Canny算子邊緣檢測(cè)的一種改進(jìn)方法_圖文

1、 圖1Lena圖像與細(xì)胞蹦像實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖滯后閾值的高閾值,再用以下公式求出低閾值:瓦=2x乃(12若直方圖為多峰,則會(huì)出現(xiàn)多個(gè)谷,可兩次利用直方圖只有雙峰時(shí)的類間方差計(jì)算方法。第一次計(jì)算兩個(gè)相鄰峰之間的閾值,對(duì)應(yīng)著兩個(gè)相鄰峰之間谷底的灰度值。這樣可得到多個(gè)閾值。假設(shè)有個(gè)峰,則得到.1個(gè)閾值,令它們分別為死,乃,%.。閾值Z(15f<_N-I將直方圖分為兩個(gè)部分,再次利用直方圖只有雙峰時(shí)類間方差汁算方法,計(jì)算萬(wàn)分直方圖兩個(gè)部分的類間方差,最后得到-1個(gè)類間方差,取最大類間方差所對(duì)應(yīng)的一個(gè)閾值為最優(yōu)閾值。令其為滯后閾值的高閾值,在利用高閾值一般為低閾值兩倍的關(guān)系求出低閾值。將Otsu閾值方法引

2、入Canny算子,并將其推廣至灰度直方圖具有多峰性質(zhì)的圖像,閾值的選擇有了自適應(yīng)的特性, Canny算子可根據(jù)圖像自身特點(diǎn)選擇最合適的閾值,最后檢測(cè)到比較連續(xù)且含有較少假邊緣的圖像邊緣。5實(shí)驗(yàn)分析及評(píng)價(jià)由以上分析可知,改進(jìn)的Canny算子邊緣檢測(cè)算法步驟如下:(1用形態(tài)學(xué)開(kāi)閉濾波對(duì)圖像進(jìn)行順序的開(kāi)閉運(yùn)算,平滑降噪;(2用一階偏導(dǎo)有限差分計(jì)算梯度幅值及方向;(3對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制,保留局部梯度最大值;(4用Otsu閾值法找到最佳的滯后閾值;(5利用閾值檢測(cè)并連接邊緣。采用加有隨機(jī)噪聲的Lena圖像和細(xì)胞圖像(如圖l(a和圖1(f所示進(jìn)行實(shí)驗(yàn),大小分別為256x256和272×2

3、65。圖l(b和圖I(g是用方差為0.4的高斯濾波平滑去噪的結(jié)果,圖1(c和圖l(h是用形態(tài)學(xué)濾波平滑的結(jié)果。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,高斯濾波降低了噪聲,但是邊緣強(qiáng)度已經(jīng)降低,很多細(xì)節(jié)也被模糊掉,比如Lena圖像中帽子上的飾物,左下角的背景,細(xì)胞圖像中的病變小細(xì)胞等,這是由于參數(shù)選擇過(guò)大而造成了過(guò)平滑現(xiàn)象;而形態(tài)學(xué)濾波不但降低了噪聲,而且過(guò)平滑現(xiàn)象明顯減弱,邊緣依然很清晰.還保留了很多重要的圖像細(xì)節(jié),因?yàn)榇蟪叨刃螒B(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素去除了大量噪聲,而小尺度結(jié)構(gòu)元素則在一定程度上保持了邊緣強(qiáng)度和細(xì)節(jié)。圖l(d和圖1(i為傳統(tǒng)的Canny算子邊緣檢測(cè)算法檢測(cè)出的邊緣,圖l(e和圖l【j為改進(jìn)后的算法檢測(cè)出的邊

