论文研究-一种改进的Canny图像轮廓检测算法 .pdf

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一种改进的Canny图像轮廓检测算法,朱叶,别红霞,针对传统Canny算子使用双门限检测对高频噪声仍产生假边缘的问题,提出一种改进的Canny轮廓检测算法。在双门限检测步骤之间,插入轮��
山国武花论文在丝 部分属于伪边缘点。 算了使用双阈值法可以较好地实现该去噪过程。使用高阈值可以 去除大部分噪声,但与此同时也丢失了部分有用边缘信息;低阈值在保留了较多的有用边缘 信息的同时,也引入了较多的噪声。因此对二者结果使用边缘连接法,以髙阈值图像作为基 础,以低阈值图像作为补充,可得到较为理想的边缘图像。双阈值法的处理过程为: 改高低阈值分别为和,满足=β,<β<,β值根据噪声严重情况适 当调整 分别使用高低阈值对图像求岀模极人值图像,即将梯度值小于的像素点赋为得 到图像,将梯度佰小于的像素点赋为得到图像。 以图像为基础,图像补充进行图像边缘连接 ①对图像进行扫描,遇见一个非岺灰度的像素,以为起点进行轮廓跟踪,找 到轮廖终点 ②在图像和图像中分别寻找位置周围像素点的值,若其中有非零像素, 则将其包括到图像中并作为点。以为起点,重复①直到图像和都无法 继续。 ③当完成包含的轮廓连线时,标记该轮廓。回到①,继续下一跳轮廙。重复①② ③直到图像中没有新的轮廓线。 传统 算法的缺陷 传统 算法的双门限检测首先从高阈值廾始进行检测,使用梯度信息标识岀较确 信为真实的轮廓;然后再使用低阈值进行检测,从貞实轮廓周围开始跟踪图像中的其他轮廓, 最终最大限度降低无用轮廓造成的影响。然而实际图像在采集过程中容易受到光源不均等影 响引入一定的造成噪声,使用算子对图像进行轮廓提取操作时,图像中会检测出伪 轮廓等无用信息,即便使用双阈值可以一定程度上避免噪声伪轮廓,然而一些灰度梯度较大 的伪轮廓仍会被检测出,给图像测量带来不利影响 改进的 轮廓检测算法 针对这个问题,提出改进的算了轮廓提取方法。在双门限检测步骤中,使用高 阈值对图像检沨宄毕后,加入轮廓筛选的步骤,即在高阈值得到的结果中进一步进行真实轮 廓的筛选后,再使用低阈值进行下一步的轮廓检测。改进轮廓检测算法在双门限检 测步骤的流程如图所示,其中轮廙筛选与轮廓剪裁为改进步骤。 高阈值轮廙检 轮廓筛选 低阈值轮廓检 测 测 轮廓剪戡 佟改进的轮廓检测算法中双门限检测步骤改进 轮廓筛选 轮廓筛选的目的是进一步选出真正有用的轮廓信息,以提高识别率和减小计算量。刈高 阈值检测结果图像中的各个独立线段进行编号并计算各个线段包含的轮廓点个数;设阈 值=,若对于线段满足≤,则删除该条线段,否则保留这条线段。保留的 线段均为较为连续的轮廓信息,细小噪声信息被滤除,提高了真实轮廓的检测率。 山国武花论文在丝 轮廓剪裁 由于经过低阈值检测的轮廓存在许多不必要的分支,同时为了减小后期构造封闭轮廓的 计算量,需要对低阈值检测形成的轮廓图像进行轮廓剪裁。在此对经过低阈值图像中的所有 线段进行编号,遍历每条线段,利用栈原理检测其最长的连续路径,并删除多余分支,实现 轮廓剪裁的目的;同时保留每条线段最长路径两端端点的坐标,方便构造封闭轮廓使用。 实验结果 图为传统 算法与本章节提出的改进 算法的轮廓识别对比图,二者使用 相同的阈值和。传统 算子先通过高阈值获得图像如图,再通过低阈值得 到结果如图。由图可明显得到,传统算法检测出的轮廓更完整,却同时引入了人 量无用轮廓,如因为光照因素造成的阴影边缘等;使用改进的 算法则为对高阈值结 果进行轮廓筛选操作,结果如图,再进行低阈值操作如图所小,最后使用轮廓剪裁 得到改进 算法的最终结果,如图所小。图中可明显看出,使用改进的 算法 得釗的轮廓图像,若想尽可能滤除掉噪声信息,改进 算法可以在获取到大多数有用 轮廓信息的同时,尽可能避免了无用信息的「扰。 TTr mm 图改进 算子提取轮廓步骤结果示意图 原图高阈值检测传统 算子结果图 轮廓筛选在基础上的低阈值检测轮廓剪裁改进 算子结果图 结论 为解决传统 算子使用双门限检测对高频噪声仍产生假边缘的问题,本文提出了 一种改进的轮廓检测算法。提出轮廓筛选步骤,在高阈值提取初步轮廓后,根据线 段长度夼选岀大于指定长度的线段,再进行低阈值轮廓提取。与此同时挠出轮廓剪裁后处理 操作,对每条线段提取其最长分支。实验结果表明,木文提出的改进的 图像轮廓检 测算法具有良奷的滤除噪声十扰的目的,有效提高了图像轮序的检测准确度 山国武技论文在丝 参考文献 松卡,赫拉瓦奇,博伊尔图像处理,分析与机器视觉北京:人民出电出版社, 王娜,李霞一种新的改进 边缘检测算法深圳大学学报理工版, 黄剑玲,郑雪橱一种改进的基丁算」的图像边缘提取算法计算机工程与应用, 苏恒阳,袁先珍一种改进的 的图像边缘检测算法计算机仿真,

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