留圖像細(xì)節(jié)，使井下物體更容易被檢測。(2)采用自適應(yīng)閾值的方法對圖像邊緣進(jìn)行檢測，實現(xiàn)了雙閾值的自適應(yīng)提取，能夠較好地提取真實邊緣。特別是在低對比度圖像的邊緣提取上，此方法更具有優(yōu)勢。(3)基于模糊判決的理論，在傳統(tǒng)的Canny算法的基礎(chǔ)上提出了一種有效的邊緣連接方法。為了驗證Canny邊緣檢測算子的效果，分別用Prewitt 、Robert 、Sobel、傳統(tǒng)的Canny算子對井下圖像進(jìn)行邊緣檢測實驗,結(jié)果表明，該方法在最大程度抑制噪聲的同時，能檢測到更多的低強(qiáng)度邊緣，為井下煤礦探測機(jī)器人圖像辨識奠定了基礎(chǔ)。

Canny算子;Otsu算法;高斯拉普拉斯變換

1 引言

隨著煤礦信息化程度的不斷提高，煤礦企業(yè)大都采用工業(yè)視頻監(jiān)控、視頻識別的方法來提高生產(chǎn)的安全性與高效性，比如皮帶監(jiān)控、井下救援機(jī)器人視覺系統(tǒng)等等，無論哪種應(yīng)用場合都需要對井下獲得的圖像進(jìn)行進(jìn)一步處理，在這些處理過程中提取物體的輪廓是進(jìn)行物體識別的一個重要步驟。Canny邊緣檢測算子是邊緣檢測算子中最常用的一種，也是公認(rèn)的性能最優(yōu)良的邊緣檢測算子。但是，煤礦井下光線差、照度低、粉塵又多，獲得的圖像質(zhì)量很差，檢測出的偽邊緣比較多，斷裂的部分也比較多。為了克服這些缺點，本文從三個方面對傳統(tǒng)的Canny算子進(jìn)行改進(jìn)。

2 傳統(tǒng)的Canny算子

Canny邊緣檢測算子是Canny J F于1986 年提出的一個多級邊緣檢測算法。更為重要的是，Canny J F創(chuàng)立了邊緣檢測計算理論來解釋這項技術(shù)如何工作。他研究了最優(yōu)邊緣檢測方法所需的特性，給出了評價邊緣檢測性能優(yōu)劣的三個指標(biāo)：(1)最優(yōu)檢測：算法能夠盡可能多地標(biāo)識出圖像中的實際邊緣，漏檢真實邊緣的概率和誤檢非邊緣的概率都盡可能小；(2)最優(yōu)定位準(zhǔn)則：檢測到的邊緣點的位置距離實際邊緣點的位置最近，或者是由于噪聲影響引起檢測出的邊緣偏離物體的真實邊緣的程度最小；(3)檢測點與邊緣點一一對應(yīng)：算子檢測的邊緣點與實際邊緣點應(yīng)該是一一對應(yīng)的[1]。

Canny算子的步驟如下：

(1)去噪聲。

圖像與高斯平滑濾波器卷積為：

(1)

令g(x,y)為平滑后的圖像，用h(x,y,σ)對圖像f(x,y)進(jìn)行平滑可表示為：

g(x,y)=h(x,y,σ)*f(x,y)

(2)

其中*代表卷積。

(2)用一階偏導(dǎo)有限差分計算梯度幅值和方向。

已知平滑后的圖像為g(x,y)，點(x,y)在水平方向與垂直方向的偏導(dǎo)數(shù)分別為Gx和Gy,可以使用一階有限差分近似式來計算梯度幅值和梯度方向，即：

Gx=[f(x+ 1,y)-f(x,y)+

f(x+ 1,y+ 1)-f(x,y+ 1)]/2

(3)

Gy=[f(x,y+ 1)-f(x,y)+

f(x+ 1,y+ 1)-f(x+ 1,y)]/2

(4)

圖1為像素點(x,y)在2×2鄰域內(nèi)的差分示意圖，與(x,y)相鄰的三個點分別為：(x,y+1)、(x+1,y+1)和(x+1,y),在這個2×2的正方形分別求水平方向和垂直方向有限差分的均值，從而獲得x和y的偏導(dǎo)數(shù)梯度。