4、緣。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果,傳統(tǒng)算法檢測(cè)出的邊緣有比較多的間斷和假邊緣的存在,比如在Lena圖像的帽頂,還有肩膀,細(xì)胞圖像的細(xì)胞外側(cè)邊緣,細(xì)胞核以及病變小細(xì)胞周圍等,由于高低閾值沒(méi)置I'口J題,導(dǎo)致了問(wèn)斷和假邊緣現(xiàn)象;算法檢測(cè)出的邊緣連續(xù)性更好,而且有比較少的假邊緣,還檢測(cè)出很多傳統(tǒng)算法沒(méi)有檢測(cè)出的細(xì)節(jié)邊緣,因?yàn)镺tsu閾值方法根據(jù)圖像自身的特點(diǎn)自適應(yīng)地選擇了最優(yōu)閾值。文獻(xiàn)【8】提出一種Canny算子邊緣檢測(cè)算法評(píng)價(jià)方法,即計(jì)算各種算法檢測(cè)出的邊緣像素總數(shù),4連通數(shù)和8連通數(shù),然后做比值比較。檢測(cè)后的邊緣圖像為二值圖像,統(tǒng)計(jì)結(jié)果分別如表l和表2所示。表1Lena邊緣圖像統(tǒng)計(jì)結(jié)果表表l、表2中C/

5、A的值越小。說(shuō)明檢測(cè)到邊緣的連續(xù)性越好,間斷就越少,而C/B的值越小,說(shuō)明單像素邊緣所占比例越大,越符合單邊響應(yīng)準(zhǔn)則。從表1、表2中可以看出,改進(jìn)算法在邊緣的連續(xù)性和單像素邊緣方面要優(yōu)于傳統(tǒng)算法,而且經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比說(shuō)明,改進(jìn)效果也比較明顯。原因在于形態(tài)學(xué)開(kāi)閉濾波在平滑去噪的同時(shí),很好地保持了圖像邊緣強(qiáng)度即邊緣像素與周圍像素的對(duì)比度,以及重要的細(xì)節(jié)信息,而Otsu 閾值方法能根據(jù)圖像自身特點(diǎn)自適應(yīng)地尋找合適的閾值,使算法能更好地在低閾值邊緣圖像中尋找真實(shí)邊緣點(diǎn)像素,并將其填充連接到高閾值邊緣圖像中,從而得到更連續(xù)的邊緣。經(jīng)過(guò)以上對(duì)比發(fā)現(xiàn),改進(jìn)后的基于Canny算子的邊緣檢測(cè)算法,在抑制噪聲、連接邊

6、緣方面優(yōu)于傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法,而且還能夠更有效地保持細(xì)節(jié)和減弱假邊緣現(xiàn)象。6結(jié)論對(duì)基于Canny算子的邊緣檢測(cè)算法基本原理、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理和Otsu閾值法進(jìn)行了闡述,采用形態(tài)學(xué)開(kāi)閉濾波代替Canny算子高斯濾波,并用Otsu閾值法求取滯后閾值的高閾值。與傳統(tǒng)的檢測(cè)算法相比,檢測(cè)到邊緣的連續(xù)性增強(qiáng),假邊 (下轉(zhuǎn)248頁(yè) Canny算子邊緣檢測(cè)的一種改進(jìn)方法作者:王佐成, 劉曉冬, 薛麗霞, WANG Zuo-cheng, LIU Xiao-dong, XUE Li-xia作者單位:重慶郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,重慶,400065刊名: 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用英文刊名:COMPUTER ENGINEERING

7、 AND APPLICATIONS年,卷(期:2010,46(34參考文獻(xiàn)(10條1.孔凡樹(shù);姚芳;賈超結(jié)構(gòu)件內(nèi)部缺陷斷層圖像的模糊邊緣檢測(cè)期刊論文-計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2009(202.曾磊基于su法自適應(yīng)閉值的圖像分割研究期刊論文-信息技術(shù) 2008(103.林卉;趙長(zhǎng)勝;舒寧基于Canny算子的邊緣檢測(cè)及評(píng)價(jià)期刊論文-黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào) 2003(024.謝風(fēng)英;趙丹培VC+數(shù)字圖像處理 20085.王衛(wèi)星;王李平;員志超一種基于最大類間后驗(yàn)概率的Canny邊緣檢測(cè)算法期刊論文-計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2009(046.周小明;馬秋禾肖蓉尸種改進(jìn)的Canny算子邊緣檢測(cè)算法 2008(017.潘大夫;汪渤周志強(qiáng)基于尺度相乘的Canny改進(jìn)算法期刊論文-計(jì)算機(jī)工程 2009(038.黃劍玲;鄭雪梅一種改進(jìn)的基于Can