一種改進(jìn)的Canny邊緣檢測方法

李俊峰

DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2016.09.019

摘 要： 針對經(jīng)典的Canny算法在邊緣檢測時有漏檢、錯檢的現(xiàn)象，提出一種改進(jìn)的Canny算法。該算法采用了引導(dǎo)濾波的方法對圖像進(jìn)行濾波，同時改進(jìn)梯度計算的模版，最后基于一維交叉熵值的思想，自適應(yīng)地計算出Canny算子的高低閾值。實驗結(jié)果表明，該算法在檢測復(fù)雜的圖像時有明顯的改善。

關(guān)鍵詞： 邊緣檢測； Canny算子； 自適應(yīng)； 一維交叉熵

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1006-8228（2016）09-67-03

An improved Canny edge detection method

Li Junfeng

（Shool of computer and Information Engineering Henan University， Kaifeng， Henan 475000， China）

Abstract： The classical Canny algorithm edge detection has the defect of losing details of the edge. In this paper， an improved the classic Canny algorithm is proposed. The algorithm adopts the method of guide filtering to filter the image， improves the gradient calculation template， and according to the idea of one-dimensional cross-entropy， calculates the thresholds adaptively. The experimental results show that the proposed algorithm has a significant improvement in the detection of complex images.

Key words： edge detection； Canny algorithm； adaptive； One-dimensional cross-entropy

0 引言

邊緣是一幅圖像的最基本的特征，包含了圖像的重要信息，是研究分析圖像的前提，由于提取出了邊緣，大大的減少了所要分析的數(shù)據(jù)量。常用的邊緣檢測算法是基于梯度的邊緣檢測算法，也是比較簡單的一類算法。其主要原理使用了局部算子的思想。主要的算子包括：Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsh算子，Robinson算子等。近年來，許多學(xué)者也提出很多新型的邊緣檢測方法[1-3]。

本文基于經(jīng)典Canny算法，提出一種改進(jìn)的自適應(yīng)方法，該算法采用了引導(dǎo)濾波的方法對圖像進(jìn)行濾波，同時改進(jìn)了梯度計算的模版，最后采用一維交叉熵的方法根據(jù)圖像特征自適應(yīng)的計算出Canny算子的高低閾值，改善了邊緣檢測的效果，提高了Canny算法的自適應(yīng)性。

1 經(jīng)典Canny邊緣檢測算法

Canny邊緣檢測算法是John F.Canny[4]在1986年提出的一種具有完整理論的邊緣檢測方法，并且給出了邊緣檢測計算理論，用來解釋Canny算法的工作原理。根據(jù)Canny創(chuàng)作的理論，它有三個主要的評價準(zhǔn)則：低錯誤率、高定位性、最小響應(yīng)。該算法首先采用高斯濾波對圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后對處理過的圖像進(jìn)行梯度幅值的計算并進(jìn)行非極大值的抑制，最后根據(jù)經(jīng)驗選取高低閾值進(jìn)行檢測和邊緣連接。

Canny算法相較于傳統(tǒng)的算子有明顯改善，但是也有一些缺陷：

⑴ 使用高斯濾波處理圖像時，雖然可以去除噪聲，但只適合高斯濾波的噪聲分布圖像，而且圖像的很多邊緣也會被模糊，導(dǎo)致隨后的邊緣檢測效果不理想。

⑵ 在計算梯度幅值時所使用的模版比較簡單，得出的梯度幅值并不能很好的凸顯邊緣點。

⑶ 在閾值的選擇上，通常是根據(jù)經(jīng)驗人為的設(shè)定高低閾值。這導(dǎo)致算法的自適應(yīng)能力不強(qiáng)。