GxGy-(x，y+1)(x+1，y+1)(x，y+1)(x+1，y+1)-(x，y)(x+1，y)-(x，y)-(x+1，y)

Figure 1 Differential diagram

圖1 差分示圖

幅值和方位角可用直角坐標(biāo)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)化公式來計算：

(5)

θ[x,y]=arctan(Gx(x,y)/Gy(x,y))

(6)

M[x,y]反映了圖像的邊緣強(qiáng)度，θ[x,y]反映了邊緣的方向。使得M[x,y]取得局部最大值的方向角θ[x,y]，就反映了邊緣的方向。

(3)對梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制。

Figure 2 Schematic diagram of 0°～360° directions圖2 0°～360°方向示意圖

將圖2所示的0°～360°梯度方向角歸并為四個方向θ′：0°，45°，90°，rh。對于所有邊緣，令180°=0°,225°=45°,等等。這樣，方向角在[-22.5°～22.5°]和[-157.5°～202.5°]范圍內(nèi)的角都被歸并為0°方向角，其他的角度歸并以此類推，如圖3所示。

沿幅角方向檢測模值的極大值，即邊緣點，遍歷八個方向圖像像素，將每個像素偏導(dǎo)值與相鄰像素的模值比較，取其最大值為邊緣點，置像素灰度值為1。

(4)用雙閾值算法檢測和連接邊緣。

Canny 算子采用雙閾值法從候選邊緣點中檢測和連接出最終的邊緣。雙閾值法首先選取高閾值Thigh和低閾值Tlow, 然后開始掃描圖像對候選邊緣圖像f(x,y)中標(biāo)記為候選邊緣點的任一像素點(i,j) 進(jìn)行檢測, 若點(i,j)梯度幅值M(x,y) 高于高閾值Thigh, 則認(rèn)為該點一定是邊緣點；若點(i,j)梯度幅值M(x,y)低于低閾值Tlow, 則認(rèn)為該點一定不是邊緣點；而對于梯度幅值處于兩個閾值之間的像素點, 則將其看作疑似邊緣點, 再進(jìn)一步依據(jù)邊緣的連通性對其進(jìn)行判斷。若該像素點的鄰接像素中有邊緣點, 則認(rèn)為該點也為邊緣點；否則, 認(rèn)為該點為非邊緣[2,3]。

3 改進(jìn)的Canny算子

3.1 四階非線性偏微分方程圖像去噪

傳統(tǒng)的圖像降噪方法在濾除噪聲的同時會使圖像模糊，現(xiàn)有的大多數(shù)方法采用高度非線性的策略保持圖像邊緣。雖然這些方法取得了一定的成功，但這種高度非線性在降噪的同時也導(dǎo)致了階梯效應(yīng)。尤其是在礦井低照度的情況下，這種問題更加嚴(yán)重，圖像階梯效應(yīng)使處理結(jié)果包含大量分段常量的區(qū)域和虛假的邊緣，從而在后續(xù)的邊緣提取中產(chǎn)生很大的困難。為了解決分段常數(shù)這一缺陷，人們提出了很多改進(jìn)的方法，其中基于四階非線性偏微分方程的去噪方法是比較好的方法之一，它具有以下優(yōu)點：(1)理論上保證了不產(chǎn)生階梯效應(yīng)；(2)推廣了原有低階偏微分方程降噪方法[4,5]。

泛函：

(7)

其中，λ>0為正則化參數(shù)，u0為噪聲圖像，u為降噪圖像，

(8)

由變分原理可得歐拉-拉格朗日方程如下:

(uxx/|D2u|)xx+(uyy/|D2u|)yy+

λ(u-u0)+β(Δu-G*u0)=0

(9)

采用最速下降法，極小化泛函E(u)可得如下方程:

ut=-(uxx/|D2u|)xx-(uyy/|D2u|)yy-

λ(u-u0)+β(Δu-Gσ*Δu0)=0

(10)

這里采用有限差分的數(shù)值求解算法:

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

按照以上算法對圖像進(jìn)行了大量的計算機(jī)仿真實驗,采用峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)作為去噪性能的客觀評價尺度,定義如下：

PSNR=10lg(M·N/MSE)

(16)

(17)

