圖像邊緣檢測(cè)算法的應(yīng)用研究

何小虎 張瑞芳

【摘? 要】圖像邊緣檢測(cè)是圖像處理中非常重要的基礎(chǔ)，邊緣檢測(cè)直接影響圖像分割的好壞，因此，要對(duì)某個(gè)圖像進(jìn)行分析和研究，首先要從邊緣檢測(cè)開始。論文主要研究了邊緣檢測(cè)的基本原理，并針對(duì)Canny算子給出了改進(jìn)的方法，同時(shí)研究了不同的閾值對(duì)Canny算子的影響，并用MATLAB進(jìn)行仿真，最后對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行分析比較。

【關(guān)鍵詞】邊緣檢測(cè);算子;MATLAB仿真

【Abstract】Image edge detection is a very important foundation in image processing. Edge detection directly affects the quality of image segmentation. Therefore， to analyze and study an image， we must start with edge detection. This paper mainly studies the basic principle of edge detection， and gives an improved method for Canny operator. At the same time， it studies the influence of different thresholds on Canny operator， and simulates with MATLAB. Finally， it analyzes and compares the results.

【Keywords】edge detection; operator; MATLAB simulation

1 引言

對(duì)圖像邊緣的檢測(cè)與研究是圖像處理中的基礎(chǔ)，圖像分割效果的好壞會(huì)受到邊緣檢測(cè)的影響。在圖像分割技術(shù)中圖像分割算法中就包括邊緣檢測(cè)方法，除此之外，在許多應(yīng)用領(lǐng)域中邊緣都起到了必不可少的作用，因?yàn)閳D像的邊緣是圖像的一部分，它包含了圖像中的部分信息。所以，要對(duì)某些應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行研究時(shí)首先要對(duì)邊緣進(jìn)行研究和分析，只有這樣才有研究的意義。在圖像處理、人臉識(shí)別等其他方面也將邊緣檢測(cè)視為基礎(chǔ)的一步。正因?yàn)槿绱?，邊緣檢測(cè)一直是國(guó)內(nèi)外比較熱門的話題，越來越多的邊緣檢測(cè)方法不斷地被提出。

2 邊緣檢測(cè)算子

在圖像處理中我們首先要做的便是對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行檢測(cè)。圖像灰度值的不連續(xù)變化可以反映圖像的邊緣。例如，圖像中圖像灰度的突然變化、圖像顏色的突然變化等都反映了圖像的不連續(xù)變化。在目標(biāo)物體之間，目標(biāo)物體與圖像的背景之間往往有邊緣。

Canny算子是邊緣檢測(cè)的方法之一，它是通過一階導(dǎo)數(shù)來反映，Canny算子對(duì)邊緣檢測(cè)和噪聲抑制的過程中都達(dá)到了比較好的效果，因此，Canny算子又被稱為最優(yōu)邊緣檢測(cè)算子。Canny算子通過下面的公式去除圖像中的噪聲：

在上面的公式中，C（i， j）表示梯度幅值即邊緣強(qiáng)度，梯度方向用θ（i， j）來進(jìn)行表示。Canny算子雖然在邊緣檢測(cè)和噪聲抑制的過程中達(dá)到了比較好的效果，但是在實(shí)際運(yùn)用中卻不一定是最優(yōu)的，因?yàn)樗木幊滩蝗菀妆容^復(fù)雜并且運(yùn)算速度比較慢。

3 對(duì)Canny邊緣檢測(cè)算法的改進(jìn)

傳統(tǒng)的Canny算法是通過在2×2領(lǐng)域內(nèi)求有限差分來計(jì)算梯度幅值，該方法對(duì)噪聲比較敏感，為了更好地抑制噪聲，采用3×3領(lǐng)域梯度計(jì)算幅值對(duì)Canny算法進(jìn)行改進(jìn)。

該改進(jìn)的Canny算法考慮了像素的對(duì)角方向，將其引入差分均值計(jì)算中，提高了邊緣定位的準(zhǔn)確度，且抑制了噪聲。

4 實(shí)驗(yàn)效果對(duì)比

分別采用Canny算子和改進(jìn)的 Canny 算子進(jìn)行對(duì)比如圖1所示。

a.原始灰度圖

b.Canny 算子檢測(cè)效果

c.改進(jìn)的 Canny算子檢測(cè)效果

從圖1中我們可以看出改進(jìn)后的Canny算子提取的邊緣圖像比傳統(tǒng)的Canny提取的邊緣圖像要完整，不易造成邊緣的丟失，對(duì)圖像邊緣的定位比較精確。

運(yùn)行效果如圖2所示，從結(jié)果中我們可以看出閾值越大，Canny算子提取的圖像邊緣越清晰。

5 結(jié)語

圖像的邊緣主要是與圖像中灰度的不連續(xù)變化密切相關(guān)。所以，邊緣檢測(cè)的主要任務(wù)就是研究和分析圖像中灰度的不連續(xù)性，并且確定圖像不同的灰度值分別處于哪些位置，確定它們的精確位置就是要研究圖像的邊緣點(diǎn)，今后將不斷改進(jìn)優(yōu)化算法，從而得到更好的邊緣。

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