基于Canny算子的大米边缘检测.pdf

：基于Canny算子的大米边缘检测 ：本研究提出了一种改进的Canny边缘检测算法，旨在解决传统方法在大米图像边缘检测中的精度不足和噪声敏感问题。 ：互联 【正文内容】： 边缘检测是图像处理中的一个关键步骤，它有助于识别和定位图像中的物体边界。Canny算子是一种广泛应用的边缘检测算法，以其高精度和低误检率而著名。然而，在大米图像等特定场景中，传统的Canny算子可能会遇到挑战，如噪声干扰和边缘细节丢失。针对这些问题，该论文提出了一种改进的Canny边缘检测算法。 为了减少图像噪声并保留边缘信息，论文引入了非线性扩散滤波器。非线性扩散滤波是一种有效的降噪技术，它可以平滑图像的连续区域，同时尽可能地保护边缘细节不受影响。通过这种方式，噪声被有效地去除，为后续的边缘检测创造了更好的条件。 改进的算法在计算像素的邻域梯度幅度时考虑了对角线方向的梯度。通常，Canny算子只考虑水平和垂直方向的梯度，但对角线方向的梯度信息同样重要，尤其是在检测不规则形状的边缘时。因此，考虑对角线方向的梯度能够更全面地捕捉图像的边缘特征，从而降低噪声的影响。 论文采用了平均类间方差（Otsu's method）来自动适应地确定边缘检测的双阈值。传统的Canny算子通常需要手动设定阈值，这可能导致在不同图像上的效果不稳定。通过Otsu's方法，算法可以根据图像的灰度分布自适应地选择最佳阈值，提高了对各种大米图像的适应性。 实验结果证明，改进的Canny算法在大米图像边缘检测中表现优秀，能准确、精确地检测出边缘，满足大米质量检测和分级的需求。此外，与其他基于Canny算子的边缘检测工作相比，如陈卫东、董卓莉和李研琰等人的研究，本文的改进算法展现了更强的鲁棒性和准确性。 改进的Canny算子在大米图像处理领域具有显著优势，不仅可以提高边缘检测的精度，还能有效抵抗噪声干扰。这种方法对于农业自动化、粮食质量监控等领域具有重要的实际应用价值。然而，为了获取完整的论文内容，读者需要查阅原始文献或购买相关权限。