Table1 PSNR value comparison of different denoising methods

3.2 采用自動獲取閾值的方法對圖像邊緣進(jìn)行檢測

傳統(tǒng)的Canny算子高、低閾值參數(shù)需要人為設(shè)定，不能根據(jù)圖像自身特征自適應(yīng)地確定。針對該缺陷，本文采用一種自動獲取閾值的方法：Otsu最大類間方差法[6]。

最大類間方差法是由日本學(xué)者大津展之于1979年提出的，是一種自適應(yīng)的閾值確定方法，又叫大津法，簡稱Otsu。它是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和目標(biāo)兩部分。背景和目標(biāo)之間的類間方差越大，說明構(gòu)成圖像的兩部分的差別越大，當(dāng)部分目標(biāo)錯分為背景或部分背景錯分為目標(biāo)時都會導(dǎo)致兩部分差別小。因此，使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小。

Otsu最大類間方差法原理為：利用閾值將原圖像分成前景和背景兩個圖像。

當(dāng)取最佳閾值時，背景應(yīng)該與前景差別最大，關(guān)鍵在于如何選擇衡量差別的標(biāo)準(zhǔn)，而在Otsu算法中，這個衡量差別的標(biāo)準(zhǔn)就是最大類間方差[7]。

記t為前景與背景的分割閾值，前景點數(shù)占圖像比例為w0，平均灰度為q0；背景點數(shù)占圖像比例為w1，平均灰度為q1。則圖像的總平均灰度為：

q=w0×q0×w1×q1

(18)

前景和背景圖像的方差為：

g=w0×(q0-q)×(q0-q)+w1×

(q1-q)×(q1-q)=

w0×(q0-q)2+w1(q1-q)2

(19)

當(dāng)取方差g最大時，即:

gmax=max(w0×(q0-q)2+w1(q1-q)2)

(20)

此時前景和背景差異最大。

Canny 算子中的雙梯度門限其實也是一種閾值,在這里我們選取Thigh=t，Tlow=0.4t。通過分析Thigh、Tlow的選擇原理及梯度圖像的直方圖，利用Otsu 算法實現(xiàn)Thigh的選擇是可行的[8，9]。

3.3 采用模糊判決的方法對Canny算子提取的邊緣斷裂部分進(jìn)行連接

邊緣檢測算法的最大缺點是容易產(chǎn)生不連續(xù)的邊界，因而需要進(jìn)行邊緣連接后處理。連接邊緣點最簡單的方法之一是，分析圖像中每個點的一個小鄰域(如3×3或5×5)內(nèi)像素的特點，該點是用邊緣檢測技術(shù)標(biāo)記了的邊緣點。將所有依據(jù)事先預(yù)定的準(zhǔn)則而被認(rèn)為是相似的點連接起來，形成有共同滿足這些準(zhǔn)則的像素組成的一條邊緣。在這個分析過程中確定邊緣像素相似性的三個主要性質(zhì)是:

(1)梯度值滿足:

|▽f(x,y)-▽f(x1,y1)|≤T

(21)

其中，T是一個非負(fù)門限，T=Thigh。

(2)梯度方向滿足：

|φ(x,y)-φ(x1,y1)| ≤A

(22)

(3)距離:邊緣端點(x,y)與其鄰域內(nèi)候選邊緣端點(x1,y1)間的距離。

設(shè)(x,y)為邊緣像素，以(x，y)為中心建立一個3×3的鄰域(x+i,y+j)(i=-1,0,1;j= -1,0,1;i與y不同時為0)。根據(jù)梯度幅值、梯度方向和與中心像素的距離相近程度來判斷像素是否是與(x，y)連接的邊緣像素。采用的隸屬度函數(shù)為：

(23)

其中,a≤x≤b(k≥0為常數(shù))。

用μΔ表示梯度值所對應(yīng)的值，μφ表示梯度方向所對應(yīng)的值，μd表示距離所對應(yīng)的值。給定權(quán)值a、b、c，且a+b+c=1(a、b、c均大于0且小于1)，則在(x+i,y+j)處的像素屬于與(x，y)連接的邊緣像素,總的隸屬度為：

μ=aμΔ+bμφ+cμd

(24)

