基于Canny算法的自適應邊緣檢測方法

卞桂平，秦益霖

（1.江蘇科技大學 電子信息學院，江蘇 鎮江212003；2.常州旅游商貿高等職業技術學校 江蘇 常州213032）

基于Canny算法的自適應邊緣檢測方法

卞桂平1，秦益霖2

（1.江蘇科技大學 電子信息學院，江蘇 鎮江212003；2.常州旅游商貿高等職業技術學校 江蘇 常州213032）

圖像邊緣檢測是數字圖像處理的重要組成部分。傳統的Canny邊緣檢測算子存在高斯濾波函數方差和閾值選取上的缺陷，本文提出了一種基于改進canny算子的圖像邊緣檢測算法。首先運用復合形態學濾波取代高斯濾波，然后運用Otsu算法進行高低雙閾值的自適應選取；最后連接邊緣并運用數學形態學對邊緣進行細化。實驗結果表明，改進算法具有良好的抗噪性能和較好的檢測效果。

邊緣檢測；Canny算子；形態學；Otsu法；邊緣細化

圖像邊緣是計算機理解圖像的重要特征之一。在數字圖像中，邊緣就是相鄰的具有顯著不同特征區域間的分界線。在機器視覺領域，對邊緣檢測算法進行了深入的研究，得到了各種針對不同領域圖像的算法。通常將圖像邊緣劃分為階躍型和屋頂型兩種類型；階躍型邊緣兩邊的灰度值有很大的差別；屋頂型邊緣存在于灰度值從增加到逐漸減少的變化轉折點上[1]；邊緣檢測的經典算法有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace算子、LOG算子等[2]，這些經典算法原理簡單，易于運行，但抗躁性能差，提取的邊緣粗糙。傳統Canny算法將邊緣檢測問題轉化為求取圖像梯度函數極大值的問題，該算法能夠滿足最優準則的邊緣檢測算法，傳統Canny算法具有定位精度高、邊緣檢測準確等優點，在不同領域都得到了廣泛的應用。……