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Canny边缘检测算子.docx

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canny 边缘检测算子

摘

要在图象边缘检测中往往要求所检测到的边缘具有封闭特

性，本文详细地分析了目前常用的两种算法：哈夫变换和 Canny

边缘检测算法，最后，探讨边缘算子应满足的准则。

关键词边缘检测；闭合性；哈夫变换；Canny 算子

1 引言

图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖

面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急

剧变化到另一个灰度相差较

大的灰度值。图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的

确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是

图象分割所依赖的重要特

征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位，自从195

9 提出边缘检测以来，经过五十多年的发展，已有许多中不同的边缘

检测方法。在我们常用的

几种用于边缘检测的算子中 Laplace 算子常常会产生双边界；而其他

一些算子如 Sobel 算子又往往会形成不闭合区域。本文主要讨论了在

边缘检测中，获

取封闭边界区域的算法。

2 图象边缘检测的基本步骤

（1）滤波。边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。但

滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。

（2）增强。增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。

一般通过计算梯度幅值完成。

（3）检测。但在有些图象中梯度幅值较大的并不是边缘点。

最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。

（4）定位。精确确定边缘的位置。

图 1 边缘检测酸法的基本步骤

3 边界闭合的算法

3.1 哈夫变换

[3]

由于噪声的存在，用各种算子得到的边缘象素不连续，但是由于

边缘象素之间有一定的连续性，我们就可以根据边缘象素在梯度幅度

或梯度方向上的连续性把他们连接起来。具体说来，如果象素(s,t)在

象素(x，y)的领域且它们的梯度幅度与梯度方向在给定的阈值下满

足：

T 是幅度阈值；A 是角度阈值；

那么，如对所有的边缘象素都进行上述的判断和连接就可以

得到一个闭合的边界。

哈夫变换方法是利用图像得全局特性而对目标轮廓进行直接检测的

方法，在已知区域形状的条件下，哈夫变换可以准确地捕获到目标的

边界（连续的获不连续的），并最终以连续曲线的形式输出变换结果，

该变换可以从强噪声环境中将已知形状的目标准确得分割提取出来。

哈夫变换的核心思想是:

点—线的对偶性(duality)。通过变换将图象从图像控件转换到参数空

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