在3×3的鄰域內(nèi)，取a=0.6，b=0.3，c=0.1，選隸屬度最大的待選邊界點作為邊界點，當(dāng)兩個待選邊界點的隸屬度相同時，選中間點[10]。

4 實驗結(jié)果及分析

為了驗證改進(jìn)Canny邊緣檢測算子的效果, 分別取Prewitt、Sobel、Robert、原始Canny算子的最佳閾值對“教育部西部礦井開采及災(zāi)害防治重點實驗室”獲得的圖像以及兩幅井下圖像進(jìn)行邊緣檢測，結(jié)果如圖4所示[11]。

由結(jié)果可以明顯看出，原始Canny算子比Prewitt、Sobel、Robert算子取得的效果好一些。但是，在采用了改進(jìn)的Canny算子后，不僅有效地保留了原圖像的紋理信息， 同時也抑制了虛假邊緣的產(chǎn)生，檢測準(zhǔn)確性得到較大的提高，邊緣連接更加完整[12,13]。

5 結(jié)束語

本文將傳統(tǒng)的Canny 算子從三個方面進(jìn)行了改進(jìn)，并應(yīng)用到井下圖像的處理中。針對圖像灰度分布不均勻等問題，首先采用四階偏微分方程對圖像去噪，然后在雙閾值選取時采用Otsu方法對圖像邊緣進(jìn)行檢測，最后采用模糊判決理論進(jìn)行邊緣連接，使得基于Canny算子的檢測準(zhǔn)確性得到較大的提高， 邊緣連接更加完整，偽邊界顯著減少，取得較好的效果。通過實驗說明了改進(jìn)的Canny算子對井下圖像物體輪廓提取比其他算子取得的效果更好。

Figure 4 Comparison of edge extraction experiments圖4 邊緣提取實驗結(jié)果對比

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SHANG Chang-chun,born in 1977，PhD candidate, senior engineer, his research interest includes machine vision system.

馬宏偉(1957-),男，陜西興平人，博士，教授，研究方向為超聲無損檢測與評價,機(jī)電一體化系統(tǒng)與工業(yè)機(jī)器人等。E-mail:mahw@xust.edu.cn

MA Hong-wei,born in 1957,PhD,professor,his research interests include ultrasonic nondestructive testing and evaluation, mechanical and electrical integration system, and industrial robots.

安靜宇(1979-),女，山西忻州人，博士生，工程師，研究方向為機(jī)器人視覺系統(tǒng)。E-mail:nail997@126.com

AN Jing-yu,born in 1979，PhD candidate,engineer,her research interest includes machine vision system.

Image edge detection method of underground objects based on improved Canny operator

SHANG Chang-chun,MA Hong-wei,AN Jing-yu
(Engineering Training Center,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710054,China)

In view of the shortage of the traditional Canny algorithm in detecting the low intensity edge capacity, the improved edge detection method is carried out from the following three aspects: (1) Using a new four-order partial differential equations of the noise reduction algorithm for image denoising, it can further improve the noise reduction effect and better preserve image details in the noise reduction process, so that the underground objects are more easily detected. (2) Using an adaptive threshold method for the image edge detection, the method realizes the adaptive dual threshold extraction, which can effectively extract the real edge. Especially in the edge extraction of low contrast image, this method has more advantages. (3) Using the theory of fuzzy decision, an effective edge connection method is proposed based on the traditional Canny algorithm. Finally, in order to verify the effect of Canny edge detection operator, Prewitt, Robert, Sobel, and traditional Canny algorithms are used to perform the underground image edge detection test. The results show that the new method can detect more low-intensity edge and inhibit the noise at the greatest degree. It gives the foundation for the robot image recognition in coal mine.

canny operator;Otsu algorithm;Gauss Laplasse transform

2013-01-07;

2013-05-21

國家自然科學(xué)基金資助項目(50674075)

1007-130X(2014)03-0491-06

TP391.41

A

10.3969/j.issn.1007-130X.2014.03.020

尚長春(1977-),男，河南開封人，博士生，高級工程師，研究方向為機(jī)器人視覺系統(tǒng)。E-mail:scc@xust.edu.cn

通信地址：710054 陜西省西安市西安科技大學(xué)工程訓(xùn)練中心

Address:Engineering Training Center,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710054,Shaanxi,P.R.China